关于平差残差和单位权中误差的统计分析

从残差的定量关系出发评述了检测粗差的数据探测法和抗差估计的选权迭代法,指出了其中用残差代替真误差所产生的问题及解决办法,并且导出了单位权方差估值、单位权中误差估值的概率分布,给出了后的数字特征,对平差问题的精度体系作了统计分析。     

抗差加权整体最小二乘模型的牛顿-高斯算法

基于加权整体最小二乘的牛顿-高斯迭代算法,提出了一种抗差加权整体最小二乘模型。利用标准化残差构造权因子函数,并采用中位数法获得具有抗差性的单位权中误差估值,能同时实现观测空间和结构空间抗差。为获得标准化残差,利用线性近似的协因数传播律推导了加权整体最小二乘残差协因数阵的表达式,并给出模型的迭代计算方法。试验结果表明:对于加权整体最小二乘的粗差处理问题,本文提出的方法具有良好的抗差性能,参数估值与不含粗差时加权整体最小二乘的结果没有显著的差异,性能优于直接由残差构造的稳健加权整体最小二乘模型。     

基于验后方差估计原理导出的选权迭代法剔除粗差

将抗差估计的思想融入到粗差探测的算法中,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.基于验后方差估计原理导出的选权迭代法即为抗差佑计的一种,首先是应用最小二乘法来计算观测值的参数x、残差V、协因数阵Qvv及单位权σ0 的初值,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...     

基于验后方差估计原理导出的选权迭代法剔除粗差

将抗差估计的思想融入到粗差探测的算法中,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。基于验后方差估计原理导出的选权迭代法即为抗差估计的一种,首先是应用最小二乘法来计算观测值的参数x赞、残差v、协因数阵Qvv及单位权Q赞0的初值,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,然后按照统计检验的方法剔除粗差。通过实验证明,基于验后方差估计原理导出的选权迭代具有很强的粗差探测能力。     

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。     

稳健初值的选权迭代法剔除DEM数据粗差

本文将抗差估计的思想融入到数字高程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,然后按照统计检验的方法...     

条件平差模型两种粗差检验方法的等价性

针对测量数据处理中常用的条件平差模型,该文介绍了条件平差模型按残差进行粗差探测的方法和实施步骤,导出了条件平差模型按观测值偏差进行粗差探测的公式,证明了当观测误差独立时,这两种检验方法对于检验单个粗差的等价性。并通过算例证实了直接利用偏差估值构建的检验单个独立观测值的统计量与按残差构建的统计量完全相同。     

粗差的拟准检定法(QUAD法)

以往对付粗差的各种方法都是以余差（残差）为研究对象的。本文提出一种全新的研究思路和方法,从真误差入手。真误差与观测值有确定的解析关系。但关系式的系数阵是秩亏的。本文借鉴周江文的“拟稳平差”思想,提出“拟准观测”的概念,附加“拟准观测的真误差范数极小”的条件,解决了关于真误差的秩亏方程组求解定解的问题,推导了粗差的拟准检定法算式。该方法依据真误差估值的分布特征,检测粗差准确可靠。不仅能有效地同时定位     

均值平移模型的理论研究及分析

均值平移模型是处理含粗差观测值的常用模型之一,文中证明了均值平移模型的参数估值及残差二次型与剔除模型的参数估值和残差二次型完全相等,并进一步分析了均值平移模型粗差检验的性质。     

均值平移模型的理论研究及分析

均值平移模型是处理含粗差观测值的常用模型之一.文中证明了均值平移模型的参数估值及残差二次型与剔除模型的参数估值和残差二次型完全相等,并进一步分析了均值平移模型粗差检验的性质.     

岭型组合主成分估计及误差影响

将岭型组合主成分估计用于测量平差,定义了平差参数的岭型组合主成分估计,推导了它的验后精度─均方误差及其误差影响函数,讨论了它的优良性质,并且证明了在一定条件下,它具有比最小二乘估计和岭估计更好的抗干扰性和抗差性。最后,用实例验证了其理论的正确性。     

平差参数的岭估计和压缩估计

当法方程的系数矩阵呈病态时,平差参数的统计性质就要变坏。为改善最小二乘估计,本文介绍岭估计和压缩估计,在一定条件下,岭估计和压缩估计的均方误差要小于最小二乘估计的均方误差。本文提出了各种求岭系数和压缩系数的方法,并对它们的使用提出了一些意见。     

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。     

高精度GPS网数据处理中的系统误差分析

分析了高精度GPS网系统误差产生的原因和分类，推导了消除和估计GPS网系统误差的整体平差函数模型。     

模型误差对平差结果及其参数估计性质的影响分析

本文从模型误差的理论出发，讨论了模型误差对平差结果及其参数估计性质的影响，提出了当存在模型误差时，采用均方差对平差模型及其结果进行估价更为合理．     

基于部分最小二乘岭估计的粗差定值定位

在利用部分最小二乘原理进行粗差定值定位时,模型的法方程矩阵可能存在病态性,使得到的粗差定值定位结果不可靠。文中针对观测数据包含多个粗差且法方程病态问题,利用岭估计处理病态问题,建立部分最小二乘岭估计的粗差定值定位方法,给出粗差搜索步骤,利用迭代算法实现多个粗差的定值和定位。通过模拟算例分析部分最小二乘法、部分最小二乘岭估计在粗差搜索方面的效果,从另一个角度探讨粗差处理方法,推广现有的误差理论,证明文中方法的有效性。     

稳健估计方法提高数据处理精度

介绍了近代平差理论的稳健估计方法,编制稳健估计方法的程序,并通过实例验证,与最小二乘估计进行比较,表明稳健估计在水准网粗差探测和平差计算中优于最小二乘估计方法,并且能够定位粗差,从而进行消除或者减弱,得到较为干净的观测值。因此,稳健估计方法应用于测量平差具有一定的抵抗粗差的能力,从而可以提高数据处理的精度。     

结合扩展卡尔曼滤波与基于点线的最近点迭代扫描匹配算法的机器人位姿自适应估计

针对机器人利用单一位姿估计方法累积误差大、精度低的问题,本文提出了一种基于扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和基于点线的最近点迭代扫描匹配算法(PL-ICP)的机器人位姿自适应估计方法。为了减少轮式里程计造成的累积误差,利用Mahony算法对陀螺仪和加速度计进行姿态解算,进而基于扩展卡尔曼滤波融合轮式里程计初步估计机器人位姿;为了减少轮子变形、打滑等对机器人位姿的影响,利用PL-ICP点云匹配算法构建单线激光里程计,对机器人位姿再次进行估计;为了提高位姿估计的准确度,提出了一种基于两种位姿总均方差和前后时刻位姿误差构建累积误差的自适应修正算法,通过分析两种位姿总均方差及前后时刻位姿误差,得到全局最优权重因子和局部动态权重因子,实现累积误差修正因子的自适应调整,得到机器人更精确的位姿估计。试验结果表明,该方法可对机器人的位姿累积误差进行修正,显著提高机器人的位姿估计精度。     

模型偏差的统计分析

由于建模中存在种种近似,所建平差模型(包括回归、拟合、滤波模型等)在理论上必然包含模型误差。基于单位权意义下的均方误差概念,讨论了模型偏差的含义以及模型偏差和模型误差的关系;同时给出了模型偏差的识别和估计方法。通过对模型误差统计问题的深入分析,进一步明确了平差模型的常用假设检验的意义。作为实际例子,非线性模型线性化是平差中常用的建模方式,对舍去二次项引起的模型误差对平差结果的影响进行了统计分析。     

Robust估计的算法优化

本文分析了Ｒｏｂｕｓｔ估计收敛慢的原因，提出以最小二乘平差的残差（Ｖ）为初始信息，用Ｌ１估计的权函数所计算的权力初始权，根据迭代计算的残差的大小，及残差的变化所提供的信息，构造出加速收敛的算法，计算结果表明，较之一般的方法，迭代次数显著减少，辨识杠杆点含粗差的能力有较大提高，即搜索粗差的效率有很大提高。