抗差估计在水准网平差中的应用

本文概据抗差估计理论，编制抗差估计ＩＧＧ法的计算程序并用于水准网粗差探测和平差计算。通过对高差观测值附加粗差制订不同的计算方案。分别用经典最小二乘估计与抗差估计两种方法对各个方案进行粗差探测和平差计算。     

模拟退火法及其在抗差估计中的应用

抗差估计结果的好坏与初值的选取密切相关。当迭代初值偏离较大时,ρ函数不是严凸时,采取的选权迭代法往往不能获得全局最优值,而只能得到局部的最优解。本文提出一种新的抗差估计求解过程,即把它看作是关于未知参数的全局最优化问题,应用模拟退火法进行求解。计算结果表明:相对于传统的选权迭代法,模拟退火法对初值的选取不敏感,能给出全局最优值。     

改进遗传算法及其在抗差估计中的应用

针对抗差估计的选权迭代法(IRLS)对迭代初值敏感的问题,提出了将抗差估计问题看作求全局最优化问题,利用具有全局收敛性和局部搜索能力的遗传算法(GA)进行求解;并对遗传算法的变异算子步长进行改进.最后通过实例验算,证明了GA抗差估计法的有效性和优越性.     

抗差估计在测量粗差处理中的应用

在测量数据处理时,经典的最小二乘估计方法对数据的粗差敏感度非常高,抗差效果较差.针对这个问题,学界提出了抗差估计的概念.本文对一种广义极大似然估计方法进行了简单介绍,通过一个算例对最小二乘和抗差估计两种方法所得结果进行了比较.结果证明,比较数据在存在粗差时,以广义极大似然估计为代表的抗差技术具有较明显的优势.     

改进遗传算法及其在抗差估计中的应用

针对抗差估计的选权迭代法(IRLS)对迭代初值敏感的问题,提出了将抗差估计问题看作求全局最优化问题,利用具有全局收敛性和局部搜索能力的遗传算法(GA)进行求解;并对遗传算法的变异算子步长进行改进。最后通过实例验算,证明了GA抗差估计法的有效性和优越性。     

基于VB6.0的水准网数据处理程序的实现

基于VB6.0语言环境设计了水准网综合数据处理的程序,实现了基于平差基准的最小二乘估计和抗差估计,自动搜索闭合条件、计算闭合差,弥补了现有矿区水准网平差程序或软件中存在的不足,针对程序实现中的关键性问题进行了比较详细的分析并给出了部分程序实现的代码,并通过实测数据进行了验证。     

抗差卡尔曼滤波在聊城古建筑动态数据处理中的应用

古建筑在日照、风压等因素的影响下,易产生老化变形,一般会采用及时补救的方法,有时并没有分析其根本原因,本文在布设动态监控网,获得监控数据后,用抗差卡尔曼滤波对监控数据进行分析的方法,对变形方向进行预测,预测值与平差值的误差均在限差范围内,且变化方向大致相同,可以将它作为古建筑变形方向的预报,做到防患于未然。     

抗差最小二乘配置在数字化地图几何纠正中的应用讨论

抗差估计具有较好的抗拒异常观测值及粗差的能力,而最小二乘配置又能较好地处理系统误差,本文结合两者的优点,利用抗差最小二乘配置对数字化地图进行几何纠正,其中对协方差函数采用抗差拟合,得到了较好的结果。实验证明在GIS数据处理的扫描数字化地图几何纠正中,抗差最小二乘配置在抗拒异常值和处理系统误差方面优于单纯的最小二乘估计和单纯的最小二乘配置方法。     

测量平差模型的抗差最小二乘解及影响函数

抗差Ｍ估计是使用最广泛、计算较简明的抗差估计法。基于多维Ｍ估计原理，本文建立了经典测量平差函数模型的抗差解，并推导出相应的误差影响函数；为了使抗差估计适于不同类型以及不同先验精度的各类观测值的混合平差，将使用等价权原理构造抗差最小二乘解式。     

海洋测深数据的抗差Kalman滤波

从线式测深模式要求出发,构建了海洋水深测量过程中的测船位置滤波模型和深度数据的滤波模型,并在此基础上,给出了测线上位置数据和深度数据Kalman滤波的一般解和抗差解,并结合海洋水深测量特点,构建了满足水深数据剔除异常值的截断权函数和滤波方案,实例分析表明,抗差滤波方法能够有效地控制测船位置粗差,在选择截断权函数情况下,抗差滤波方法能够有效地剔除水深跳点和假水深。     

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.     

一种改进的抗差Kalman滤波方法在精密单点定位中的应用

分析了未能探测到的小周跳或粗差对GPS精密单点定位的影响,提出了一种改进的抗差Kalman滤波方法。该方法通过相位观测值验后残差分析,对传统抗差方案中等价权为0的情况进行周跳处理,能同时兼顾相位观测值中的粗差和小周跳问题。利用实测数据和模拟数据进行实验,结果表明,该方法不但可以显著改善未能探测的周跳对于定位结果的影响,同时避免了传统抗差方案中出现的后续历元相位残差持续增大的情况。     

车载视频图像序列卡尔曼滤波及其移动量测应用

提出了一种基于特征对应和扩展卡尔曼滤波的运动与结构重建方法,对运动与结构重建在车载视频移动量测中的应用问题进行了分析研究,结合立体视频量测技术,在移动量测系统中对该方法进行了检验。结果表明,文中方法正确可行,精度较高,抗噪性能好,具有很好的移动量测应用价值。     

基于自回归法的滑坡监测数据Kalman滤波的应用

介绍了卡尔曼滤波的基本模型,针对运动学方法以监测点位置参数、速率参数为状态向量,以加速度为噪声向量建立观测方程和状态方程的过程比较复杂。把自回归法引入状态方程和观测方程的建立中,并结合某露天矿滑坡动态监测数据分析了模型的应用。结果表明,滤波值和观测值之间差值保持在1～3cm之间,滤波后图像较原观测值图像更为光滑,表明所建模型是合适的,能够反映滑坡动态变化过程,从而为矿滑坡监测预报提供数学工具。     

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。