粗差验后方差的无偏估计与最优稳健估计

在正态粗差假设下导出了粗差验后方差的无偏估计,对误差工膨胀模型和误差均值移动模型,两者的无偏估计公式是相同的。这证明了李德仁验后方差的朱建军方差不是无偏的。由于偏方定义的彭方法是正态粗差假设下的最优稳健估计。     

压缩型抗差估计

讨论了测量平差中粗差和病态性同时存在时的参数估计问题。针对抗差估计不能抗拒病态性干扰的缺点,运用有偏然计的压缩变换方法,提出了一种新的估计－压缩型抗差估计,理论分析和模拟计算表明,新估计不但能有效的减免粗差的影响,而且能显著的作病态性的干扰,是一种性能良好的估计。     

初轨的稳健估计算法

讨论单测角资料(数据中包含异常值)初轨的稳健估计算法．该算法既可用于提供可靠的初轨,又可用作资料预处理,剔除异常值．稳健估计算法的崩溃点为16％至25％,可剔除6σ以上的异常值．     

观测值含有粗差的抗差粒子滤波算法

作为非线性滤波的代表,粒子滤波得到广泛应用。该算法通过随机生成的具有权重的样本（粒子）来计算后验概率密度。其中赋权的过程需要综合系统信息和观测信息,当观测值含有粗差时,会使粒子错误赋权影响滤波结果。提出一种新的基于抗差估计的抗差粒子滤波算法,通过计算粒子等价权,抑制观测值粗差的影响。模拟计算分析表明,当观测值含有粗差时,与标准粒子滤波相比,该方法能有效提高滤波精度。     

基于载噪比及参数先验信息的抗差模型

结合GPS应用的特点,建立了一种综合载噪比(C/No)及参数先验信息的抗差模型。试验结果表明该模型具有更高的抗差性能,从而能更有效地削弱GPS观测量中各种误差的影响。     

均值漂移模式几种粗差探测法的MDB比较

观测数据受到粗差污染时,平差结果往往失真,不可采用。选择合适的统计检验量是对测量数据进行粗差处理的关键一环,而构造统计检验量必须对尺度因子做出估计。首先对样本尺度因子的绝对中位差（median absolute deviation,MAD）估计进行了讨论,并详细探讨了其中涉及到的Fisher一致性调节因子的确定;然后在此基础上,分别提出了平差模型中基于标准化残差和一致最大功效（uniformly most powerful,UMP）统计检验量序列的尺度因子的两种抗差估计方法,尺度因子的两种抗差估计都可用于构造相应的统计检验量以识别和定位可疑观测量;最后对全球导航卫星系统（global navigation satellite systems,GNSS）网平差进行具体数值计算,结果表明,尺度因子的MAD估计具有良好的抗差性,不但可用于粗差处理,还可用于平差成果的精度评定。     

基于多传感器观测信息抗差估计的自适应融合导航

首先利用抗差估计原理构造了基于观测信息的融合导航解,再利用动力学模型信息进行自适应融合,最后利用模拟算例进行多种方案的计算与比较。     

回归预测模型的稳健性讨论--以润扬大桥工程为例

经典的LS估计法(least squares estimation,LS estimation)是对每个观测数据都给予相同的权重,由此带来了对于异常值的处理不当,从而影响了回归模型的有效性,本文采用迭代加权最小二乘法来进行稳健估计(RobustEstimation),并基于MATLAB软件结合润扬大桥工程实例说明了此法的有效性。     

测量平差抗差化和效率分析

本文从充分利用可能得到的信息的观点出发,讨论了测量平差的抗差性和优效性及其他们之间的关系。阐述了抗差估计理论和经典估计理论的本质区别。提出了测量平差抗差化的基本原则,并对几种估计的抗差能力和效率作了比较。     

GPS网平差中的稳健估计

GPS网平差利用三维基线向量为观测值,与常规的粗差探测不同,根据RECO法基本原理,以GPS网为例,说明RECO法在GPS网平差中粗差探测中的优越性,得出一些有益的结论。