用拟准检定法和岭估计解算病态污染方程

针对法方程呈现病态且观测值受到污染而不严格服从正态分布的情况 ,探讨运用拟准检定法抗御粗差 ,用岭估计改善法方程的病态性。拟准检定法是根据真误差与观测值的确定关系式 RΔ =- RL求解真误差估值Δ。在 A或 ATA病态的情况下 ,直接求 R是不稳定的。对 A作奇异值分解计算 R,可避免对病态矩阵直接求逆。由于 R是秩亏的 ,通过附加“拟准观测真误差估值范数极小”的条件来求解真误差估值。拟准检定法与岭估计两者的结合 ,一般情况下有效地剔除了粗差 ,而且改善了方程的病态性 ,计算简单、快捷 ,结果比较理想。     

粗差检定的两种途径

给出了解决粗差问题的两种计算方案：①将粗差作为待估参数,采用拟稳平差思路解秩亏问题,直接获得粗差;②选取部分观测值作为准观测值,采用部分最小二乘法获得待估参数,将非准观测值的残差作为粗差。结果表明,两种方案与“拟准检定法”具有相同的效果,具有粗差的观测值在平差时不起作用。     

同时检测监测网的异常形变和粗差

粗差干扰影响形变分析成果的质量，以往都是粗差与异常变形分开来检测，即对每一期观测锡除粗差后再进行平差，然后利用两期或多期平差结果进行形变分析，这两步是重复的，为此，从位移观测方程入手，根据粗差检测与异常形变检测相似的特点，提出将粗差与异常形变同时检测，根据二者的不同特点，将它们区分开的新思路。通过算例分析比较了拟准检定法、假设检验法及相关抗差估计方案的检测效果，结果表明拟准检定法具有比其它两种方法实施简单、定位准确的优点，同时验证了这种思路的可行性。     

一种基于小波分析的卫星钟差数据粗差处理方法

针对传统MAD方法在探测钟差粗差方面存在的不足,提出一种基于小波分析的钟差数据粗差探测与处理方法.该方法利用小波变换的多尺度分析能力,将含有粗差的数据分解为低频小波系数和各层的高频小波系数,并在不同时间尺度下进行粗差探测和消除.使用CODE提供的BDS精密钟差数据进行实验,分析不同小波函数及不同分解尺度对预处理效果的影...     

星载GPS相位非差观测粗差和周跳的探测与修复

提出了以历元间星载GPS载波相位观测值之差作为观测量,结合拟准检定法（QuAD）来探测和修复非差星载GPS相位观测值中的粗差和周跳的方法。利用仿真低轨卫星GPS相位观测数据,对粗差和周跳的特性进行了分析,并对探测和修复步骤与效果进行了详细说明。实验表明,该方法不仅计算简捷,而且能有效修复非差载波相位观测值中的粗差和周跳,为非差星载GPS精密单点定轨提供了良好的质量控制基础。     

小波辅助的拟准检定法和补偿最小二乘估计解算污染半参数模型

利用拟准检定法探测粗差时,解算的污染半参数模型的标准化残差受到模型系统结构的干扰,难以准确初选拟准观测值。通过小波变换滤波分析的模极大值点初选拟准观测值,在拟准观测真误差估值范数极小的条件下实现对粗差的定位定值,最后采用补偿最小二乘估计分离系统误差,得到较为准确的参数估值。     

水准数据粗差探测的组合分析方法

为有效提高水准数据粗差探测水平,提出利用水准网环闭合差分析和Baarda探测法进行粗差探测的组合分析方法。通过对Baarda探测法的限差选择、不同粗差的探测等进行试验分析发现,该方法能够有效探测水准观测数据中的粗差,提高探测结果的准确性。     

基于奇异谱分析的GNSS坐标时间序列粗差探测与噪声估计

考虑到传统谐波模型难以精确描述GNSS坐标时间序列的非线性变化,导致信号和噪声不能很好地分离,进一步影响粗差探测和噪声估计,本文提出一种基于奇异谱分析的粗差探测与噪声估计算法。首先采用奇异谱分析方法分离出GNSS坐标时间序列中的信号与噪声,然后基于IQR准则探测噪声中的粗差,最后采用最小二乘方差分量估计（LS_VCE）方法定量估计各噪声分量。算例表明,相比于传统基于谐波模型的算法,该算法的粗差探测准确率更高,且估计的噪声分量与真值更接近。     

基于改进的向后-向前选择法粗差定位与估值算法

对传统的向后-向前选择法粗差定位方法进行改进,即在原有基础上加入对平差模型的整体检验,计算统计量的相关系数,通过对偏相关系数的检验来定位统计量相关的粗差观测值。通过模拟粗差算例证明,该算法能够准确定位多维粗差,有效改善粗差定位转移的现象,且粗差估值结果比较可靠。     

基于SSA-Sn法的GNSS坐标时间序列粗差探测

针对GNSS高程坐标时间序列中含有粗差、高程坐标时间序列不平稳、非线性变化导致异常值探测困难等问题,提出一种奇异谱分析SSA与S_n估计量相结合的粗差探测方法。利用实验模拟数据和实测数据分别对该方法的探测效果同常规3σ法和MAD法进行对比,结果表明,SSA-S_n粗差探测方法的总体探测效果更好,能够满足GNSS坐标时间序列高可靠性的需求。     

一种基于MAD改进的GNSS高程时间序列粗差探测方法

针对GNSS高程时间序列中不可避免地含有粗差,以及在非线性、不平稳性的高程时间序列中粗差难以探测的问题,在传统MAD方法基础上,构建一种引入小波分析的WT-MAD粗差探测方法.利用模拟数据和LHAZ、BJFS、TWTF三个IGS站的实测高程数据进行实验,将WT-MAD法与基于最小二乘的3σ法、IQR法和MAD法进行对比...     

半参数模型的统计诊断量与粗差检验

基于参数回归统计诊断的分析方法,系统地研究了半参数的统计诊断与影响分析,得出了一系列诊断统计量,证明了数据删除模型与均值漂移模型的等价性,给出了粗差检验的方法。     

参数有界约束下平差模型的一种新算法

基于不确定度理论,建立参数有界约束下的平差模型。为克服不等式约束模型单边约束的缺陷,从最小二乘出发,将问题转化为附有箱型约束的二次规划问题,提出一种求解参数最优估值的新算法,并给出参数估计的统计性质。数值实验表明,新算法简单、可行,具有较快的收敛速度,并能够在一定程度上减少部分数值的部分不确定性。     

一种基于M估计的Robust-ELM滑坡位移预测方法

采用传统ELM算法进行滑坡位移预测时,其网络输出权值由最小二乘估计得出,导致ELM抗差能力较差,从而造成网络训练参数不准确。为此,将M估计与ELM相结合,提出一种基于M估计的RobustELM滑坡变形预测方法。该方法利用加权最小二乘方法来取代最小二乘法计算ELM输出权值,以减少滑坡监测数据中粗差对ELM预测的干扰。分别以链子崖、古树屋滑坡体为例,将Robust-ELM进行了单维、多维粗差的抵御性验证。结果表明,该方法能够有效降低粗差对预测的影响,具有良好的抗差能力。     

一种顾及异常控制点的坐标转换方法

坐标转换中如果有异常控制点参与转换参数的求解,会导致转换参数的可靠性差,最终使得转换精度降低。为了有效抵抗异常控制点对坐标转换的影响,在最小二乘中融入了异常点搜索算法,搜索完成后自动生成定位矩阵,通过定位矩阵直接求得经过异常值修正后的转换参数。实验结果表明,该方法对中小异常值的定位和估值较为有效,转换残差显著减小,修正后的控制点保证数量和空间分布不变,对转换精度有益。     

一种北斗二代卫星钟差的数据质量控制方法

考虑北斗二代卫星长期钟差序列中存在的钟跳、粗差及数据缺失现象,提出一种钟差序列的数据质量控制方法。利用频率序列识别钟跳,采用阈值法进行异常数据段剔除以及结合MAD和Baarda数据探测法共同进行粗差探测与剔除,再利用线性内插对缺失数据进行插补,得到干净的钟差序列。实测数据表明,这种钟差质量控制策略可以显著提高北斗钟差序列信息提取的准确性以及钟差预报精度。     

卫星重力梯度数据粗差探测方法的比较研究

比较研究了卫星重力梯度数据粗差探测的阈值法、Grubbs检验、Dixon检验和小波分析法及组合方法。基于卫星重力梯度测量粗差的来源和特征,模拟生成了重力梯度数据的粗差,利用上述粗差探测方法模拟计算的结果表明：联合Dixon检验和小波分析的组合法最有效。     

误差判别统计量和参数初值对抗差估计的影响分析

针对抗差估计中难于获得可靠参数初值的问题,提出基于高崩溃点的初始等价权求取参数初值,以提高抗差估计的崩溃污染率.计算结果表明,采用该方法求得参数初值并求解残差能有效抵制粗差对残差的影响,有利于计算合理的等价权,在观测量粗差污染率较高时,该方法仍有效.     

城市环境下惯性辅助的GNSS多粗差探测方法北大核心CSCD

当多星座的GNSS接收机存在多个粗差时,传统的粗差检测和排除(FDE)方法需要通过频繁的搜索来排除潜在的观测值,剔除粗差的效率低,且定位性能可能急剧降低。提出一种惯性辅助的多粗差检测与排除方法,将惯性状态模型和测量模型的信息引入到自主完好性监测中,来构造全局和局部检验统计量检测粗差,并有效地排除错误测量值。结果表明,对于接收机存在2个以上粗差时,传统的FDE方法误检和漏检率高,而本文方法可显著提高检测效率,提高定位精度。