相关稳健估计及其在测量数据

在对现有的基于等价权的稳健估计的弊端进行分析的基础上,直接从方差膨胀模型出发,建立起一套基于调整观测量方差-协方差阵的相关稳健估计方法,并通过算例证明其估计思想、模型的正确性和可行性.     

相关稳健估计及其在测量数据处理中的应用

在对现有的基于等价权的稳健估计的弊端进行分析的基础上，直接从方差膨胀模型出发，建立起一套基于调整观测量方差－协方差阵的相关稳健估计方法，并通过算例证明其估计思想，模型的正确性和可行性。     

GPS重复基线粗差探测方法比较及实例分析

阐述了在传统稳健的基础上,针对GPS重复基线含有粗差时,比较各大选权迭代方法与等价方差-协方差稳健估计方法分别进行粗差探测,并通过VB进行编程及实例分析,论证等价方差-协方差稳健估计方法通过充分合理定权,不断构造严格对称的方差-协方差阵,并对其进行不断扩大,从而能达到对重复基线高效精准的探测.     

GPS网稳健估计的实验分析

GPS坐标差观测值之间存在很强的相关性,所建立的平差模型常常含有模型误差,通过实验数据分析和比较,研究GPS网的稳健估计方法,认为采用基于等价方差-协方差的稳健最小二乘平差法进行GPS网平差可取得满意的结果.     

大地测量相关观测抗差估计理论

相关观测异常诊断、质量控制是测量数据处理领域亟待解决的难题之一。分别从方差膨胀模型和相关权元素压缩模型入手研究了相关观测的质量控制理论和方法；给出了误差影响函数；构造了方差膨胀函数和权因子收缩函数；利用观测量的等价协方差阵和等价权矩阵讨论了相关观测质量控制的计算方法。该等价协方差矩阵和等价权矩阵不仅保持了原有协方差矩阵和权矩阵的对称性，而且保持了原有协方差矩阵的相关性不变。计算结果表明异常观测的方差膨胀法和等价权法能有效地控制异常观测对参数估值的影响。     

从混合正态分布的角度研究相关稳健估计函数模型

传统的稳健估计方法，其核心在于利用直接定义ψ函数法来的造合理的稳健估计函数模型。文中把含异常观测值的观测量看作一种混合正态分布，并按极大似然估计的定义来定义相应的稳健估计模型。这种方法简单直观，易于理解，且所定义的稳健估计模型与直接定义ψ函数法所构造的基于等价方差－协方差的稳健最小二乘估计函数模型^[1]完全一致。     

等价条件平差模型的方差-协方差分量最小二乘估计方法

提出等价条件闭合差的方差-协方差分量最小二乘估计方法,简称LSV-ECM法。首先,利用等价条件平差模型建立了基于等价条件闭合差二次型的方差-协方差分量估计方程,由矩阵半拉直算子将其变换为线性Gauss-Markov形式,进而通过最小二乘准则导出了具有模型通用性、形式简洁性且满足无偏性和最优性的方差-协方差分量估计公式。其次,证明了LSV-ECM方法与残差型VCE方法的等价性,并在此基础上通过计算复杂度定量分析了所提方法的计算高效性。最后,通过边角网平差和中国区域GNSS站坐标时序建模及其结果分析,验证了所提新方法的正确性和计算高效性。     

基于等价方差-协方差的粗差探测敏感度分析及实现

选权迭代法在面对独立观测量中的粗差时能够表现出良好的探测效果,但由于其只是一种基于独立观测值的稳健估计法,没有考虑到观测值之间的相关性[1]。而现有的等价权函数虽然都满足稳健估计的要求,但由于所构造的等价权阵不对称,使得最后平差结果严重偏离实际情况。本文介绍在传统稳健估计的基础上,在定权时充分考虑相关观测值之间相关性的不变性,构造对称的方差—协方差阵不断扩大,并通过VB进行编程及实例分析,发现该方法对粗差的敏感度非常强,探测精度很高。     

双因子方差膨胀抗差估计

相关观测异常诊断、质量控制是测量数据处理领域亟待解决的难题之一，本文从方差膨胀模型入手研究了相关观测的质量控制理论和方法；给出了误差影响函数；构造了方差膨胀函数；利用观测量的等价协方差阵讨论了相关观测质量控制的计算方法，该等价协方差矩阵不仅保持了原有协方差矩阵的对称性，而且保持了原有协方差矩阵的相关性不变，计算结果表明异常观测的方差膨胀法能有效地控制异常观测对参数估值的影响。     

基于等价条件闭合差的VCE通用解析法

分析指出了现有方差-协方差分量估计(VCE)方法在计算效率与?2统计量统计性质两方面的固有缺陷。利用零空间算子消去概括平差模型中的参数向量,建立了等价条件平差模型。由此定义了等价条件闭合差(ECC),并导出了以ECC表示的?2统计量计算式。进而,基于等价条件闭合差与新构造的可逆方差分量模型提出了方差-协方差分量估计的通用解析法,简称为VCE-ECC法。同时,给出了对应四种基本平差模型的VCE-ECC法简化计算式。实例与仿真结果表明：VCE-ECC法与现有VCE方法的方差-协方差分量估计值在统计意义上无明显差异,并有效地克服了现有VCE方法的固有缺陷。     

THEORETIC RESEARCH ON ROBUSTIFIED LEAST SQUARES ESTIMATOR BASED ON EQUIVALENT VARIANCE-COVARIANCE

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＯｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｌａｒｇｅｑｕａｎｔｉｔｉｅｓｏｆｄａｔａａｎａｌｙｚｅｄ ,ｓｔａｔｉｓｔｉｃｉａｎｓｐｏｉｎｔｏｕｔｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｏｕｔ ｌｉｅｒｓｉｎ ｐｒａｃｔｉｃｅａｎｄｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｒｅａｐ ｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ 1 %＿1 0 %[1 ] .Ｏｕｔｌｉｅｒｓａｌｗａｙｓａｆｆｅｃｔｔｈｅｃｏｒｒｅｃｔｎｅｓｓｏｆｒｅｓｕｌｔ.ＴｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆＬｅａｓｔＳｑｕａｒｅｉｓｖｅｒｙｓｅｎｓｉｔｉｖｅｔｏｏｕｔｌｉ…     

协方差函数的抗差拟合

如果最小二乘拟合推估法被应用在重力异常、高程异常等的内插中 ,当观测值中含有粗差时 ,由此拟合的协方差函数就不能精确表征其统计性质。本文先从协方差函数的拟合过程入手 ,通过分析传统的协方差函数拟合法的无抗差性 ,提出了协方差函数的抗差拟合法     

协方差函数的抗差拟合

如果最小二乘拟合推估法被应用在重力异常、高程异常等的内插中 ,当观测值中含有粗差时 ,由此拟合的协方差函数就不能精确表征其统计性质。本文先从协方差函数的拟合过程入手 ,通过分析传统的协方差函数拟合法的无抗差性 ,提出了协方差函数的抗差拟合法     

精密单点定位不等精度观测值的RKF研究

推导了精密单点定位含有粗差观测数据的M-LS滤波原理,对等价权阵采用三段降权函数实现抗差。从新息和残差的协方差关系出发,利用对粗差敏感的残差标准差作为抗差因子。通过迭代减弱卫星间载波残差及其抗差因子的相关性。针对载波和伪距观测值不等观测精度和不相关性,采用双抗差因子实现静态抗差卡尔曼滤波（robust Kalman filtering,RKF）。采用标准卡尔曼滤波、基于新息RKF、基于残差的增益矩阵双抗差因子RKF、基于残差的等价权阵双抗差因子RKF等4种模型,分别对一组实测数据解算分析。结果表明,基于新息RKF对精度较高的载波粗差不敏感;基于残差的增益矩阵RKF对载波较小的粗差抗差效果较差,且发生粗差历元时刻的状态参数与真值偏差较大;而基于残差构造的等价权阵双抗差因子RKF可以非常精确和高效地实现抗差,单个卫星粗差对测站位置参数影响小于1 mm。     

多波束测深数据处理的抗差最小二乘配置迭代解法

针对利用最小二乘配置处理多波束测深数据,存在二次曲面数学模型通常无法精确表征海底地形的整体变化趋势以及观测数据存在粗差或异常点时,常规方法给出的协方差函数不能精确表征其统计特性的问题,本文提出了一种抗差最小二乘配置迭代解法。该方法首先进行协方差函数和观测值方差阵初始化,以多面函数拟合趋势项,然后应用等价权抗差估计并通过迭代计算,最终给出稳健的协方差函数参数解及最小二乘配置解。利用本文提出的方法及传统的方法处理实测的多波束测深数据,试验结果表明,相比于传统的方法,本文提出的方法能够较好地表征海底地形的整体变化趋势,一定程度上克服了多波束测深数据中粗差或异常点的影响。相比于传统的抗差方法,本文方法更为有效地识别出测深数据中异常点,推估效果较好,具有稳健性。     

组合导航抗差自适应卡尔曼滤波

针对组合导航系统的定位精度与稳定性要求不断提高的现状,该文引入一种观测噪声协方差与抗差自适应相结合的Kalman滤波算法。利用新息向量和移动窗口协方差分析法,动态自适应修正观测噪声协方差阵;通过分析基于状态不符值、方差分量的统计量构造的自适应因子所存在的问题,提出一种由预测残差向量构造的自适应因子。仿真结果表明,该方法能够有效抑制观测异常对组合导航定位精度的影响。     

基于方差分量估计的不同截止高度角下的组合单点定位

BDS/GPS/GLONASS组合系统定位时,由于系统间卫星测距精度的差异性,需要合理确定卫星间权比,Helmert方差分量估计常被用于确定不同类观测值间权比;而当观测值含有粗差时,Helmert方差分量估计定位结果容易被粗差污染或收敛失真,出现大的偏差。文中基于Helmert方差分量估计,引入等价权因子IGGIII函数,建立抗差Helmert方差分量估计权函数模型,对比分析其在低截止高度角10°、15°和20°下,在BDS/GPS/GLONASS组合系统定位中的应用及定位精度,并讨论分析在高截止高度角30°和40°下,组合系统和单系统BDS的定位精度。实验结果表明:当观测值无明显粗差时,Helmert方差分量估计和抗差分量估计的定位精度相当,略低于高度角权函数的定位结果,点位精度RMS优于2.5m;含粗差时,抗差解定位精度最高;当截止高度角为30°时,BDS单系统定位精度RMS优于5m,而组合系统RMS接近3m;为40°时,组合系统平面精度RMS优于2m,三维精度RMS优于6m,而单系统不能定位。