整体最小二乘估计的研究进展

测绘领域诸多实际应用中系数矩阵和观测向量具有结构特征,即系数矩阵和观测向量中包含固定量(甚至固定列) 和随机量,并且不同位置的随机量线性相关。针对这个问题,从变量误差(errors‐in‐variables,EIV)函数模型出发,首先,将系数矩阵和观测向量构成的增广矩阵表示为仿射函数形式,并采用变量投影法对函数模型进行重构;然后,利用拉格朗日法推导出了一种结构总体最小二乘(structured total least squares,STLS) 估计算法。算例分析结果表明,该算法与已有能够解决系数矩阵和观测向量存在结构特征的加权或结构总体最小二乘算法估计结果一致,说明了该算法的有效性,同时阐明了该算法与已有相关算法的关系。     

风云3C增强北斗定轨试验结果与分析

首次搭载GPS/BDS双模接收机全球导航卫星掩星探测仪(GNOS)的风云三号C星于2013年9月23日的成功发射,为研究低轨卫星对BDS定轨增强提供了便利。本文首先对低轨卫星GNOS搭载的GPS/BDS双模接收机的观测数据进行统计,并分析了伪距测量精度。然后在全球测站、区域测站两种布局情况下,对无GNOS的BDS单系统定轨、无GNOS的GPS/BDS双系统定轨、有GNOS的BDS单系统定轨增强、有GNOS的GPS/BDS双系统定轨增强4种方案进行北斗轨道及钟差比较分析。结果表明,GNOS对北斗卫星轨道增强在全球测站下,GEO卫星切向精度提升最为显著,提升程度达60%,其次是法向和其他类型卫星切向,部分弧段个别GEO卫星径向精度稍有下降。双系统定轨增强中可视弧段钟差重叠精度RMS值有0.1ns量级改善。7个国内测站区域监测网的定轨试验中对轨道进行了预报,结果表明GNOS对北斗GEO卫星轨道预报精度切向提升达85%,其余方向及卫星有较大改善,平均21.7%。可视弧段钟差重叠精度RMS值有0.5ns量级改善。     

BDS卫星端DCB不同表达对单点定位精度的影响

考虑到北斗卫星导航系统(BDS)的B1B2,B1B3及B2B3之间硬件延迟(DCB)值存在一个闭合差,分析BDS卫星端DCB改正公式不同表示方法在3种采样率下对定位精度的影响,分别进行了伪距定位和精密定位解算。结果表明,不同采样率的DCB改正后SPP下精度改善在m级,提高10%~80%;动态PPP下精度改善在dm~m级,提高50%~90%。改正公式的不同DCB表示方法对精度影响在cm量级,在SPP中可忽略该误差,动态PPP中建议取DCB改正均值作为最终改正值。     

基于高斯混合模型的抗差Bayes滤波在动态导航中的应用

在动态环境下导航定位受到很多因素影响,且异常噪声会严重影响导航滤波结果。通过研究Bayes滤波的抗差方法,在导航观测方程中采用高斯混合模型,对混合模型不确定度参数采用层次模型实时估计。借助指示变量进行模型变换,削弱导航过程中异常噪声的影响。并采用Rao-Blcakwellized粒子采样方法,求取复杂、非标准形式的状态后验分布。最后通过卫星导航以及组合导航实验算例,分析验证了基于高斯混合模型的Bayes滤波在动态导航定位中的抗差性能。     

北斗导航定位系统单点定位中的一种定权方法

北斗卫星导航定位系统星座复杂、不同种类卫星高度差异较大,本文将全局性非线性最小二乘算法(Bancroft算法)应用到北斗单点定位中,Bancroft算法主要依据四维空间下的一种Lorentz内积实现,将Bancroft算法中的Lorentz内积方程写成误差方程形式,推导此方程的权,得到一种新的北斗观测值定权公式。为了验证上述定权方法,基于伪距相位差值(CC组合)组合观测值分析了北斗GEO、IGSO和MEO卫星的测距信号质量,基于多路径(MP组合)组合观测值分析了多路径效应对单点定位的影响。结果表明,新算法提高了北斗单点定位精度。     

基于模糊集重心的DLG产品质量的模糊综合评判

DLG产品作为GIS的一种重要数字产品形式,其数据质量是保证系统可靠性、有效性的关键.本文对影响DLG产品质量因素进行了详细分析,在此基础上,将基于模糊重心综合评判应用于DLG产品的质量评估,较好地解决了传统模糊综合评判的信息丢失问题,使评估方法更加有效、可行.     

有色噪声情况下状态预测值修正的Kalman滤波

利用线性最小方差估计方法,以正交投影理论为工具,推导了动态线性系统在状态噪声为有色噪声情形下的状态预测值及其相应的协方差阵。在形式上,此预测值比经典Kalman滤波预测值多出一项,该项包含了前一时刻的新息。对新预测值进行分析,得出了有色状态噪声条件下Kalman滤波的新算法,扩展了经典Kalman滤波的应用范围。最后通过一个模拟算例,证明了该算法的有效性。     

利用水深不确定度探测测深异常值的方法

利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)合理地构造出海底趋势面关键在于训练样本的选取.在构造海底趋势面的过程中,提出并实现了一种基于不确定度优化训练样本的方法.为了检验该方法的有效性,选取实测的多波束测深数据进行验证,并与趋势面滤波法进行比较.结果表明,该方法能有效地抑制较大偏差训练样本的影响,构造的海底趋势面更为合理,...     

有色噪声情况下状态预测值修正的Kalman滤波

利用线性最小方差估计方法,以正交投影理论为工具,推导了动态线性系统在状态噪声为有色噪声情形下的状态预测值及其相应的协方差阵.在形式上,此预测值比经典Kalman滤波预测值多出一项,该项包含了前一时刻的新息.对新预测值进行分析,得出了有色状态噪声条件下Kalman滤波的新算法,扩展了经典Kalman滤波的应用范围.最后通...     

利用接收机钟差实时滤波提高GNSS精度

建立接收机钟差的高斯马尔可夫模型,通过自相关函数估计接收机钟差的时间常数,利用Allan方差确定模型谱密度参数,将滤波后的接收机钟差返回补偿至GNSS观测方程,重新进行导航解算。实验结果表明,对接收机钟差进行滤波,可有效提高钟差估计精度,提高GNSS的精度。