强污染单历元GPS形变信号的提取和粗差识别

阐述了小波分析技术用于强污染GPS单历元形变信号处理的基本原理及其实现方法。以含少量粗差的低信噪比形变信号为例 ,研究了基于Mallat分解和合成算法 ,分离信号趋势项并进行粗差识别的技术。采用小波软阈值降噪的方法去除强污染数据中的随机噪声 ,降噪效果远好于中值滤波。最后对识别的粗差信息进行线性修复 ,获得了令人满意的形变信号     

不同小波函数对粗差识别效果的比较

采用含孤立态、离散态与区域态三种类型粗差的含强噪声的动态变形信号,研究粗差识别中小波基函数的选择依据。分别从分解层数、支撑区间、正则性以及消失距四个角度,选用不同的小波基函数进行试验,结果表明：对于该含不同类型粗差的变形信号,在所考察的小波基函数范围内,对于区域态粗差几种小波的识别能力相当;同等条件下,对于孤立态粗差,...     

Ability to detect and locate gross errors on DEM matching algorithm

Abstract

Digital elevation model (DEM) matching techniques have been extended to DEM deformation detection by substituting a robust estimator for the least squares estimator, in which terrain changes are treated as gross errors. However, all existing methods only emphasise their deformation detecting ability, and neglect another important aspect: only when the gross error can be detected and located, can this system be useful. This paper employs the gross error judgement matrix as a tool to make an in-depth analysis of this problem. The theoretical analyses and experimental results show that observations in the DEM matching algorithm in real applications have the ability to detect and locate gross errors. Therefore, treating the terrain changes as gross errors is theoretically feasible, allowing real DEM deformations to be detected by employing a surface matching technique.     

基于小波去噪法的基坑监测数据处理

受各种因素影响,地铁基坑监测数据除含有真实变形信息外,还存在噪声。应用MATLAB实现小波分析对监测数据的去噪处理和粗差探测仿真实验。实例表明,选取恰当的小波基函数和小波分解层数,通过小波分析的带通滤波的功能,能够对原始信号有效分频,从而在不同尺度上将粗差和噪声分离达到识别的效果。去噪之后的信号曲线有较好的光滑性,更能反映基坑周边土体的变形规律。     

基于变形观测数据粗差探测与修复的小波变换法

研究小波变换在变形监测数据中探测与修复粗差的应用问题,实例分析证明：借助小波的多分辨率分析和数理统计的知识,能有效地探测出粗差,并通过对高频系数模极大值点的插值处理,结合小波重构等理论有效地修复粗差,为进一步进行变形分析与预报提供可靠保证。     

利用序列平均的高精度GPS基线解算模型

系统分析了改进随机模型和改进函数模型两类GPS基线解算模型的优缺点,在此基础上,提出了一种基于序列平均的高精度GPS基线解算模型,即采用动态单历元技术进行静态基线解算,充分利用多路径效应的低频特性,采用小波变化理论,对坐标序列进行多路径效应的去除,提取低频残差项进行序列平均,得到基线向量解。同时,以动态坐标序列为依据,对出现粗差历元或者卫星进行处理,有效弥补了仅采用残差序列进行粗差判断的不足,提高了基线解算的精度和可靠性。实验表明,新模型可以更为有效地削弱多路径效应的影响,而且对于较短的观测时间尤为突出;结合坐标序列和残差序列,能更为有效地进行粗差的探测和去除,提高基线解的精度和可靠性。     

GPS单历元形变信号的小波降噪

阐述了小波变换、多分辨分析及中值滤波的基本原理。研究了对小波变换的高频系数采用中值滤波,然后重构信号达到降噪目的的形变数据处理新方法。并与强制降噪及软门限阈值化小波降噪方法比较。模拟实验表明,基于高频中值滤波的小波降噪方法不仅能有效降噪,保持信号的光滑性,还能在降噪的过程中剔除少量粗差。     

不规则DEM数据的粗差探测算法的应用

粗差作为影响精度的重要因素,其存在会造成DEM空间上的严重扭曲,有时能导致DEM及其产品严重失真,甚至完全不能使用。本文在对现有的粗差探测算法分析的基础上,提出了一种新型的适用于离散形式DEM粗差探测算法,并采用实测的ZX铁路线DEM数据对该算法进行检验,试验结果证实,新算法对不规则DEM粗差的探测有效实用。     

LZD模型多维粗差发现和定位能力分析

不借助地面控制点的DEM匹配差异探测算法是多时相DEM分析的最新发展方向。现有的算法大多把DEM表面差异作为粗差进行处理,算法性能得到了较大的提高,但忽略了对DEM匹配模型多维粗差的可发现和可定位能力进行分析,而这是DEM差异探测算法的理论基础。本文采用测量误差和可靠性理论中的判断矩阵法,通过理论分析和模拟试验验证了对于实际DEM而言,LZD模型具备多维粗差发现和定位能力。基于LZD模型的DEM差异探测算法能够正确地探测表面变形,这就完善了DEM差异探测研究的理论基础。     

复杂环境下地基SAR粗差探测及应用

雷达视线受施工机械等的间断遮挡导致部分影像产生相位奇异值,从而造成解缠错误及误差传递,简单的相关影像处理难以识别受遮挡影像。本文提出了改进的基于小波变换的信号奇异性检测方法,通过对地基SAR PS点时序相位特征进行分析,将遮挡影像识别转化为粗差探测问题;由PS点相位序列与影像位置关系,根据测区PS点相位序列的奇异点集合得到受遮挡影像集;最后将受遮挡影像剔除后得到的地基SAR监测结果与精密全站仪、水准与游标卡尺数据进行对比分析。结果表明：本文提出的方法用于受遮挡影像的识别是可行的,解决了地基SAR在实际工程应用中可能存在的影像遮挡带来的测量数据含有粗差的问题,提高了监测区域伪影像检测的效率与准确性。     

基于不同大小窗口的移动曲面拟合法探测不规则DEM粗差的一种方法

粗差的存在会造成数字高程模型(DEM)空间上的严重扭曲,有时能导致DEM及其产品严重失真,甚至完全不能使用.因而有关DEM的粗差诊断问题已愈来愈引起人们的关注.本文在对现有的基于点方式的DEM粗差探测算法进行分析的基础上,提出一种基于不同大小窗口的移动曲面拟合法探测DEM粗差的一种方法(简称YXY算法),并通过蒙特卡洛仿真试验来验证该算法的有效性和可行性.     

多维平差问题粗差的局部分析法

用一个水准网说明了依据改正数进行粗差处理可能导致错误,而且粗差能够被正确处理与其所处的位置有关。为了解决这个问题,本文提出了局部分析法。局部分析法从多维平差问题的函数模型出发,根据设计矩阵得到一个被观测量的多个独立观测,包括被观测量的观测值和其他观测值的函数,并且给出了根据平差问题的设计矩阵搜索这些函数的方法。根据独立观测的数目即可判断被观测量的观测值能否容忍粗差。在此基础上提出了一种根据真误差判断被观测量的独立观测所涉及到的观测值是否含有粗差的方法。最后用一个测角网说明局部分析法和粗差探测方法的过程。     

基于方差膨胀模型的多个粗差的探测

本文将粗差归入随机模型,提出了基于方差膨胀模型的粗差探测方法。首先针对测量平差实际给出了非等权独立观测条件下的单个粗差的Score检验统计量,然后提出了基于方差膨胀模型的两种定位多个粗差的方案,最后对一边角网进行了计算和分析。大量试验表明,用本文给出的定位多个粗差的方法是切实可行的,它不仅有效地发现了粗差,而且计算简便、快捷,结果比较理想。     

基于差分法的半参数模型粗差估计

运用差分法,得到半参数模型中参数向量和非参数向量的估计,并且当粗差的位置已经确定时,可以利用基于最小二乘原理的粗差探测方法,估计出半参数模型中的观测量所含粗差。通过算例分析,证明了算法的有效性,最后提出了粗差定位与定值时应注意的问题。     

小波阈值去噪法在矿区地表变形监测数据处理中的应用

为了解决矿区地表变形观测数据中含有的粗差对地表沉陷规律研究带来的不利影响,提出了采用小波阈值去噪法对原始观测数据进行处理。分析了小波阈值去噪的基本过程,讨论了小波阈值函数,并对两种阈值函数进行了对比;使用Matlab小波工具箱对观测数据进行分析并建立回归曲线,与地表实测沉陷值进行了验证。结果表明:相比常用的数据处理方法,小波阈值去噪法能有效消除粗差对变形结果的影响,实现了矿区高精度、动态的地表变形监测,具有较高的推广价值。     

变差函数权值估算的移动最小二乘匹配点云粗差剔除

现有密集匹配点云数据已实现了地表3维信息的精细化表达,然而由于误匹配,此类点云往往包含一定数量粗差点并影响后续应用的处理效果。针对此类数据中误匹配所产生粗差点的剔除问题,将变差甬数引入移动最小二乘(MLS)粗差剔除算法。变差函数对MLS拟合区域内点对间的相关性进行估算,以此为依据设置权值对最小二乘的结果进行优化;然后利用MLS局部、分区域地对点云进行曲面拟合;最终根据拟合结果剔除粗差。利用A3数字测图系统生成的城区、山区密集点云数据进行实验,并将处理结果、等权MLS处理结果与人工剔除结果进行对比。实验结果表明该算法可有效对点云中的粗差进行剔除,相较于等权MLS粗差剔除算法,陔算法在城区、山区的误判率分别降低了5.16%和1.31%。     

基于部分最小二乘岭估计的粗差定值定位

在利用部分最小二乘原理进行粗差定值定位时,模型的法方程矩阵可能存在病态性,使得到的粗差定值定位结果不可靠。文中针对观测数据包含多个粗差且法方程病态问题,利用岭估计处理病态问题,建立部分最小二乘岭估计的粗差定值定位方法,给出粗差搜索步骤,利用迭代算法实现多个粗差的定值和定位。通过模拟算例分析部分最小二乘法、部分最小二乘岭估计在粗差搜索方面的效果,从另一个角度探讨粗差处理方法,推广现有的误差理论,证明文中方法的有效性。     

机载SAR影像定向中像点粗差的拟准检定方法

结合距离-多普勒模型,推导了SAR(synthetic aperture radar)影像定向中像点坐标粗差对误差方程的影响,分析了像点坐标粗差探测的必要性和难点;依据粗差的拟准检定法,针对SAR影像定向中的像点坐标粗差检定问题,设计了具体的解算流程和策略,首次将粗差的拟准检定法运用到机载SAR影像定向中。并分别利用模拟和实测数据进行了系统性的实验,结果表明,该方法不仅能够准确探测出多个粗差的位置,而且能够估计出粗差的大小。与SAR影像定向通常采用的最小二乘方法相比,该方法能够明显提高SAR影像定向参数的解算精度以及后续的立体定位精度,对于修复受粗差影响的SAR影像数据具有重要意义。     

动态平差模型下形变与粗差的可区分性研究

从形变监测数据处理中常用的动态平差模型出发，推导出了研究形变与粗差可区分性的公式，给出在形变模型统计检验的同时统计检验粗差的方法与步骤，对垂直形变监测网的可区分性作了详细讨论和实例分析，得出几点结论．     

线性规划在摄影测量粗差检测中的应用

在分析以往粗差检测方法的基础上,论述了线性规划、粗差检测,提出粗差检测的新方法一线性规划法.介绍线性规划最佳可行解的基本思想,并以实例说明线性规划在摄影测量粗差检测中的应用.