基于等价分析法的稳健估计权函数设计

在观测值中加入粗差，粗差的影响可以通过调整观测值的权加以消除，对含有粗差的观测值利用稳健估计处理后的平差结果应与加粗差前的利用最小二乘原理处理的平差结果一致，依据这样的思想，本文利用间接平差函数模型，借用经典最小二乘原理，推导出了基于等价分析方法的稳健估计的等价权函数。     

基于IGGII稳健总体最小二乘在变形监测的应用

由于外界的种种原因,测量误差始终存在。总体最小二乘考虑了系数矩阵误差以及观测向量误差,却未考虑观测向量可能存在粗差。因此,利用稳健估计方法,采用IGGⅡ权函数,提出了基于IGGⅡ的稳健总体最小二乘迭代方法。通过实例对比LS,TLS,以及稳健总体最小二乘的结果,发现稳健总体最小二乘的精度最高。     

稳健估计在两种坐标转换中的应用

针对空间坐标转换中的转换参数易受到公共点坐标精度的影响,采用稳健估计中的选权迭代法,理论分析和实际验算结果表明,对含有少量粗差的观测值利用选权迭代法可以减弱粗差的影响.获得正常模式下的最优或接近最优的参数估值。     

半参数模型稳健估计及其应用

在半参数模型估计中,均假设观测误差服从正态分布.当观测量含有粗差时,粗差对参数和非参数估计的影响是不可忽略.基于此,首先在总结线性参数模型稳健估计基本理论的基础上,论述了M估计权因子的确定方法.然后提出了半参数模型稳健估计方法,并导出半参数模型(广义)补偿最小二乘稳健估计的基本公式.最后通过两个模拟算例验证了其估计方法的有效性.     

半参数模型稳健估计及其应用

在半参数模型估计中,均假设观测误差服从正态分布。当观测量含有粗差时,粗差对参数和非参数估计的影响是不可忽略。基于此,首先在总结线性参数模型稳健估计基本理论的基础上,论述了M估计权因子的确定方法。然后提出了半参数模型稳健估计方法,并导出半参数模型(广义)补偿最小二乘稳健估计的基本公式。最后通过两个模拟算例验证了其估计方法的有效性。     

GPS网平差中的稳健估计

GPS网平差利用三维基线向量为观测值,与常规的粗差探测不同,根据RECO法基本原理,以GPS网为例,说明RECO法在GPS网平差中粗差探测中的优越性,得出一些有益的结论。     

稳健估计在GNSS高程拟合中的粗差探测

由于最小二乘法不能有效地抵抗粗差,而控制点的平面坐标和高程异常值中不可避免地含有误差,对应用最小二乘法和稳健估计法在GNSS高程拟合中的粗差探测进行探讨。通过对不同数量控制点的高程异常观测值中加入粗差,采用两种算法在求解GNSS高程拟合中的精度进行分析比较,并对粗差在稳健估计中的干扰范围进行研究,结果表明,稳健估计具有抵抗多个粗差的能力。     

顾及模糊逻辑关系的稳健估计

首先给出了标准化残差受粗差污染的隶属函数，进而导出了观测误差与残差之间的模糊逻辑关系，以及观测误差属于粗差的隶属函数。最后提出了顾及模糊逻辑关系的稳健估计算法。计算结果表明，顾及模糊逻辑关系的稳健估计能有效地抵制粗差的影响，并能正确地定位相差。     

基于验后方差估计的稳健整体最小二乘方法

根据整体最小二乘的验后方差估计,求出观测值的验后方差,通过方差检验可找出方差异常大的观测值。然后根据经典权与观测值方差成反比的定义赋予它一个相应小的权进行下一步迭代平差,逐步实现粗差定位。通过坐标转换实验,利用一般最小二乘法(LS)、加权整体最小二乘法(WTLS)以及文中提出的稳健整体最小二乘法(RTLS)分别对待估参数进行求解对比,解算结果表明文中提出的方法能对粗差进行有效的定位,且估计量受粗差影响较小,具有稳健性,估算效果优于其它两种方法。     

CPⅢ技术在变形监测中的应用

CPⅢ控制网是直接控制无碴轨道施工的最后一级平面、高程控制网,已经在高速铁路建设中大量采用,其数据采集和数据处理技术已日趋成熟。文中结合重庆市某桥墩变形监测项目,介绍将CPⅢ技术应用于变形监测工程的操作流程。监测结果表明,CPⅢ后方交会测量精度达毫米级,能够满足大部分变形监测工程的精度要求。     

电子水平仪在桥梁变形监测中的应用

提出电子水平仪与计算机之间的通信连接应用于桥梁变形监测的方法。通过对简支梁受力变形理论的分析与总结,提出电子水平仪与计算机串口连接,尝试对桥梁进行实时连续的变形监测,编写一套VB平台上的实时监测软件,并以简支梁为例做了桥梁变形监测的模拟试验。     

PSI技术在地表形变监测中的应用研究

基于时序SAR影像准确识别PS是永久散射体合成孔径雷达干涉(PSI)技术建模及形变信息提取中最为关键的问题之一。本文提出了一种改进的PS探测算法,它是基于时序SAR影像的振幅信息,利用振幅和振幅离差指数双阈值法获取PS候选点,对所有候选点进行相位稳定性分析,筛选出既满足雷达反射强度高、又符合散射稳定性要求的真实PS点,并基于所选PS点提取形变信息。实验结果表明,相比于已有PS探测方法,本文所提出的方法能够更准确、可靠地识别出时序SAR影像中的PS目标,进而提高了PSI形变探测结果的精度和可靠性。     

GNSS 监测数据预处理在变形预测中的应用

GNSS监测技术被广泛应用于变形监测工作中,但GNSS监测数据中会有缺失值、噪声等误差的存在,对预测结果造成影响。引入改进的小波神经网络模型进行变形预测,并考虑该模型的自适应性和容错性,分别采用三次样条插值法、小波滤波法和拉依达准则对原始监测数据进行缺失值填补、去噪和粗差剔除等预处理。并利用实际监测数据进行短期预报分析,对比原始监测数据和预处理后的监测数据的预测结果,结果表明预处理后的监测数据的预测效果更好。     

BP模型在变形监测数据分析和预测中的应用

本文通过对BP网络模型的研究,建立BP神经网络预测模型,并使用VC++语言编程加以实现。将模型应用于东江大坝实测变形监测数据的分析和预测,对时间序列建模和以环境变量为自变量两种方法建模,发现这两种模型都可以很好的实现变形量的预测,且以自变量为因素所建立的模型预测精度更高。     

SAS/ETS在变形监测数据处理中的应用

在综合考虑数学模型的预测精度与编程实现的可操作性基础上,提出了利用模块对变形监测数据进行时间序列分析,并概括介绍了该模块的3个主要命令使用方法,解决了时间序列分析在监测数据处理中实现起来非常繁琐的问题。最后通过与环境下动态灰色模型综合比较,证明了时间序列分析在变形监测数据处理中操作简单,模拟精度和预测精度都较高。     

灰线性马尔科夫模型在建筑物变形监测中的应用

针对传统灰色GM(1,1)预测模型在建筑物变形监测预报中的拟合精度较差、预测精度较低和预测时间较短的问题,文中以传统GM(1,1)、线性回归和马尔科夫模型为理论基础,构建了灰线性马尔科夫预测模型,并结合某建筑物变形监测的观测数据,运用新陈代谢的计算模式进行预测。结果表明,灰线性马尔科夫预测模型的拟合精度和预测精度优于单一的灰色GM(1,1)预测模型和线性回归预测模型,灰线性马尔科夫预测模型具有预测精度高、预测时间长和稳定性高的优势。     

北斗在地壳形变监测中的应用进展

北斗卫星导航系统(BDS)于2020年建成并开始向全球提供服务。如何提高其在防灾减灾领域的应用是目前关注的焦点。本文梳理了国内外采用BDS数据开展地壳形变(包括同震和震间形变获取)研究的现状,总结了BDS数据的定位精度,归纳出基于BDS数据的地壳形变监测需要进一步解决、有待拓展的关键问题:①扩展GNSS地壳形变监测的内涵,采用GPS与BDS双模或多模算法提高形变解算精度;②开展BDS实时形变监测在地质灾害早期识别中的应用;③开发、发布相关数据处理算法与软件系统,切实推进BDS在高精度地壳形变监测领域的应用。     

GPS、GIS在变形监测中的应用

论述了GPS形变监测网的建立和观测方法,提出一种利用GPS数据计算监测点坐标的方法,实现了应用GIS科学地管理各种变形监测信息。     

一种无偏模型在变形监测中的应用

针对变形发展趋势多样性的特点,将无偏NGM(1,1,k)模型应用于变形监测数据的分析预测中,说明无偏NGM(1,1,k)模型可分别用于拟合近似线性-指数增长趋势变形序列、近似非齐次指数变形序列和近似齐次指数变形序列。根据监测数据的发展特点可选择适合的建模方法。实例分析结果显示,无偏NGM(1,1,k)模型具有良好的拟合和预测精度,可用于滑坡位移的分析预测中。