基于各向异性的自适应拟合推估及其在缺失数据拟合中的应用

随机信号协方差函数的拟合和确定是拟合推估的关键。在常规拟合推估方法中, 通常认为随机信号具有各向同性, 而事实上各向异性现象却更为普遍。另外, 在拟合过程中, 很难保证信号协方差与观测噪声协方差的先验方差因子一致。基于此, 本文提出了基于变异函数的各向异性自适应拟合推估方法, 并将其应用于InSAR监测缺失数据的拟合。     

基于方差分量估计的拟合推估及其在GIS误差纠正的应用

拟合推估解算必须首先求得信号向量的方差协方差矩阵,该协方差矩阵一般通过选定的协方差函数,并通过已测点数据进行拟合得到。显然观测噪声的先验方差协方差阵与拟合得到的随机信号的方差协方差矩阵必须相互协调,即观测噪声向量和信号向量的权矩阵所对应的方差因子应该一致,否则将对固定效应和随机效应参数的估计带来系统性的影响。应用方差分量估计来协调拟合推估模型中观测噪声和信号向量的随机模型,并分别从极大似然估计、MINQUE估计、赫尔默特方差分量估计三方面构建了拟合推估模型的方差分量解,最后利用新提出的理论与方法,对一幅实际的扫描地形图进行误差纠正,结果表明基于方差分量估计的拟合推估法能够提高扫描地形图的精度。     

一、P20 一般性问题

CH20081939基于方差分量估计的拟合推估及其在GIS误差纠正的应用=Variance Component Estimation Based Collocation and Its Application in GIS Error Fitting/杨元喜,张菊清,张亮(西安测绘研究所)//测绘学报.-2008,37(2).-152～157拟合推估解算必须首先求得信号向量的方差协方差矩阵,该协方差矩阵一般通过选定的协方差函数,并通过已测点数据进行拟合得到。显然观测噪声的先验方差协方差阵与拟合得到的随机信号的方差协方差矩阵必须相互协调,即观测噪声向量和信号向量的权矩阵所对应的方差因子应该一致,否则将对固定效应和随机效应参数的估计带来系统性的影响。应用方差分量估计来协调拟合推估模型中观测噪声和信号向量的随机模型,并分别从极大似然估计、MINQUE估计、赫尔默特方差分量估计三方面构建了拟合推估模型的方差分量解,最后利用新提出的理论与方法,对一幅实际的扫描地形图进行误差纠正,结果表明基于方差分量估计的拟合推估法能够提高扫描地形图的精度。图2表1参22     

抗差自适应拟合推估技术在似大地水准面拟合中的应用

拟合推估法用于似大地水准面拟合时会遇到观测噪声和信号之间权比的不协调,导致观测权阵和信号向量的权矩阵比例不合理,将直接影响固定效应参数和随机信号参数的估值。当观测值含有粗差时,会使结果严重扭曲。基于此,文中将抗差Helmert方差分量估计用于似大地水准面拟合中,可自适应调整观测噪声与信号之间的权比,同时又可抵御粗差的影响。采用某山区的实测数据进行试算,外符合检验结果表明:采用自适应拟合推估法构建的似大地水准面外符合精度较正常拟合推估方法提高1cm多,且解较稳定。同时,抗差自适应拟合推估不仅有效抵御粗差的影响,而且可以调整二者权比,结果更加合理。     

应用拟合推估法建立我国大陆地壳水平运动速度场的研究

从随机信号协方差函数的建立着手,采用"地壳运动观测网络工程"直到2008年的观测数据获得的实测速度作为信号协方差函数的观测数据,建立与实测速度的拟合程度较高的协方差函数,将欧拉矢量模型作为地壳运动的趋势项模型,将局部变化信息作为信号项模型,采用趋势变化与随机变化相结合的拟合推估法建立中国大陆水平运动模型,提高中国大陆地壳水平运动速度场的计算精度。     

协方差函数拟合高程异常方法探析

采用协方差拟合推估模型拟合GPS高程异常,在介绍协方差拟合推估模型的基础上,讨论了几种确定协方差函数的模型,并结合数据对各种拟合方法进行了比较分析.     

基于自适应拟合推估的最小二乘配置改进模型在地壳形变分析中的应用研究

系统论述在地壳形变场的构建过程中,以最小二乘配置模型作为基础结合自适应拟合推估法对模型加以改进的方法.通过建立自适应因子对信号向量与观测向量间的先验权比进行调整,以提高对形变量推估的准确性,防止并克服由于协方差函数选择不合理所产生的系统偏差.以川滇菱形块体GPS速度场作为实例进行对比分析,结果显示,基于最小二乘配置的自适应拟合推估模型能够更为准确地反映区域形变特征.     

基于Helmert方差分量估计的拟合推估法及其在地图数字化误差纠正中的应用

应用拟合推估法纠正扫描获得的数字化地图的变形时,会遇到调整观测噪声与信号之间权比问题的困扰。提出一种基于Helmert方差分量估计的拟合推估算法,可以通过Helmert方差分量估计合理调整权比,保证残差分配的合理性,从而达到有效的改善空间数据质量的目标。最后通过实际计算与分析,验证上述算法的有效性。     

GIS空间数据质量控制的抗差拟合推估法

拟合推估法可用于拟合系统误差,削弱随机误差的影响,提高空间数据质量。与正常拟合推估法不同,提出了一种抗差拟合推估法以控制GIS空间数据的系统误差和异常误差的影响。在此基础上,提出了对剩余残差再拟合的思想,从而对拟合推估剩余系统误差进行控制。利用该方法,一方面可以有效地抵制系统误差的影响,另一方面又可以较好地遏制异常误差的污染。此外,对因协方差函数误差导致的信号估计偏差,也具有一定的补偿能力。最后通过实际计算与分析验证了该方法的有效性。     

XAS80到CGCS2000坐标转换的自适应拟合推估算法

借鉴自适应滤波思想,将相似变换作为坐标变换函数模型的趋势项,把模型变换后的残差看成随机场,通过自适应因子调整信号向量与观测向量的先验权比,尝试通过自适应拟合推估法进行坐标变换,并将其应用于1980西安坐标系(XAS80)到2000国家大地坐标系(CGCS2000)的坐标变换。计算结果表明,自适应拟合推估法的坐标变换结果精度明显优于相似变换结果和拟合推估变换结果。     

GIS空间数据质量控制的抗差拟合推估法

拟合推估法可用于拟合系统误差,削弱随机误差的影响,提高空间数据质量.与正常拟合推估法不同,提出了一种抗差拟合推估法以控制GIS空间数据的系统误差和异常误差的影响.在此基础上,提出了对剩余残差再拟合的思想,从而对拟合推估剩余系统误差进行控制.利用该方法,一方面可以有效地抵制系统误差的影响,另一方面又可以较好地遏制异常误差的污染.此外,对因协方差函数误差导致的信号估计偏差,也具有一定的补偿能力.最后通过实际计算与分析验证了该方法的有效性.     

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     

方差分量估计理论及其在整体大地测量中的应用

本文探讨了整体大地测量平差中的方差分量估计问题,给出了自适应最小二乘配置;不仅较好地解决了各类观测量权比的确定问题,而且能够确定信号的方差因子。此外,文章还对如何更好地确定局部地区扰动位及其泛函的协方差函数作了讨论;最后通过对一个实测网进行了整体平差,并与经典平差结果进行了比较。     

半参数模型与拟合推估模型的比较

在分析半参数模型与拟合推估模型的基础上,指出半参数模型可以包括拟合推估模型.在信号是随机量且其协方差矩阵已知时,通过选择合适的正则化参数,利用半参数模型可以改进拟合推估的结果.通过一个坐标变换的算例,比较这种情况下半参数模型和拟合推估模型的效果.     

一种北斗卫星钟差短期预报新方法

为提高北斗卫星的定位与授时精度,必须准确计算出卫星钟差数值。本文考虑北斗卫星钟差中随机部分误差的影响,尝试建立北斗卫星钟差拟合推估模型,根据拟合推估两步极小解法解算该模型,在求解协方差函数系数中,依据模型残差拟合多项式系数;并与常用的灰理论模型、拟合推估的正常解法钟差预报模型结果进行比对,算例结果表明了两步极小解法及拟合推估模型在北斗卫星钟差短期预报方面的有效性。     

拟合推估两步极小解法

在回顾了最小二乘拟合推估的“综合极小”解法（正常拟合推估）后，分析了正常拟合推估存在的问题。考虑到随机场信号不一定完全表现为随机性，其中可能含有趋势性，顾而提出了拟合推估的“两步极小”解法，即将随机场分成趋势性部分和随机性部分，对趋势性部分采用函数拟合，对随机性部分采用协方差函数拟合。给出了“分两步极小”拟合推估的2种解法。计算表明，两步极小解法能部分地改善拟合推估的精度。     

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。     

基于随机模型基准的Helmert方差分量估计

在多类观测数据联合平差中,存在某类观测值的验前协方差阵正确而其他类不正确的情况,传统Helmert方差分量估计在求解此类问题时没有对正确的验前协方差阵加以区别,从而造成正确的随机模型经估计后同样也被调整。针对上述情况,首先分析了Helmert方差分量估计迭代收敛结果的实质,然后提出了随机模型基准的概念,并推导了基于随机模型基准的Helmert方差分量估计公式。经计算表明,新公式完全可行,可以用于解决实际问题。     

基于随机模型基准的Helmert方差分量估计

在多类观测数据联合平差中,存在某类观测值的验前协方差阵正确而其他类不正确的情况,传统Helmert方差分量估计在求解此类问题时没有对正确的验前协方差阵加以区别,从而造成正确的随机模型经估计后同样也被调整.针对上述情况,首先分析了Helmert方差分量估计迭代收敛结果的实质,然后提出了随机模型基准的概念,并推导了基于随机模型基准的Helmert方差分量估计公式.经计算表明,新公式完全可行,可以用于解决实际问题.