基于GPS高程时间序列粗差的抗差探测与插补研究

研究抗差估计和稳健估计粗差探测IQR准则的粗差剔除算法以及缺值点插值的正交多项式最小二乘拟合方法。以中国3个CORS基准站从1999-03-01—2009-12-31日的单天解GPS高程时间序列为对象进行粗差探测与插补的试验。结果表明：抗差估计比IQR准则能更有效地探测和剔除粗差;三次样条插值当连续缺失历元超过5~10个时插值结果易发生扭曲;低次正交多项式拟合的结果稳定,一般选择2~3次拟合即可获得理想的效果,当连续缺失历元达3个月时,正交多项式拟合后的曲线与序列趋势仍基本一致。     

一种北斗二代卫星钟差的数据质量控制方法

考虑北斗二代卫星长期钟差序列中存在的钟跳、粗差及数据缺失现象,提出一种钟差序列的数据质量控制方法。利用频率序列识别钟跳,采用阈值法进行异常数据段剔除以及结合MAD和Baarda数据探测法共同进行粗差探测与剔除,再利用线性内插对缺失数据进行插补,得到干净的钟差序列。实测数据表明,这种钟差质量控制策略可以显著提高北斗钟差序列信息提取的准确性以及钟差预报精度。     

基于奇异谱分析的GNSS坐标时间序列粗差探测与噪声估计

考虑到传统谐波模型难以精确描述GNSS坐标时间序列的非线性变化,导致信号和噪声不能很好地分离,进一步影响粗差探测和噪声估计,本文提出一种基于奇异谱分析的粗差探测与噪声估计算法。首先采用奇异谱分析方法分离出GNSS坐标时间序列中的信号与噪声,然后基于IQR准则探测噪声中的粗差,最后采用最小二乘方差分量估计（LS_VCE）方法定量估计各噪声分量。算例表明,相比于传统基于谐波模型的算法,该算法的粗差探测准确率更高,且估计的噪声分量与真值更接近。     

粗差的自动定位与剔除──鲜水河断裂带水平形变监测网的可靠性分析

讨论了多个粗差的定位方法──“向前、向后”探测法,并编制了相应的平差计算程序,对鲜水河断裂带上具有代表意义的虾拉沱小测边网和老乾宁小测边网进行了粗差探测与自动剔除,结果表明效果显著,方法简单、有效。     

一种基于MAD改进的GNSS高程时间序列粗差探测方法

针对GNSS高程时间序列中不可避免地含有粗差,以及在非线性、不平稳性的高程时间序列中粗差难以探测的问题,在传统MAD方法基础上,构建一种引入小波分析的WT-MAD粗差探测方法.利用模拟数据和LHAZ、BJFS、TWTF三个IGS站的实测高程数据进行实验,将WT-MAD法与基于最小二乘的3σ法、IQR法和MAD法进行对比...     

改进的局部多项式插值权函数研究

基于动态球半径选点法选取构建多项式的样本点,分别采用局部距离比、反距离权重及本文所引进的选权迭代法3种方法,对局部多项式插值结果的准确度与可靠性进行对比分析。结果表明,在无粗差情况下,3种定权方法插值结果相似;而加入粗差后,前2种方法的结果偏离无粗差情况下的插值曲面,而选权迭代法得到的曲面起伏情况与无粗差结果一致。     

水准数据粗差探测的组合分析方法

为有效提高水准数据粗差探测水平,提出利用水准网环闭合差分析和Baarda探测法进行粗差探测的组合分析方法。通过对Baarda探测法的限差选择、不同粗差的探测等进行试验分析发现,该方法能够有效探测水准观测数据中的粗差,提高探测结果的准确性。     

顾及三维方向的GNSS坐标时间序列粗差探测方法

针对GNSS坐标时间序列中粗差为三维位置粗差的特点,提出综合三维坐标的迭代最小二乘粗差探测方法。通过实验模拟数据,分别利用3倍中误差（3σ）准则和四分位距（interquartile range, IQR）准则对单方向和综合N、E、U三方向的粗差进行探测。结果表明,2种判别准则中,综合考虑3个方向的探测效果远好于单方向的探测效果,且探测效率均超过95%;3σ准则的探测效率稍高于IQR准则,但误判率也较高。在实测数据中的应用表明,SOPAC(Scrips Orbit and Permanent Array Center)提供的部分raw类型全球IGS站时间序列中粗差占0.1%~4.7%;运用IQR准则综合3个方向的粗差探测得到的时间序列要比cleaned trend类型更加干净。     

基于SSA-Sn法的GNSS坐标时间序列粗差探测

针对GNSS高程坐标时间序列中含有粗差、高程坐标时间序列不平稳、非线性变化导致异常值探测困难等问题,提出一种奇异谱分析SSA与S_n估计量相结合的粗差探测方法。利用实验模拟数据和实测数据分别对该方法的探测效果同常规3σ法和MAD法进行对比,结果表明,SSA-S_n粗差探测方法的总体探测效果更好,能够满足GNSS坐标时间序列高可靠性的需求。     

基于相关分析的组合导航RAIM模型研究

探讨基于相关分析理论的组合导航RIAM方法,并给出单个和多个探测粗差的相关分析检验流程。通过模拟12颗GPS和Galileo组合导航卫星定位系统,分别给单颗和两颗正常卫星加入粗差。仿真结果表明：观测值的影响向量与残差的相关系数可以定位含粗差的卫星并将粗差卫星予以剔除。     

相邻历元误差相关的抗差卡尔曼滤波算法分析

根据卡尔曼滤波理论以及抗差理论,本文推导出了相邻历元误差相关的抗差卡尔曼滤波模型,其对观测值中含有粗差有良好的抗差性。通过对含有粗差的变形监测数据分析,与相邻历元误差相关的卡尔曼滤波模型进行比较,采用本文构造的抗差卡尔曼滤波模型处理数据,无论是否有粗差存在观测值里,变形计算结果与实际结果大体一致,粗差对计算结果的影响不敏感。在对变形监测数据分析时,可得出卡尔曼滤波方法估计的状态向量,没有寄存大量的以往观测数据,而是使用最近的观测数据,经过不断的预测和改正,把新的状态展示在系统中。     

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基于改进的向后-向前选择法粗差定位与估值算法

对传统的向后-向前选择法粗差定位方法进行改进,即在原有基础上加入对平差模型的整体检验,计算统计量的相关系数,通过对偏相关系数的检验来定位统计量相关的粗差观测值。通过模拟粗差算例证明,该算法能够准确定位多维粗差,有效改善粗差定位转移的现象,且粗差估值结果比较可靠。     

一种基于M估计的Robust-ELM滑坡位移预测方法

采用传统ELM算法进行滑坡位移预测时,其网络输出权值由最小二乘估计得出,导致ELM抗差能力较差,从而造成网络训练参数不准确。为此,将M估计与ELM相结合,提出一种基于M估计的RobustELM滑坡变形预测方法。该方法利用加权最小二乘方法来取代最小二乘法计算ELM输出权值,以减少滑坡监测数据中粗差对ELM预测的干扰。分别以链子崖、古树屋滑坡体为例,将Robust-ELM进行了单维、多维粗差的抵御性验证。结果表明,该方法能够有效降低粗差对预测的影响,具有良好的抗差能力。