粗差发现和定位能力与相关系数的关系

根据粗差判断方程中的判断矩阵和两个统计检验量之间相关系数的函数式,论证了两种不同的研究方法所确定的粗差不能定位的数学模型实际上是相等的。通过算例,不仅说明两种研究方法对观测量不能定位粗差的判断是一致的,而且使用判断矩阵研究观测量的粗差发现和定位能力会更加方便简单。     

导线网可靠性分析和粗差探查

采用相关平差算法计算导线网中每个观测值的多余观测量和各类观测值的内可靠性指标，按统计假设检验理论构成观测值的粗差检测统计量，经过探查指出可能含有粗差的观测值。最后给出内可靠性分析的结果，并提出导线网设计和施测要点建议。     

判断观测值粗差能否发现和定位的一种验前方法

由于最小二乘(LS)残差统计相关，使得粗差发现和定位关系变得相当复杂，且至今未见有效的理论和方法。作者依据在LS平差前进行粗差发现和定位的思路，有意避开LS残差统计相关的难题，从条件平差模型推导出粗差判断方程(GEJE)Vr＝JVt Wc建立起以上式判断矩阵J为基础的粗差发现和定位的判断准则：1．不能发现含有粗差的观测量；2．能发现含有粗差但不能定位粗差的观测量。通过算例的检验，证明了判断矩阵J与控制网中观测量数据结构的对应关系，同时说明粗差不能定位的观测量，再好的粗差检测方法也无法正确定位粗差。     

基于岭估计的粗差探测

针对测量平差Gauss-Markov模型中法矩阵的病态性和观测值的粗差同时存在问题,把岭估计和粗差探测两者的优点结合起来提出了基于岭估计的粗差探测方法.该方法把岭估计看成具有伪观测值的最小二乘估计,然后运用基于最小二乘估计的粗差探测技术探讨岭估计意义下的奇异点,并给出奇异点的检验统计量和判断方法.数值实验表明,新方法在克服病态性的同时能够有效地识别出可疑(可能含粗差)的观测值.     

基于岭估计的粗差探测

针对测量平差Gauss-M arkov模型中法矩阵的病态性和观测值的粗差同时存在问题,把岭估计和粗差探测两者的优点结合起来提出了基于岭估计的粗差探测方法。该方法把岭估计看成具有伪观测值的最小二乘估计,然后运用基于最小二乘估计的粗差探测技术探讨岭估计意义下的奇异点,并给出奇异点的检验统计量和判断方法。数值实验表明,新方法在克服病态性的同时能够有效地识别出可疑(可能含粗差)的观测值。     

导线网可靠性分析和粗差探查

采用相关平差算法计算导线网中每个观测值的多余观测分量和各类观测值的内可靠性指标，按统计假设检验理论构成观测值的粗差检测统计量，经过探查指出可能含有粗差的观测值。最后给出内可靠性分析的结果，并提出导线网设计和施测要点建议     

国家高精度GPS网整体平差中的粗差分析

分析了国家高精度ＧＰＳ网中的粗差观测量的特点,提出了采用相关分析的粗差探测理论,对国家高精度ＧＰＳ网的各子网和相邻子网进行粗差探测,并采用稳健估计的平差方法,消除粗差对平差结果的影响,大大提高了国家高精度ＧＰＳ网的整体平差精度。     

条件平差模型两种粗差检验方法的等价性

针对测量数据处理中常用的条件平差模型,该文介绍了条件平差模型按残差进行粗差探测的方法和实施步骤,导出了条件平差模型按观测值偏差进行粗差探测的公式,证明了当观测误差独立时,这两种检验方法对于检验单个粗差的等价性。并通过算例证实了直接利用偏差估值构建的检验单个独立观测值的统计量与按残差构建的统计量完全相同。     

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。     

基于判断矩阵的观测量粗差发现和定位相关性分析

用布尔矩阵分析、研究判断矩阵,得到观测量粗差发现和定位的相关数以及测量系统的最大可发现粗差和定位粗差数的计算公式.试验证明,当粗差发现和定位相互影响的观测量同时含有粗差时,现行的迭代数据探测法和选权迭代法不可能完全正确定位粗差.通过算例验证了使用布尔矩阵和判断矩阵分析多维粗差发现和定位相关性的有效性和优越性.     

稳健估计方法提高数据处理精度

介绍了近代平差理论的稳健估计方法,编制稳健估计方法的程序,并通过实例验证,与最小二乘估计进行比较,表明稳健估计在水准网粗差探测和平差计算中优于最小二乘估计方法,并且能够定位粗差,从而进行消除或者减弱,得到较为干净的观测值。因此,稳健估计方法应用于测量平差具有一定的抵抗粗差的能力,从而可以提高数据处理的精度。     

动态定位解算中测量粗差的探测与修复

基于Kalman滤波的动态定位中,动态观测量可能存在粗差,若数据处理不考虑对这些粗差的特别处理,则所提供的动态信息将极不可靠。文中计算了粗差对滤波结果的影响,并由此建立了动态定位中粗差的探测和修复算法。最后以一数字仿真(模拟)实验论证了方法的可行性。     

论真误差拟准解的基本特性

本文将回答这样一个问题：为什么拟准检定法能准确地定位粗差并估计出粗差大小？首先从理论上论证真误差的估值的重要特性：真误差拟准解的大小完全由它对应的观测值中的粗差决定,因此它能直接反映粗差的位置和大小。本文还用算例验证了这一结论。     

Adjustment of leveling network by information spread estimation

In practical parameter estimation, we have always chosen either Least Squares Estimation(LSE) or Robust Estimation. Since the distribution of observations is unknown, to select a correct estimation method is very difficult. It is well known that if observations include gross errors, the result of LSE will be badly containinated. On the other hand, if observations do not include any gross errors, the result of robust estimation is not as good as that of LSE. To solve this problem, Wang (1999) developed an estimation method called Information Spread Estimation (ISE) based on the information spread principle. The ISE is a very good method for estimating one parameter which is very robust. However, most of instances in surveying data processing are multi-parameters' estimation, owing to the inherent restrictions of ISE, it can not be applied to the surveying data processing directly. To apply the good method to the field of surveying data processing widely, the author has done the research deeply. This paper applies ISE successfully to the adjustment of leveling network by using the specialties of leveling.     

ADJUSTMENT OF LEVELING NETWORK BY INFORMATION SPREAD ESTIMATION

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＦｏｒｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓＬ ,ｔｈｅＩＳＥｆｉｒｓｔｌｙｕｓｅｓｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｆｏｒｍｕｌａｔｏｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕ ｔｉｏｎ^ｆ(Ｌ) :^ｆ(Ｌ) =1ｎｈ 2π∑ｎｊ=1ｅｘｐ( - (Ｌ-Ｌｊ) 22ｈ2 ) ( 1 )ｗｈｅｒｅＬａｒｅｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ;ｎｉｓｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｏｂ ｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ;ｈ =α(Ｌｍａｘ-Ｌｍｉｎ) /(ｎ - 1 ) ,ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔαｃａｎｒｅａｄｉｌｙｂｅｌｏｏｋｅｄｕｐｆｒｏｍｔｈｅＴａｂｌｅｉ…     

基于方差膨胀模型的粗差探测Bayes方法

基于方差膨胀模型提出并建立了用观测信息的同时利用先验信息判断粗差的Bayes方法。首先,根据Bayes统计推断的基本原理,建立了判断粗差的Bayes方法——后验概率法;然后针对测量平差实际,考虑未知参数的两种先验信息分别给出了非等权独立观测条件下基于该模型的后验概率的计算公式;最后对模拟算例进行了计算和分析。试验结果表明,用给出的探测粗差的Bayes方法是切实可行的。     

基于差分法的半参数模型粗差估计

运用差分法,得到半参数模型中参数向量和非参数向量的估计,并且当粗差的位置已经确定时,可以利用基于最小二乘原理的粗差探测方法,估计出半参数模型中的观测量所含粗差。通过算例分析,证明了算法的有效性,最后提出了粗差定位与定值时应注意的问题。     

稳健初值的选权迭代法剔除DEM数据粗差

本文将抗差估计的思想融入到数字高程模型粗差探测的算法中,设计出对模型误差、特别是粗差具有抵抗能力的粗差探测算法.稳健初值的选权迭代法即为抗差估计的一种,首先是通过线性规划的单纯形解法来计算观测值的残差,然后再根据残差和有关的参数,按所选择的权函数,计算每个观测值的权,经过迭代计算求得观测值的残差,然后按照统计检验的方法...     

动态平差模型下形变与粗差的可区分性研究

从形变监测数据处理中常用的动态平差模型出发，推导出了研究形变与粗差可区分性的公式，给出在形变模型统计检验的同时统计检验粗差的方法与步骤，对垂直形变监测网的可区分性作了详细讨论和实例分析，得出几点结论．