主成份检验和粗差定位

目前国内外文献中对于粗差的检验,多数是采用改正数V,主成分检验法是将V改算成为主成分W,然而对W进行统计检验。本文讨论如何应用数理统计中的主成分检验法探测粗差。此外还讨论了粗差的初步定位和最后定位的方法,提出了预测偏盖最大准则和极小极大主分量准则。     

稳健主成分回归及粗差探测

针对测量平差模型中法方程系数矩阵病态和观测值存在粗差的问题,该文将主成分估计与稳健估计方法相结合,建立了稳健主成分回归方法。详细介绍了稳健主成分回归方法的步骤,即先将系数矩阵进行稳健主成分分析,得到稳健主成分,利用稳健的LTS估计法求解参数向量,同时构造了一种稳健的主成分选择统计量,便于选择最佳的主成分数目。文中构造了3种异常点检验统计量,给出了异常点和粗差的探测步骤。算例研究表明,与传统方法相比,本文方法有一定的优越性。     

基于主成分分析法的DEM粗差定位

规则格网DEM数据结构简单,易于存储,因而针对于它设计的粗差探测算法成果丰富,较为常用的有基于坡度信息算法以及基于参数统计方法。本文在现有算法的基础上,将主成分分析法应用到DEM粗差定位中,充分考虑DEM数据空间相关的特性,使粗差检测更为准确可靠。本文采用实测的ZX铁路线DEM数据对该算法进行检验,从试验结果可以得知,新算法不仅适用于生产者,也可面向最终用户。     

抗差估计在粗差探测及平差计算中的应用

常规的粗差深测技术，不仅辅助计算工作量大，而且将粗差探测与平差计算分两步进行。本文根据抗差估计原理，通过对观测值附加粗差的办法，制订不同的方案，分别进行抗差估计和ＬＳ估计。     

浅谈粗差探测方法

由于受到自然界、仪器、人为等一些因素的影响,观测数据中不但存在偶然误差而且还存在着由这些因素引起的粗差。因此,对观测数据进行认真检测,定位并修正粗差观测,以提高参数估计的准确度和精度,一直是测绘工程领域的热点问题。本文对粗差探测进行了简要概述,同时详细地介绍了三种粗差探测方法。     

GNSS高程拟合中的粗差探测

测量数据中不可避免的存在粗差,当观测值中含有粗差,会严重的影响观测成果的质量。为了对粗差进行探测,选取了数据探测法、稳健估计、多维粗差的同时定位与定值法(LEGE法)对观测值中的粗差进行检验,并进一步利用数据探测法对LEGE法进行改进,将数据探测法、稳健估计、LEGE法以及改进得到的LEGE+数据探测法应用于GNSS高程拟合的粗差探测中。在实验区域,计算结果表明:稳健估计、LEGE法、LEGE+数据探测法具有良好的抵抗粗差的能力;随着含有粗差的观测值数量增多,与稳健估计、LEGE法、LEGE+数据探测法相比,数据探测法的精度会降低;LEGE法和LEGE+数据探测法对含有粗差的观测值具有一定的修正能力。     

复合导线粗差探测及编程实现

对附合导线测量中观测值粗差与导线闭合差的关系进行了分析,得出导线角度粗差和边长粗差的数学计算模型,然后据此在VC++6.0环境下编程实现对粗差探测的自动化计算,提高计算效率.     

三维坐标转换的多元线性回归模型及粗差剔除

将三维直角坐标转换归结为多元线性回归模型,导出其矩阵方程形式及精度评定公式;通过实例研究多元线性回归和7参数解法的异同,得出重要结论;提出一种构造r统计量逐点剔除观测值粗差的有效方法.     

抗差主成分估计及应用

本文基于抗差估计和主成分估计理论，提出一种新的估计－抗差主成分估计，推导了参数的抗差主成分解，并结合算例进行了试算。结果表明：抗差主成分估计不仅可以解除法方程系数降的病态，而且对于抑制观测粗差的影响也有显著功效。     

数字化误差建模中的粗差探测和抗差估计

介绍了用差分算子和时间序列分析法建立数字化过程随机误差估计模型中的粗差探测方法和抗差估计方案。     

极限误差TLS的粗差探测

在测量的观测数据中有可能含有异常值,这些异常值有可能对TLS的估计结果产生较大影响,甚至有可能使估计结果发生变异,因此必须对估计系统中粗差或异常值进行探测及剔除。本文采用TLS对观测数据进行拟合,并利用极限误差特性对初始拟合残差进行分析,得到了较好的粗差探测结果,对于粗差的诊断具有一定的实际指导意义。     

具有稳健初值的选权迭代法曲面拟合模型粗差探测

将抗差估计的思想融入到二次曲面模型粗差探测的算法中,设计出对模型误差特别是粗差具有抵抗能力的粗差探测算法。稳健初值的选权迭代法即为抗差估计的一种,首先是通过线性规划的单纯形解法来计算观测值的残差,然后再根据残差和有关的参数,按所选择的权函数,计算每个观测值的权,经过迭代计算求得观测值的残差。通过实例证明,具有稳健初值的选权迭代法具有较强的稳健性和粗差探测能力。     

一种改进的MAD钟差粗差探测方法

针对传统中位数绝对偏差（median absolute deviation,MAD）方法在探测钟差粗差方面的不足,提出一种改进的MAD钟差粗差探测方法。以一次差分数据为研究对象,通过深入分析传统MAD方法的工作原理,发现传统MAD方法的数学模型表达存在歧义。在优化探测模型结构的基础上,基于岭回归的基本原理,生成动态MAD,有效克服了部分具有显著趋势变化特征的钟差一次差分数据对粗差探测的干扰。使用国际全球卫星导航系统服务组织提供的GPS精密钟差数据进行了实验,并与传统MAD方法进行比较,结果表明,所提方法相较于传统的MAD方法在粗差探测准确率和查全率方面具有明显优势,实际应用价值较高。     

GPS控制网起算点的粗差探测

利用显著性检验方法,探测并剔除了GPS控制网起算点的粗差,增强和提高了GPS网的可靠性和精度,实例表明了其可行性。     

平差参数的主成分估计

本文介绍一种求平差参数的有偏估计方法——主成分估计。当法方程系数矩阵呈病态时,主成分估计的均方误差要小于最小二乘估计的均方误差,因此,采用主成分估计是有益的。     

水深测量数据处理中的粗差探测技术

从目前出现在水深数据处理中最有可能存在的 :一条测深线上孤立零点的粗差、一条测深线上具有连续性的粗差以及相邻测线上具有连续性和相关性的粗差等三种情况 ,分别提出剔除这些粗差的方法 ,通过实例分析可以得出本文所提出的粗差剔除方法是有效的 ,在实际测量中具有一定的实用性     

粗差验后方差的无偏估计与最优稳健估计

在正态粗差假设下导出了粗差验后方差的无偏估计,对误差方差膨胀模型和误差均值移动模型,两者的无偏估计公式是相同的.这证明了李德仁验后方差和朱建军方差不是无偏的.由无偏方差定义的彭方法是正态粗差假设下的最优稳健估计.     

一种稳健的倾斜航空影像粗差探测方法

针对倾斜航空摄影匹配数据粗差探测问题,提出一种直接解相对定向模型作为平差数学模型的粗差探测方法。该模型克服传统方法对角元素近似初值的依赖,并且该解法的误差方程式不需要迭代求解。通过与多维粗差同时定位和定值法结合实验表明,该方法能够有效地探测倾斜航空摄影海量数据中的多维粗差,提高观测数据的精度,在倾斜航空摄影实际数据处理中具有较高的应用价值。     

L1范数与IQR统计量组合的GNSS坐标序列粗差探测算法

GNSS坐标时间序列中不可避免地含有粗差,未剔除的粗差将会导致参数估计有偏。因此,粗差探测与剔除是GNSS坐标序列分析中一项重要的数据预处理工作。针对GNSS坐标时间序列特点,提出了一种将L1范数(L1-norm)估计与四分位距统计量IQR(interquartile range)组合的移动开窗粗差探测算法,称之为L1_Mod IQR。该方法的主要思想是,首先利用L1范数估计得到较"真实"的残差,然后再对残差采用IQR统计量进行粗差探测。将L1_Mod IQR法与"3σ"法、基于最小二乘的τ检验法等粗差探测算法进行了模拟计算与对比,验证了该算法的有效性。进一步采用L1_Mod IQR算法对中国区域10个IGS站的高程时间序列进行了分析,结果表明中国区域IGS站高程序列的粗差剔除率最小为0.1%,最大为2.6%。并且以WUHN站为例与SOPAC提供的结果进行了对比,结果表明SOPAC提供的"Clean"数据仍含有大量的粗差,而L1_Mod IQR算法能够有效地剔除粗差。     

均值漂移模型粗差探测法与LEGE法的比较

粗差探测是测量数据处理、测量质量控制的重要研究主题之一。本文基于均值漂移模型详细分析论证了逐个粗地与多维粗差同时定位定值法（ＬＥＧＥ法）的原理、方法和粗差探测过程,并利用两个算例的没粗差个数和数值的各类情形进行了１０００次随机探测比较。由推证及计算表明,常规的探测法与多维粗差同时定位定值法在原理上基本等价,探测结果基本相近。