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。     

应用LEGE法探测三角高程网中的大气折光差

应用LEGE法（多维粗差的同时定值定位法）,对3个实测的三角高程网中的粗差进行了探测和处理,由于在这些网中还进行了三等水准测量,因而可取水准测量的成果为根据,对照检查LEGE法垢正确性和实用性,检验的结果表明,在多数情况下,该法能令人满意的确定其大上和位置,与过去作用的同类方法相比,LEGE法可算是一种较好的方法,此外,还对该法的使用时可能出现的意外情况作了说明。     

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。     

粗差定位定值法在高速铁路轨道控制网测量中的应用

将LEGE粗差探测方法运用于轨道控制网(CPⅢ)测量数据处理中,结果表明该方法对轨道控制网粗差定位与定值非常有效,并得出了相应结论.     

均值漂移模型粗差探测法与LEGE法的比较

粗差探测是测量数据处理、测量质量控制的重要研究主题之一。本文基于均值漂移模型详细分析论证了逐个粗地与多维粗差同时定位定值法（ＬＥＧＥ法）的原理、方法和粗差探测过程,并利用两个算例的没粗差个数和数值的各类情形进行了１０００次随机探测比较。由推证及计算表明,常规的探测法与多维粗差同时定位定值法在原理上基本等价,探测结果基本相近。     

GPS高程拟合中粗差剔除的问题研究

在GPS高程拟合中,粗差往往影响着整个拟合的精度,粗差剔除是GPS高程拟合中的重要一步.论文中采用了循环稳健估计和F-T的组合法,这种方法可以有效弥补稳健估计的不确定性,F-T法运用严密的概率统计论的方法,能进行整体拟合粗差的检验和单个粗差的检验,我们发现这两种方法的结合可有效、彻底地剔除含有多个粗差的数据,使拟合精度更高.     

一种顾及粗差的径向神经网络高程曲面拟合法

目的 针对径向神经网络高程曲面拟合对训练样本点的粗差较为敏感的特点,从数字影像处理的原理出发,将径向神经网络拟合中含粗差训练样本点得到的格网点高程映射到灰度影像,利用影像高斯差分算法探测粗差,并采用最小二乘移动曲面法修正原始高程训练样本点中的粗差,然后再次对修正后的样本点进行径向神经网络拟合,从而实现可抵抗粗差的径向神经网络高程曲面拟合。以测量机器人采集的高程数据为例进行了实验,达到了较好的拟合结果和精度,验证了方法的鲁棒性与有效性。     

抗差Kriging方法在GPS高程拟合中的应用研究

由于环境或人为因素的影响,观测值中往往含有粗差,针对普通Kriging方法在GPS高程拟合中受粗差影响的问题,提出基于抗差估计的样本变异函数模型,以降低或消除粗差的干扰。利用实测数据对该算法进行试验分析,结果表明,利用改进的抗差变异函数模型处理含有异常值的观测样本,能有效地抵制异常值的影响,验证了抗差Kriging法在局部区域内进行高程拟合的可靠性和准确性。     

GPS非差数据处理中的粗差处理方法及其应用

探讨了数据探测和稳健估计两大类粗差处理方法,处理了实际GPS观测数据,实现了在非差单点定位数据处理中对单个粗差的有效探测和处理。     

均值漂移模式几种粗差探测法的MDB比较

针对均值漂移模式的几种粗差定位与定值方法,在显著水平和检验功效下,推出最小可探测偏差（minimal detectable bias,MDB）的计算公式。通过数值分析比较,得出观测值独立等精度时,几种方法的MDB的计算结果相同;独立不等精度时,数据探测法、拟准检定法和部分最小二乘法的MDB结果相同,而多维粗差同时定位与定值法略大于其他方法;相关观测情形下,拟准检定法和部分最小二乘法的MDB结果相同,数据探测法的MDB结果最小,多维粗差的同时定位和定值法的MDB结果最大。     

数字化误差建模中的粗差探测和抗差估计

介绍了用差分算子和时间序列分析法建立数字化过程随机误差估计模型中的粗差探测方法和抗差估计方案。     

抗差估计在粗差探测及平差计算中的应用

常规的粗差深测技术，不仅辅助计算工作量大，而且将粗差探测与平差计算分两步进行。本文根据抗差估计原理，通过对观测值附加粗差的办法，制订不同的方案，分别进行抗差估计和ＬＳ估计。     

粗差定位定值方法在EDM三角高程测量数据处理中的应用

本文将粗定位定值方法应用于三角高程测量数据处理，并结合实例其削减折光误差的可行性进行了探讨，取得了良好的效果。     

数字化误差建模中的粗差探测和抗差估计

介绍了用差分算子和时间序列分析法建立数字化过程随机误差估计模型中的粗差探测方法和抗差估计方案。     

浅谈粗差探测方法

由于受到自然界、仪器、人为等一些因素的影响,观测数据中不但存在偶然误差而且还存在着由这些因素引起的粗差。因此,对观测数据进行认真检测,定位并修正粗差观测,以提高参数估计的准确度和精度,一直是测绘工程领域的热点问题。本文对粗差探测进行了简要概述,同时详细地介绍了三种粗差探测方法。     

具有稳健初值的选权迭代法曲面拟合模型粗差探测

将抗差估计的思想融入到二次曲面模型粗差探测的算法中,设计出对模型误差特别是粗差具有抵抗能力的粗差探测算法。稳健初值的选权迭代法即为抗差估计的一种,首先是通过线性规划的单纯形解法来计算观测值的残差,然后再根据残差和有关的参数,按所选择的权函数,计算每个观测值的权,经过迭代计算求得观测值的残差。通过实例证明,具有稳健初值的选权迭代法具有较强的稳健性和粗差探测能力。     

一种含稳健权的神经网络GNSS高程拟合模型

在高程拟合解算过程中,为数不多较大误差或残留系统误差可能会使估计参数的结果歪曲,导致拟合数学模型变形失真。本文在研究GNSS高程拟合神经网络模型的基础上,将具有抵抗粗差能力的选权迭代稳健估计因子引入BP神经网络高程拟合计算,通过思维进化算法对网络初始权值和阈值进行优化,提出一种具有抗差性的神经网络高程拟合方法的思路,并通过算例验证了模型在高程拟合过程中的有效性。     

历元间差分定位模型的粗差探测法探测周跳

假设前一历元的测站点为已知点,当前历元的测站点为未知点,当前历元和前一历元相同卫星的相位观测值取差作为观测值,观测值与当前历元点位坐标的函数关系式称为历元间差分定位模型.本文以历元间差分定位模型构造误差方程,进行最小二乘平差,提出应用Baarda数据探测法对差分观测值进行粗差探测,可准确确定观测值中的周跳.实际算例验证...     

粗差探测与定位的一种新方法

本文阐述了模型误差的可发现性与可区分性的重要性以及判别方法，提出一种利用观测值改正数向量综合分析的方法探测粗差。在模型误差可区分时可以对粗差定位并估计粗差值。同ω检验法比较，综合分析法发现粗差的能力更强，定位更准确。     

基于不同大小窗口的移动曲面拟合法探测不规则DEM粗差的一种方法

粗差的存在会造成数字高程模型(DEM)空间上的严重扭曲,有时能导致DEM及其产品严重失真,甚至完全不能使用.因而有关DEM的粗差诊断问题已愈来愈引起人们的关注.本文在对现有的基于点方式的DEM粗差探测算法进行分析的基础上,提出一种基于不同大小窗口的移动曲面拟合法探测DEM粗差的一种方法(简称YXY算法),并通过蒙特卡洛仿真试验来验证该算法的有效性和可行性.