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。     

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。     

一种基于小波分析的卫星钟差数据粗差处理方法

针对传统MAD方法在探测钟差粗差方面存在的不足,提出一种基于小波分析的钟差数据粗差探测与处理方法。该方法利用小波变换的多尺度分析能力,将含有粗差的数据分解为低频小波系数和各层的高频小波系数,并在不同时间尺度下进行粗差探测和消除。使用CODE提供的BDS精密钟差数据进行实验,分析不同小波函数及不同分解尺度对预处理效果的影响,并与传统MAD方法比较,发现利用小波分解预处理后的数据在钟差预报方面有明显优势,预报精度平均提高10%。     

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。     

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。     

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。     

GNSS形变监测时间序列的粗差数据处理方法

针对GNSS形变监测的传统粗差探测算法性能受限于数据长度的问题,提出基于小波分析的一阶导数粗差剔除法。首先使用新算法对原始信号进行粗差剔除,再利用广义延拓插值补充残缺点。实测算例结果表明,新算法执行时间是3倍中误差法（3σ法）的0.01倍,插值后与真实值偏离仅0.03 mm,远优于其他传统粗差探测手段。     

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。     

卫星重力梯度数据粗差探测方法的比较研究

比较研究了卫星重力梯度数据粗差探测的阈值法、Grubbs检验、Dixon检验和小波分析法及组合方法。基于卫星重力梯度测量粗差的来源和特征,模拟生成了重力梯度数据的粗差,利用上述粗差探测方法模拟计算的结果表明：联合Dixon检验和小波分析的组合法最有效。     

星载GPS相位非差观测粗差和周跳的探测与修复

提出了以历元间星载GPS载波相位观测值之差作为观测量,结合拟准检定法（QuAD）来探测和修复非差星载GPS相位观测值中的粗差和周跳的方法。利用仿真低轨卫星GPS相位观测数据,对粗差和周跳的特性进行了分析,并对探测和修复步骤与效果进行了详细说明。实验表明,该方法不仅计算简捷,而且能有效修复非差载波相位观测值中的粗差和周跳,为非差星载GPS精密单点定轨提供了良好的质量控制基础。     

����EKF�㷨������GPS/BDS��̬��Զ�λ�е�Ӧ��

???Kalman???????etended Kalman filter??EKF??????????????????????????д?????EKF?????????????????????????????????EKF????????EKF????????GNSS?????λ?е????????????????????EKF??????????Ч????????????????λ?????????EKF??????????????70%??     

����ȱʧ��GNSSʱ�����з�����Ӱ��

??GNSS?????????????????????????????????????????????????????GNSS??????з??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????￡??????????????????????????????????????岹??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????仯??????￡?????????????????й????????????????????10%??????統???????9 mm???????????????????11???????????????12?????????GNSS????????????????о???????????????GNSS??????????????????????????     

基于Prophet-RF模型的GNSS高程坐标时间序列预测分析

针对GNSS高程坐标时间序列非平稳性与非线性等特点,在深入分析Prophet模型与随机森林(ran-dom forest,RF)模型特性的基础上,构建了Prophet-RF组合预测模型,解决了Prophet模型对时间序列非线性部分预测能力较弱的缺陷,且该组合模型具有较强的鲁棒性.本文选用BJFS站高程方向的连续观测数据...     

Prophet模型在GNSS坐标时间序列中的插值分析

针对GNSS坐标时间序列中存在数据缺失的问题,提出将Prophet模型应用于GNSS坐标时间序列的插值中。设计不同的数据随机缺失比例和连续缺失长度,使用Prophet模型、拉格朗日法和三次样条法进行对比实验。结果表明,Prophet模型在GNSS坐标时间序列中具有更高的插值精度并能够保持较好的稳定性,且对于连续缺失的数据插值有着明显的优势。     

一种选权迭代法的半参数回归模型在滑坡预测中的应用

传统抗差估计中的选权迭代法无法探测到模型的系统误差,而基于补偿最小二乘原理的半参数模型可以较好地分离出系统误差。通过建立选权迭代法的半参数回归模型,利用时间序列法、L曲线法分别确定模型中的正则化矩阵及平滑因子,并利用选权迭代法重新定权,同时降低了观测粗差和系统误差对参数估值的影响。通过仿真算例,并以重庆奉节县大坪滑坡实测数据为例,验证了选权迭代法的半参数回归方法应用到三峡库区滑坡预测的有效性和优越性。