中国大地测量数据处理60年重要进展 第二部分:大地测量参数估计理论与方法的主要进展

大地测量参数估计原理是大地测量数据处理的重要基础。中国学者经过60年不懈努力,在自由网平差、拟稳平差、半参数估计、不适定问题解算方法、抗差估计、自适应滤波等领域做出了重要贡献,建立了许多新的理论、模型和方法,推进了大地测量数据处理理论的进展。这一部分重点介绍建国60年来中国学者在大地测量数据处理原理、方法方面取得的成就。     

几种粗差估值方法的比较

基于均值漂移模型,重点讨论粗差估值的计算问题,给出了观测值统计相关时数据探测法(data snooping)的粗差估值公式。探讨数据探测法粗差估值与粗差的同时定位与定值法(LEGE)、拟准检定法(QUAD)、部分最小二乘法(PLS)的粗差估值之间的关系,证明当观测值统计相关时,部分最小二乘法和QUAD法在粗差估值的计算上具有等价性,与数据探测法和LEGE法都不一致。当观测值统计独立且不等权时,QUAD法、PLS法和数据探测法具有等价性,与LEGE法在粗差估值上不同;当观测值统计独立且等权时,4种方法在粗差估值计算上具有等价性。最后通过算例验证了结论。     

粗差数学期望平移模型的理论研究

现有文献对数学期望平移模型的理论分析仅考虑了观测值统计独立的特殊情况。基于观测值统计相关的一般情况，导出了数学期望平移参数估值（Ｓｉ）的简明表达式。在此基础上，采用统计预测理论对Ｓｉ进行了直观的理论解释，扩展了统计学文献中的有关结论。借助于实例，分析了Ｓｉ与最小二乘残差的本质区别。     

Gyroless attitude estimation of sun-pointing satellites using magnetometers

Deterministic attitude estimation methods based on vector observations are used for the coarse-attitude calculation of the sun-pointing satellites. The objective of the deterministic attitude estimation is to get the direction cosine matrix without considering the stochastic noises. The existing deterministic attitude estimation methods require two complete (three-axis) vector observations corresponding to two known reference vectors. This letter suggests a new deterministic attitude estimation method using only geomagnetic-field measurements on two axes for sun-pointing satellites in the sun-acquisition mode.     

污染分布下的Lp估计抗差测度

观测数据中含有粗差或异常值扰动的误差分布可视为污染分布。根据M估计理论,导出了Lp估计的影响函数,分析了Lp估计的抗差能力,并用效率来测度估计的优劣、综合抗差能力和效率,指出观测数据中含有粗差的扰动,应用p为[1．2．1．5]的Lp估计来进行处理。     

基于信息扩散原理的估计理论、方法及其抗差性

介绍了适合小样本情况下估计概率密度函数的信息扩散理论,导出了参数估计的信息扩散估计法——ＩＳＥ（ｉｎｆｏｒｍ ａｔｉｏｎ ｓｐｒｅａｄ ｅｓｔｉｍ ａｔｉｏｎ）。理论和实践表明,ＩＳＥ法可以在小样本情况下估计母体的概率密度函数。该方法不仅具有良好的抗差性,而且具有方法简便、便于应用等优点。     

基于功率和相位联合估计TLS-ESPRIT算法的极化干涉SAR数据分析

在推导各散射信号功率计算方法的基础上,提出基于功率和干涉相位联合估计的TLS-ESPRIT方法。因为干涉图像中的各主散射波和干涉相位能被分别估计,所以该算法可以利用同一分辨单元中不同散射机制后向散射信号功率的不同,将干涉相位分类实现散射中心分离。该方法通过提取两个占优势的相位得到两个高度,从而分别检测出森林的植被层和地表,特别是当散射波不相关并有不同的极化特性时,该方法有较好的性能,从而提高植被高度参数的估计精度。详细阐述该方法的原理和实施步骤,并通过对SIR-C/X-SAR的L波段实际数据进行分析处理,验证算法的有效性。     

测量数据处理的实时序贯算法

为突出最新观测数据对未知参数估计的影响及减弱陈旧观测数据对参数估计的影响，须考虑时变参数的变动而进行未知参数的估计，即实时估计。文中基于序贯算法，针对新观测值对未知参数估计的影响比陈旧观测值要大和用固定数目的最新观测值来确定未知参数的估计，导出了渐消记忆与限定记忆的实时序贯算法的主要公式，以达到快速计算的目的。     

基于GNSS观测的核爆相关参数估计研究

地下核试验引发的声重波会对电离层造成影响,引发行进式电离层扰动(TID)。通过GNSS的观测数据可以提取出地下核试验引发的电离层TID,从而对核爆的相关参数进行分析。本文根据IGS站点接收的全球定位系统(GPS)数据,探讨了估算TID传播速度以及核爆爆心位置的方法,并给出了计算结果。结果表明利用GPS观测数据来估计核爆爆心位置是可行的。      

CATS: GPS coordinate time series analysis software

Over the last 10 years, several papers have established that daily estimates of GPS coordinates are temporally correlated and it is therefore incorrect to assume that the observations are independent when estimating parameters from them. A direct consequence of this assumption is the over-optimistic estimation of the parameter uncertainties. Perhaps the perceived computational burden or the lack of suitable software for time series analysis has resulted in many heuristic methods being proposed in the scientific literature for estimating these uncertainties. We present a standalone C program, CATS, developed to study and compare stochastic noise processes in continuous GPS coordinate time series and, as a consequence, assign realistic uncertainties to parameters derived from them. The name originally stood for Create and Analyze Time Series. Although the name has survived, the creation aspect of the software has, after several versions, been abandoned. The implementation of the method is briefly described to aid understanding and an example of typical input, usage, output and the available stochastic noise models are given.     

用信息扩散估计进行水准网平差

信息扩散估计 (ISE)是一维参数估计中的较好方法 ,但不便于直接推广到多维参数估计中去。本文根据水准测量的特点 ,巧妙地将其推广到水准网平差这一多维参数估计中 ,部分地解决了信息扩散估计在测量数据处理中的应用问题。     

论精密单点定位整周模糊度解算的不同策略

精密单点定位（PPP）一般基于非差GPS观测值,其中相位观测所含的初始相位偏差（Initial Phase Biases, IPBs）与整周模糊度不可分离,故各类PPP估值均为模糊度浮点解。目前,借助区域或全球GPS网分离卫星IPBs,改正PPP相位观测值,可实现PPP整周模糊度解算,进而提高各类估值精度,显著缩短收敛时间。常用算法包括：分解卫星钟差（分解钟差法）和非整相位偏差（非整偏差法）估计方法。本文从GPS原始观测值入手,推导了卫星IPBs估计的满秩函数模型,以此为基础对两种算法的特点及实施进行了对比分析。研究表明：分解钟差法是一种观测信息的最优利用,且与传统的卫星钟差估计方法具有较优的一致性,但未利用卫星IPBs较为稳定的有利约束;非整偏差法对组合观测值之间的相关性未加考虑,进而是一种次优估计,其实时性实施较差,且较依赖于高精度的码观测值。文中的新模型可有效克服上述两种算法的不足,便于施加部分参数的合理时变性约束,以提高卫星IPBs估计的可靠性。     

相关平差的导线点精度

目前导线网平差多采用相关平差法。按该法在网(结点)平差时计算未知数的协因数阵,可以评定结点的点位精度。文献[2]等均未曾论及各个导线点的精度评定问题。实际上,导线网中的最弱点不一定出现在结点内,为此需全面评定导线点的精度。本文将专门论述导线网相关平差中导线点的精度评定问题。     

高精度GPS基线向量网平差

系统地论述了利用基线向量作为虚拟观测量进行平差的基本原理，着重对双因子抗差估计、系统参数求解、方差分量估计等在GPS基线网平差中的应用进行了分析，最后简单介绍了基线向量网平差软件GPSADJ。     

基于虚拟观测的病态问题解法

在大地测量数据处理领域中,处理病态问题的主要方法有:岭估计方法、奇异值分解法(SVD)、Tik-honov正则化方法等,但是这些方法大多数是强调数学上的意义,没有充分联系大地测量的实际情况,因此不利于在测绘领域病态问题本质的理解和研究。为使病态问题的求解具有实际的物理意义,提出了基于虚拟观测的岭估计方法。该方法将先验约束条件作为一类互相独立的虚拟观测值,从而把病态问题转化为测量平差问题,然后运用Helmert方差估计法来确定岭参数。该方法还可以得到的参数之间的权矩阵,用它来代替虚拟观测值的权矩阵,重新对参数进行计算,则实现了该方法向广义岭估计的推广。实际算例分析的结果表明该方法不仅计算简单而且能保证结果精确。     

Stochastic modeling for time series InSAR: with emphasis on atmospheric effects

Despite the many applications of time series interferometric synthetic aperture radar (TS-InSAR) techniques in geophysical problems, error analysis and assessment have been largely overlooked. Tropospheric propagation error is still the dominant error source of InSAR observations. However, the spatiotemporal variation of atmospheric effects is seldom considered in the present standard TS-InSAR techniques, such as persistent scatterer interferometry and small baseline subset interferometry. The failure to consider the stochastic properties of atmospheric effects not only affects the accuracy of the estimators, but also makes it difficult to assess the uncertainty of the final geophysical results. To address this issue, this paper proposes a network-based variance–covariance estimation method to model the spatiotemporal variation of tropospheric signals, and to estimate the temporal variance–covariance matrix of TS-InSAR observations. The constructed stochastic model is then incorporated into the TS-InSAR estimators both for parameters (e.g., deformation velocity, topography residual) estimation and uncertainty assessment. It is an incremental and positive improvement to the traditional weighted least squares methods to solve the multitemporal InSAR time series. The performance of the proposed method is validated by using both simulated and real datasets.     

组合GNSS观测值反演海面高度EI北大核心CSCD

与验潮站技术相比,岸基全球导航卫星定位系统干涉反射技术(GNSS-IR)海面测高成本较低,且其观测量不受地壳沉降的影响,并可利用目前已有的沿海岸GNSS固定站提供的数据反演海面高度。目前常用观测量为大地测量型GNSS接收机给出的信噪比(SNR)值,然而,早期很多GNSS设备的输出文件中都不包含该值,导致无法利用它们研究海面高度长期变化趋势。但经典的码伪距和载波相位观测值中,同样包含着GNSS-IR测高信息。本文分别引入单频码伪距和单频载波相位的组合,以及单频码伪距和双频载波相位的组合GNSS两种观测值的组合实现了岸基海面测高。本文采用模拟数据证明了基于前一组合的GNSS-IR测高精度受到电离层延迟残差的影响,而后一种组合可避免该误差项的影响。为验证两种组合方法的有效性,在山东威海一海上栈桥上开展了试验,采集了全球定位系统(GPS)和北斗卫星导航系统(BDS)的观测数据,并处理得到了海面测高信息。最后,将反演结果与26 GHz雷达高度计的观测值进行了比较分析,发现二者具有较好的一致性,相关系数均优于85%。试验结果表明:两种码伪距和载波相位组合法均可用于GNSS-IR测高。另外,由于当前GNSS-IR测高受多种误差项影响,导致反演精度较低,使得后一种组合在避免电离层延迟残差方面的优越性并没有明显体现。本文组合方法的引入,增加了海面高度反演方法的多样性,提升了GNSS-IR测高技术的应用空间。     

遥感反演蒸散发的日尺度扩展方法研究进展

遥感技术能够提供卫星过境时刻地表参量的瞬时值,进而通过模型构建可反演得到瞬时蒸散发。相对于瞬时蒸散发,日尺度蒸散发在实际生产生活中具有更重要的应用价值。本文系统地总结分析了遥感反演瞬时蒸散发的代表性日尺度扩展方法,包括蒸发比不变法、解耦因子不变法、辐射能量比不变法、参考蒸发比不变法、地表阻抗不变法和数据同化法,并对各方法的基本原理、估算精度、适用性等进行了对比分析。在此基础上,进一步综述了日尺度扩展方法存在的不确定性和主要问题,包括扩展方法本身误差、云覆盖、气象数据获取、夜间蒸散发估算、遥感反演同扩展误差累积及真实性检验等,并指出今后应从加强有云天及夜间蒸散发扩展机理和方法等方面的研究来提升瞬时蒸散发日尺度扩展精度。     

基于先验求权的虚拟观测值法及其在线阵影像定向中的应用

航天线阵列遥感影像定向参数之间存在强相关性,参数解算不稳定,难以得到准确结果。较为常见的解决方法是将定向参数处理成虚拟观测值或用岭估计代替最小二乘估计。本文首先分析了这两种方法的联系与区别,提出利用原始外方位元素精度等先验知识给定虚拟观测值权,进一步提高定向结果的可靠性。对SPOT-5与QuickBird两种高分辨率线阵影像的定向试验结果表明,在使用6个分布良好的地面控制点情况下,影像对地目标定位精度可达到2~4个像素的水平。     

乘性误差模型参数估计及精度评定的Sterling插值方法

乘性误差模型加权最小二乘参数估值是观测值的非线性函数,观测值的权是加权最小二乘参数估值的非线性函数.已有的乘性误差模型参数估计方法理论上可以达到二阶无偏,但精度评定方法只能达到一阶精度,并且参数估计逐步的迭代过程使得参数及改正数的每一步估值都具有随机性,使得最终的参数估值与观测值为复杂的非线性关系.考虑到非线性迭代过程...