后向平滑与抗差估计融合的SRCKF滤波

将后向平滑平方根容积卡尔曼滤波用于GPS动态单点定位数据处理,并探讨了粗差对后向平滑滤波的影响。借鉴经典卡尔曼滤波抗差估计思想,给出平方根容积卡尔曼滤波的抗差算法以抵抗量测粗差,而当判断不含粗差时使用后向平滑算法,在有效提高滤波精度的同时避免了抗差滤波对每个历元都需进行迭代运算。实测GPS动态数据验证了算法的有效性。     

基于模糊理论的抗差Kalman滤波算法

动态导航与定位的质量取决于对动态载体扰动和观测异常扰动的认知和控制质量。在实践中,观测向量及其动态模型信息均可能存在异常,此时若仍利用标准Kalman滤波,则状态滤波解将极不可靠。在标准Kalman滤波原理的基础上,结合模糊控制理论,提出了一种基于模糊理论的抗差Kalman滤波算法。该方法是依据滤波处理后的数据残差,利用模糊理论构造等价权,从而有效控制粗差对导航解的影响,并用算例验证了该方法的可行性和有效性。     

基于模糊理论的抗差Kalman滤波算法

动态导航与定位的质量取决于对动态载体扰动和观测异常扰动的认知和控制质量.在实践中,观测向量及其动态模型信息均可能存在异常,此时若仍利用标准Kalman滤波,则状态滤波解将极不可靠.在标准Kalman滤波原理的基础上,结合模糊控制理论,提出了一种基于模糊理论的抗差Kalman滤波算法.该方法是依据滤波处理后的数据残差,利用模糊理论构造等价权,从而有效控制粗差对导航解的影响,并用算例验证了该方法的可行性和有效性.     

基于未确知有理数的VRS综合误差粗差探测与修复

虚拟参考站VRS(Virtual Reference Station)技术是GPS网络RTK中一种比较成熟的、可实时提供厘米级精度导航定位信息的技术.它主要利用网络内所有基准站原始观测数据,在流动站附近实时模拟一组参考站数据(包括参考站坐标和GPS载波相位观测值).其基准站综合误差粗差对定位结果有直接的影响.这里从粗差的偶然性和孤立性出发,提出了基于未确知有理数的粗差探测与修复方法.阐述了该方法的滤波原理及参数取值原则,解决了传统粗差判别中定位不明确和遮蔽的问题.通过求未确知期望值实现粗差修正,不会造成有效信息的丢失.实验数据的处理结果表明,基于未确知有理数滤波法能够有效地实现粗差修正与数据平滑处理.     

强跟踪抗差自适应滤波算法及其在无人机导航定位中的应用

针对Sage-Husa自适应滤波算法在无人机导航定位应用中存在滤波发散和定位精度低的问题,本文提出一种强跟踪抗差自适应滤波算法。该算法在Sage-Husa自适应滤波算法基础上,引入强跟踪技术,通过自适应渐消因子降低历史数据对当前滤波的影响,从而抑制滤波发散,增强算法的稳健性;结合量测噪声和系统噪声进行实时估计,并且在估计中加入抗差因子抑制粗差对滤波的干扰,提高定位精度。仿真结果表明,该算法在发生滤波发散和粗差干扰的情况下能够表现出良好的滤波性能,较Sage-Husa算法有更强的稳健性。     

动态平差概括模型及形变与粗差的定位定值方法

本文首先建立了包括常规动态平差模型和静态平差模型的动态平差概括函数模型,推导了该模型下的主要平差计算公式和精度评定公式,指出动态平差对静态分期平差有良好的概括性,并讨论了动态平差模型下形变与粗差的统计区分检验公式与方法。其次探讨了多维粗差定位定值的基础,指出粗差分析的基本依据是反映观测值真误差之间线性函数关系的条件方程,而不是最小二乘平差后的残差向量V。提出了多维粗差的直接定位与定值法（LEGED法）和适合于各种最小二乘平差函数模型的多维粗差的统一定位与定值法（LEGU法）,指出LEGEU法的实质等价于LEGED法。算例表明,LEGED法和LEGEU法不仅能准确确定多个粗差的位置,而且能直接计算粗差的大小,且粗差估值与粗差真值之差属于随机误差的量级。然后探讨了粗差的定位定值特性,指出只有当粗差个数是与粗差的最小图相关数S满足k≤s－2时,才能确定粗差的位置和大小,说明了图相关粗差的不可区分性不会因为数据处理方法的不同而有所改变,提出了顾及粗差定位定值特性的粗差定位定值方法。最后论述了形变分析的实质,提出了比较完整的一般形变分析模型下形变与粗差同时定位定值的新方法。     

粗差检测与抗差估计相结合的方法在动态相对定位中的应用

分析了粗差对GPS动态相对定位的影响,给出了相应的影响函数和抗差估计方法。建议采用粗差探测与抗差估计相结合的方法来处理GPS动态定位中的粗差问题。抗差估计中的等价权分别采用了IGG3方案和双因子等价权函数,对两种方案的效果进行比较和分析,并利用实测数据对所提方法的实际效果进行了检验。结果表明,基于粗差探测和抗差估计相结合的粗差处理方法可有效控制和抵御粗差的影响;分别采用IGG3方案和双因子等价权函数的定位结果差异较小。     

抗差卡尔曼滤波在GPS动态定位中的应用

基于Kalman滤波的GPS动态定位中,动态观测量及其相应的动态模型可能存在异常,若数据处理不考虑对这些异常的特别处理,则模糊度的估值及其所提供的动态信息将极不可靠.按抗差估计原理,文中构造了状态向量和观测值对模糊度的影响函数,并由此建立了动态GPS定位的抗差Kalman滤波解法.实际计算验证了该方法的实用性和可靠性.     

基于双因子抗差卡尔曼滤波在动态导航中的应用

针对动态导航卡尔曼（Kalman）滤波的异常扰动影响问题,根据观测量中的粗差对状态向量滤波值的影响规律,引入了双因子算法,导出基于预报残差的抗差卡尔曼滤波模型,该模型具有良好的抗差性,利用实测数据加模拟粗差进行验证,结果表明：抗差卡尔曼滤波可以很好的控制状态对滤波估值的影响,精度相对于标准卡尔曼滤波有明显的提高。     

基于改进Kalman滤波算法的粗差修正及应用

现代动态数据处理中,以Kalman滤波为代表的现代时间序列分析方法发挥着举足轻重的作用。对于平稳性比较好的数据,一般方法都能够得到良好的处理结果,并可以做出相对准确预测,但是在动态数据中总会出现一些粗差值或异常值,如果这些异常数据不能得到有效的处理控制的话,不仅会对本期处理结果造成严重影响,还会因计算过程中状态值吸收此项粗差而对后期数据的处理结果产生影响。针对可能出现的粗差项及其带来的影响,本文首先详细地讲解了Kalman滤波的具体理论,在此基础上提出了一种改进的基于Kalman滤波的修正方法,经过实际实验发现,在无需先探测粗差的情况下,本方法能够对所含粗差项进行有效的修正并且效果良好。     

拟准检定法及其在测量中的应用初探

经典最小二乘平差假定观测数据中不含有粗差,但随着现代测绘技术发展,数据采集的自动化程度越来越高,对数据采集过程进行人工干预较难实现,观测结果包含粗差在所难免。本文探讨利用拟准检定法进行粗差探测的原理、特点及优势,并通过模拟算例,验证了拟准检定法处理粗差的有效性。     

粗差定位定值法在高速铁路轨道控制网测量中的应用

将LEGE粗差探测方法运用于轨道控制网(CPⅢ)测量数据处理中,结果表明该方法对轨道控制网粗差定位与定值非常有效,并得出了相应结论.     

一种基于加表零偏稳定性的GNSS/SINS组合导航异常探测方法

在地面车载组合导航中,全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）的观测值容易受地面复杂环境的干扰,导致其定位结果出现异常,严重影响GNSS/捷联惯性导航系统（strap-down inertial navigation system,SINS）组合的滤波解算。从惯导系统误差特性的角度,研究了一种基于加表零偏稳定性的组合导航异常探测新方法。该方法从加表零偏解算的异常来发现GNSS位置、速度等观测值中的粗差,并采取剔除和降权的抗差方法抵御粗差影响。通过一组车载数据的分析表明,观测粗差对加表零偏解算的影响十分显著,以此为判别条件能够准确地发现观测粗差。采用该方法后,位置误差、速度误差和姿态误差的均方根分别减小了70.8%、87.9%和77.7%,显著提高了组合导航的解算精度和鲁棒性,为组合导航数据的抗差处理提供了一种新思路。     

稳健估计方法提高数据处理精度

介绍了近代平差理论的稳健估计方法,编制稳健估计方法的程序,并通过实例验证,与最小二乘估计进行比较,表明稳健估计在水准网粗差探测和平差计算中优于最小二乘估计方法,并且能够定位粗差,从而进行消除或者减弱,得到较为干净的观测值。因此,稳健估计方法应用于测量平差具有一定的抵抗粗差的能力,从而可以提高数据处理的精度。     

浅谈测量平差到空间数据分析的可靠性理论延伸

可靠性作为分析结果评价的质量指标,同时也是分析模型构建的优化准则。在传统测绘领域,李德仁于20世纪80年代中期提出了两个多维备选假设的模型误差可区分理论和验后方差选权迭代的粗差剔除方法,发展了测量平差可靠性理论及摄影测量应用。在电磁物理和普适计算支持下,传统测绘技术已经进化为现代地球空间信息科技。随之,可靠性理论内容从测量平差的粗差处理、空间数据分析的异常处理延伸到空间信息服务的可信计算,可靠性分析方法也从统计推断、优化计算延伸到逻辑推理。类比语言学,测量平差的粗差处理为语法分析,空间分析的异常处理为语义分析,空间信息服务的可信计算则为语用分析。简要地给出了空间数据分析的可靠性指标计算方法,分析了优化目标（成本或代价）函数构造的一般准则（物理系统的能量最小化、数据系统的信息量最大化和用户系统的决策风险最小化）,指出可靠性理论方法呈现整体模拟趋势（正常和异常的相对整体性,外在数据和内在状态的相对整体性,静态结构和动态行为的相对整体性,人机地系统的相对整体性）。     

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。     

基于不同学科解决粗差探测问题的方法研究

通过对已有粗差探测成果的研究,本文按照基于的学科不同将其大致分为4类:数理统计粗差探测方法,基于多元统计分析粗差探测方法,线性代数粗差探测方法,人工智能粗差探测方法。然后从这4个方面辐射出已有的关于粗差发现、定位、定值等相关方法的研究,并且针对国内学者对用人工智能方法实现粗差探测未进行成熟研究的现状,提出可行策略并进行实现从而为人工智能和测量数据处理2个学科的结合开拓新的研究方向。     

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。     

提高无定向导线可靠性的新方法

当在孤立点间进行控制点加密时可选择布设成无定向导线。无定向导线的粗差主要来源于孤立点的粗差、观测量的粗差和计算的粗差。孤立点粗差或计算粗差会在全长相对闭合差中表现出来,但若因孤立点本身有粗差而不加检核地被利用则会浪费大量的时间和人力,影响工程进度,即便孤立点和计算没有粗差,且相对闭合差在允许范围内,还是会出现观测量含有粗差的情况。目前,测绘专业对提高孤立点的可靠性都未提出实质性的解决方案,提高无定向导线观测量和计算的可靠性不够全面或工作量较大。本文提出通过增设"通视点"的方法,只需在增加较小工作量的情况下提高无定向导线粗差所有主要来源的可靠性,具有较大的实用价值。