抗差最小二乘配置在数字化地图几何纠正中的应用讨论

抗差估计具有较好的抗拒异常观测值及粗差的能力,而最小二乘配置又能较好地处理系统误差,本文结合两者的优点,利用抗差最小二乘配置对数字化地图进行几何纠正,其中对协方差函数采用抗差拟合,得到了较好的结果。实验证明在GIS数据处理的扫描数字化地图几何纠正中,抗差最小二乘配置在抗拒异常值和处理系统误差方面优于单纯的最小二乘估计和单纯的最小二乘配置方法。     

基于半参数最小二乘核估计的卫星精密钟差预报方法

研究半参数最小二乘核估计模型在精密钟差预报中的应用问题,提出一种基于时间自变量差值累加的窗宽参数计算模型,并通过实验验证该模型的有效性,讨论在不同预报时间长度和已知数据量的情况下模型预报精度。实验表明,与常规模型相比,半参数最小二乘核估计模型在预报精度与稳定性方面都取得较好的效果,可以满足精密单点定位对于精密钟差预报的精度要求。研究成果对于精密单点定位技术的推广普及具有一定的促进作用。     

改进粒子群优化最小二乘向量机卫星钟差预报

针对提高导航卫星钟差预报精度的研究不足的现状,文章结合灰色预报模型和最小二乘向量机预报模型的特点,研究建立灰色系统与最小二乘向量机的结合预报模型:引入惯性权值和加速度因子随优化代数变化的改进粒子群算法,以提高算法的优化能力;并用其对模型惩罚因子和核函数参数选取过程进行优化;选取具有代表性的卫星钟差数据,建立改进粒子群优化的GM-LSSVM模型进行短期钟差预报分析,并与传统的GM(1,1)预报模型和BP神经网络预报模型进行精度比较。仿真结果表明,优化后的模型预报精度优于GM(1,1)预报模型和BP神经网络模型。     

基于小波变换和最小二乘支持向量机的卫星钟差预报

提出了一种基于小波变换和最小二乘支持向量机的卫星钟差预报方法 首先通过小波变换把钟差时间序列分解成具有不同频率特征的分量然后根据各分量的特点构建不同的最小二乘支持向量机模型进行预报最后将各分量的预报结果进行叠加得到最终的钟差预报值 实验结果表明该方法的预报效果优于单一的最小二乘支持向量机模型以及常规的二次多项式模型和灰色系统模型     

最小二乘支持向量机回归的卫星钟差非线性组合预报

针对应用单一方法预报卫星钟差的局限性,文章提出了基于最小二乘支持向量机回归的卫星钟差非线性组合预报方法:首先根据历史钟差数据建立二次多项式模型和灰色模型,然后利用这些模型进行钟差预报,最后采用最小二乘支持向量机回归算法对两种模型的预报结果进行非线性组合,以获得最终预报值;对比了RBF核函数、线性核函数和多项式核函数对组合预报性能的影响,并将本文组合预报方法与经典权组合方法进行比较。结果表明,本文方法优于经典权法,且线性核函数更适合组合预报。     

自适应抗差最小二乘估计

抗差估计与最小二乘估计在相应条件下各具优点。特定的抗差估计极值函数只在特定的污染分布条件下显示其抗差性和优效性。本文研究最小二乘估计，抗差估计以及抗差估计类之间的自适应估计问题。重点讨论了适于测量平差计算的误差分布检验量以及自适应抗差极值函数和权函数的构造与选择，最后人出了自适应抗差最小二科解算积式。     

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。     

数据预处理对最小二乘支持向量机预报钟差的影响

分析在基于最小二乘支持向量机的卫星钟差预报中样本数据预处理的必要性,列举了归一化、标准化和相邻历元一次差3种数据预处理方法。然后结合实例,对比分析不同数据预处理方法对基于最小二乘支持向量机的钟差预报精度的影响,得出不同方法对钟差预报精度的影响不同,其中,基于一次差方法的预报精度最高。最后,将基于一次差方法的最小二乘支持向量机预报模型与常用的二次多项式模型和灰色系统模型进行比较,结果表明,最小二乘支持向量机模型的预报效果明显优于两种常规模型。     

一种遗传算法优化的卫星钟差预报

针对导航卫星钟差预报精度不高的问题,该文引入了GM-LSSVM钟差预报模型,采用全局寻优能力较强的遗传算法对模型的参数选取过程进行优化,避免模型陷入局部最优,从而改善了组合模型中惩罚因子和核函数参数选择的盲目性。最后选取国际GPS服务组织提供的卫星钟差数据,分别建立GM(1,1)模型、LSSVM模型、GM-LSSVM模型和遗传算法优化的GM-LSSVM模型进行短期钟差预报分析和仿真实验。仿真结果表明,优化后的模型预报精度小于1.3ns,精度比前3种模型提高了45%~60%,符合钟差预报的要求。     

顾及周期项误差和起点偏差修正的北斗卫星钟差预报

根据北斗卫星导航系统星载原子钟自身的物理特性,采用武汉大学IGS数据中心发布的2016年1月1日至2016年11月1日共306天的事后钟差产品进行谱分析。分析结果表明:北斗卫星导航系统的3类卫星钟都存在一定的周期特性;其中GEO和IGSO卫星钟的主周期相对较为明显;GEO卫星钟的主周期依次为12、24、8和6h;IGSO的主周期为24、12、8和6h;而MEO的3个主周期为12.9、6.4和24h。依据各类原子钟的周期特性,同时对各天之间钟差的起始点偏差进行修正,并利用修正模型对北斗卫星钟差进行预报和精度分析。试验结果表明,改进的预报模型能显著提升北斗卫星的钟差预报精度,北斗卫星钟差24h、12h、6h的平均预报精度分别能达到6.55ns、3.17ns和1.76ns。     

基于方差递推法的Kalman滤波在钟差预报中的应用

卫星导航系统中星载原子钟的钟差预报对于导航、定位及授时具有重要的作用。为了提高卫星钟差预报的精度,设计了一种两步确定卫星钟噪声协方差矩阵的Kalman滤波钟差预报模型。该方法首先基于Hadamard总方差确定卫星钟噪声协方差矩阵的初值,然后,使用方差递推法得到滤波过程中卫星钟的噪声协方差矩阵。使用GPS系统的星载铷钟数据进行短期预报,并与常用的二次多项式模型、灰色模型进行对比,结果表明:本文中提出的方法可以实现高精度的卫星钟差预报且预报效果优于两种常用模型,同时,该方法能够在一定程度上弥补预报误差随预报时间增加而不断变大的不足。     

基于ARIMA模型的卫星钟差短期预报研究

卫星钟差的精度直接影响导航定位的性能。本文针对不同类型的星载原子钟,采用ARIMA时间序列模型分别对1 d的IGS 5 min、30 s采样间隔的精密卫星钟差产品进行建模,并作6 h、一天的短期预报。结果表明,铷钟的预报精度达到了亚纳秒级,铯钟的预报精度处于纳秒级,并且原始钟差产品的采样间隔对卫星钟差预报精度有一定的影响。     

卫星重力梯度数据解算位系数的最小二乘配置法

卫星重力梯度测量在恢复地球重力场的研究中已经得到了广泛应用。本文通过空间扰动位协方差函数特性,得出卫星重力梯度数据与引力位系数的相关协方差函数。利用最小二乘配置法,最终推导出由重力梯度数据直接解算引力位系数的函数表达式,并简要分析其实用性。     

利用SLR和伪距资料确定导航卫星钟差

提出了综合利用SLR和GPS伪距资料测定导航卫星钟差的方法,采用2002年10月的SLR和伪距实测数据计算了GPS 35卫星的钟差,并对GPS 35卫星的钟差进行了预报,为了验证计算结果的精度,将本文计算的卫星钟差与IGS精密钟差进行了比较.通过比较分析发现:综合利用SLR和伪距资料测定的导航卫星钟差精度优于3 ns,测定的导航卫星钟差与实际卫星钟差不存在系统差;导航卫星钟差的预报精度与计算卫星钟速的时间跨度有关;可以分离卫星坐标和卫星钟差之间的相互影响,便于对卫星钟差的研究.     

径向基函数神经网络在GPS卫星钟差预报中的应用

GPS卫星钟在空中很容易受到诸多因素的影响,导致其钟差行为很难用线性模型,二次多项式模型,灰色模型等现有模型进行描述和实现可靠的高精度预报。本文利用径向基函数神经网络对几颗GPS卫星钟差连续进行了五分钟、一小时和一天的预报,分别取得了均方根误差优于0.4ns,0.5ns和1ns的预报精度,证明了文中径向基网络结构在钟差预报方面的可靠性。     

局部重力场最小二乘配置通用表示技术

在分析局部重力场最小二乘配置法技术特点的基础上,推导出一种能综合多种类型、不同高度重力场元经验协方差函数的通用表达方法,以期实现局部重力场元的内插、外推、延拓或其他不同高度的重力场元估计一体化。分析了最小二乘配置技术的一些性能以及算法实现中应注意的问题。     

利用SLR和GPS双频相位平滑伪距资料测定导航卫星钟差

采用2002年10月的SLR和伪距实测数据计算GPS 35卫星的钟差,为了验证计算结果的精度,将本文计算的卫星钟差与IGS精密钟差进行了比较。结果表明,采用经过载波相位平滑伪距资料,可以明显提高综合利用SLR和伪距资料直接测定导航卫星的精度;综合利用SLR和GPS双频相位平滑伪距资料测定导航卫星钟差精度优于0.3 ns(1σ),测定的导航卫星钟差与实际钟差不存在系统差。