抗差
- 非線性模型的抗差最小二乘法及其在圓心擬合中的應(yīng)用
相同,難以統(tǒng)一。抗差最小二乘法就是為了解決粗差數(shù)據(jù)對(duì)處理結(jié)果影響過(guò)大的問(wèn)題而提出的。抗差最小二乘法最基本的原理是在最小二乘法的基礎(chǔ)上,使用測(cè)量數(shù)據(jù)自動(dòng)產(chǎn)生等價(jià)權(quán),并根據(jù)不同的原則調(diào)整后驗(yàn)權(quán),使粗差點(diǎn)對(duì)結(jié)果的影響減弱甚至消除精差點(diǎn)的影響。1 選權(quán)迭代法最小二乘原則在測(cè)量平差中得到了非常廣泛的應(yīng)用。但是,當(dāng)觀測(cè)值存在粗差時(shí),最小二乘原則就會(huì)出現(xiàn)明顯的不適應(yīng)性,即單個(gè)測(cè)值的偏差即可能導(dǎo)致結(jié)果面目全非[1]?；诖?抗差最小二乘法應(yīng)運(yùn)而生。抗差最小二乘法是在最小二
山東化工 2023年13期2023-09-05
- GNSS-R潮位監(jiān)測(cè)抗差估計(jì)
，本文提出了基于抗差估計(jì)的優(yōu)化方法，采用4個(gè)IGS GNSS連續(xù)運(yùn)行跟蹤站HNLC、SC02、TDAM、TPW2的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。結(jié)果表明，本文方法對(duì)水面高度粗差反演值的剔除、測(cè)站高計(jì)算精度的提升，以及對(duì)最終反演潮位結(jié)果都具有重要的意義。同時(shí)，驗(yàn)證了基于先驗(yàn)潮位數(shù)據(jù)求得的測(cè)站高用于后續(xù)無(wú)驗(yàn)潮站或驗(yàn)潮站數(shù)據(jù)中斷情況下的GNSS-R潮位反演的可行性。1 精準(zhǔn)測(cè)站高計(jì)算原理1.1 SNR反演水面高度原理信噪比(signal noise ratio，SNR)
測(cè)繪學(xué)報(bào) 2023年2期2023-03-15
- 基于IGG的特高壓輸電線路序參數(shù)抗差辨識(shí)方法研究
電線路序參數(shù)在線抗差辨識(shí)。當(dāng)前，特高壓輸電線路序參數(shù)在線抗差辨識(shí)已成為備受關(guān)注的研究方向之一。國(guó)內(nèi)外學(xué)者都在研究其輸電線路參數(shù)及誤差的運(yùn)算。國(guó)外學(xué)者開(kāi)展研究的時(shí)間較久，早在上世紀(jì)末期就開(kāi)始使用同步測(cè)量測(cè)試輸電線路的參數(shù)。近期，Asprou M等在2019年根據(jù)同步測(cè)量值估計(jì)傳輸線路參數(shù)的不確定性邊界[3]。我國(guó)學(xué)者薛安成與孫怡等分別通過(guò)微型相量測(cè)量單元(phase measurement unit,PMU)和無(wú)跡卡爾曼濾波完成序參數(shù)在線抗差辨識(shí)[4-5]。
自動(dòng)化儀表 2023年2期2023-02-28
- 自適應(yīng)抗差CKF在艦載導(dǎo)彈武器初始對(duì)準(zhǔn)中的應(yīng)用
本文提出了自適應(yīng)抗差CKF算法，能夠有效提高濾波的穩(wěn)定性和自適應(yīng)能力，提高了艦載導(dǎo)彈武器系統(tǒng)的初始對(duì)準(zhǔn)精度。2 SINS大方位失準(zhǔn)角誤差模型其中，sφi和cφi分別表示sin(φi)和cos(φi)(i=x，y，z)。假設(shè)n'系相對(duì)于n系的角速度為，則歐拉平臺(tái)誤差角微分方程為：2.1 誤差方程根據(jù)文獻(xiàn)[1]，可得SINS姿態(tài)誤差方程為：速度誤差方程為：2.2 濾波模型系統(tǒng)狀態(tài)量為：陀螺及加速度計(jì)的白噪聲為：其中，Gw為過(guò)程噪聲輸入陣，f(x(t)，t)和G
自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用 2022年6期2022-07-21
- 抗差Helmert估計(jì)在BDS/GPS組合定位權(quán)比分配中的應(yīng)用
本文提出一種利用抗差Helmert方差分量估計(jì)定權(quán)的BDS/GPS組合定位算法。首先，構(gòu)建Helmert方差分量估計(jì)組合定位模型；然后，引入基于IGGⅢ方案的等價(jià)權(quán)函數(shù)，改進(jìn)權(quán)函數(shù)調(diào)節(jié)因子，解決由粗差導(dǎo)致的方差分量估計(jì)模型失真的問(wèn)題；最后，通過(guò)BDS/GPS雙系統(tǒng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)所提算法的有效性和優(yōu)越性進(jìn)行仿真驗(yàn)證。1 抗差Helmert方差分量估計(jì)算法設(shè)計(jì)1.1 Helmert方差分量估計(jì)假定BDS和GPS觀測(cè)陣LB和LG相互獨(dú)立，由參數(shù)平差模型構(gòu)成的誤差方程
大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué) 2022年7期2022-07-06
- 改進(jìn)自適應(yīng)抗差容積卡爾曼濾波多源室內(nèi)定位
[8]提出了一種抗差方法，能夠有效減弱波動(dòng)較大的數(shù)據(jù)對(duì)于濾波器穩(wěn)定性的影響。針對(duì)濾波跟蹤能力不強(qiáng)和自適應(yīng)能力差的問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)自適應(yīng)抗差CKF算法，在自適應(yīng)修正的基礎(chǔ)上使用抗差方法可以更好地減弱異常觀測(cè)值的影響，結(jié)合奇異值分解(Singular Value Decomposition，SVD)方法，可以使得濾波器更好地運(yùn)行，改善了濾波效果，提高了濾波器的穩(wěn)定性。1 系統(tǒng)狀態(tài)方程和觀測(cè)方程1.1 超寬帶測(cè)量方程超寬帶(Ultra-Wide Band，U
導(dǎo)航定位與授時(shí) 2022年3期2022-06-23
- 一種基于自適應(yīng)抗差CKF算法的改進(jìn)初始對(duì)準(zhǔn)方法
,本文基于自適應(yīng)抗差理論設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)CKF算法。具體而言,通過(guò)穩(wěn)健M估計(jì)和改進(jìn)Sage-Husa次優(yōu)無(wú)偏極大后驗(yàn)估值器，使改進(jìn)CKF算法具有更強(qiáng)的濾波穩(wěn)定性和更好的自適應(yīng)性。1 SINS大方位失準(zhǔn)角誤差模型(1)(2)式中根據(jù)文獻(xiàn)[1],可得SINS姿態(tài)誤差方程為(3)速度誤差方程為(4)(5)假設(shè)系統(tǒng)狀態(tài)量為陀螺及加速度計(jì)的白噪聲為速度和位置信息為則系統(tǒng)狀態(tài)方程和量測(cè)方程可以表示為(6)式中:Gw是干擾的輸入矩陣,f(x(t),t)和Gw之間的關(guān)系如公
西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào) 2022年1期2022-04-22
- Baarda粗差探測(cè)和M抗差估計(jì)的優(yōu)劣性比較
于方差膨脹模型的抗差估計(jì)也叫穩(wěn)健估計(jì)，是指在測(cè)量數(shù)據(jù)存在粗差時(shí)，采用一定的估計(jì)準(zhǔn)則，使參數(shù)估值盡可能接近最優(yōu)的參數(shù)估值［3］。目前，在測(cè)量平差研究中，M 估計(jì)是使用最廣泛、最簡(jiǎn)明的穩(wěn)健估計(jì)法［4］，M 抗差估計(jì)的抗差性和效率與等價(jià)權(quán)函數(shù)及其臨界值的合理性和參數(shù)初值的可靠性有關(guān)［5］。常用的等價(jià)權(quán)函數(shù)有L1 法、L1-L2 法、Tukey 法、Danish 法、Fair 法、Cauchy 法、Hampel 法、IGG 方案和IGG3方案等［6］，其中，IGG
科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2022年22期2022-04-10
- 自適應(yīng)抗差CKF在SINS大方位失準(zhǔn)角初始對(duì)準(zhǔn)中的應(yīng)用*
本文提出了自適應(yīng)抗差CKF算法，該算法利用穩(wěn)健M估計(jì)和改進(jìn)的Sage-Husa次優(yōu)無(wú)偏極大后驗(yàn)估值器，提高了濾波的穩(wěn)定性和自適應(yīng)能力，在一定程度上提高了SINS初始對(duì)準(zhǔn)的精度。2 SINS大方位失準(zhǔn)角誤差模型2.1 誤差方程2.2 濾波模型3 自適應(yīng)抗差CKF濾波算法研究4 仿真研究結(jié)合本文提出的自適應(yīng)抗差CKF和SINS誤差模型，濾波數(shù)值仿真情況如下。系統(tǒng)狀態(tài)初始估計(jì)值X(0)=0；初始失準(zhǔn)角φx=φy=0.5°，φz=10°；初始速度誤差為 0.1m/
艦船電子工程 2022年1期2022-02-12
- 淺探抗差估計(jì)在水準(zhǔn)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用
的粗差非常重要。抗差估計(jì)方法可以有效的去除觀測(cè)數(shù)據(jù)中的粗差，抗差估計(jì)理論是建立在觀測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)際分布，而不是理論分布上[2]。處理水準(zhǔn)數(shù)據(jù)時(shí)，當(dāng)水準(zhǔn)網(wǎng)的閉合差超限時(shí)表明觀測(cè)數(shù)據(jù)中含有粗差，僅僅從閉合差的角度尋找含有粗差的觀測(cè)數(shù)據(jù)是很難實(shí)現(xiàn)的，很難判定哪一測(cè)段的高差觀側(cè)值中含有粗差。對(duì)于含有粗差的測(cè)量數(shù)據(jù)，往往需要進(jìn)行大量的重測(cè)，重新計(jì)算觀測(cè)數(shù)據(jù)的精度以達(dá)到測(cè)量要求。數(shù)據(jù)處理方法中有些可以很好的探測(cè)到觀測(cè)中粗差，雖然這些方法能夠探側(cè)到粗差的存在，但是后續(xù)的數(shù)據(jù)
科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新 2021年34期2021-12-14
- 抗差在GPS/BDS 組合定位中的作用分析
提出了多種有效的抗差方法，從最初的數(shù)據(jù)探測(cè)法到后續(xù)的Huber 法、丹麥法和IGG 法，所有抗差方法存在共性，便都是計(jì)算等價(jià)權(quán)矩陣。本文針對(duì)城市環(huán)境下，定位結(jié)果受噪聲影響嚴(yán)重情況進(jìn)行研究。主要利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)在雙頻無(wú)電離層組合模型下進(jìn)行PPP，并對(duì)數(shù)據(jù)探測(cè)法和IGG III 模型的抗差能力進(jìn)行研究。1 數(shù)據(jù)處理原理1.1 雙頻無(wú)電離層組合定位模型1.2 抗差模型數(shù)據(jù)探測(cè)法于1968 年被荷蘭學(xué)者巴爾達(dá)（Baarda）教授提出。假定一個(gè)平差系統(tǒng)僅存在一個(gè)粗差是數(shù)
科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新 2021年33期2021-12-13
- 抗差EKF濾波在單頻低成本接收機(jī)定位算法中的應(yīng)用*
上，添加IGGⅢ抗差模型，建立附有單差模糊度的改進(jìn)抗差算法，并研究衛(wèi)星高度角定權(quán)和信噪比定權(quán)隨機(jī)模型[8]，利用熵權(quán)法，將兩者綜合添加到上述模型中，建立高度角與信噪比聯(lián)合定權(quán)的改進(jìn)抗差EKF模型，對(duì)GNSS組合定位進(jìn)行浮點(diǎn)解估計(jì)。1 模型建立1.1 EKF濾波模型標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波算法一般假定系統(tǒng)方程與觀測(cè)方程均為線性[9]。針對(duì)動(dòng)態(tài)GNSS載波相位差分算法，EKF算法可實(shí)現(xiàn)非線性系統(tǒng)的線性近似，進(jìn)一步提高求解精度。假定非線性系統(tǒng)表示為：(1)式中，Xk和Xk
礦山測(cè)量 2021年5期2021-11-18
- 抗差Kalman濾波算法研究及其在GPS監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的應(yīng)用
和環(huán)境要求較高。抗差Kalman濾波的提出可有效解決上述問(wèn)題。趙長(zhǎng)勝針對(duì)GPS精密定位問(wèn)題,提出有色噪聲作用下的抗差Kalman濾波,并對(duì)其公式進(jìn)行詳細(xì)推導(dǎo)[1];劉華夏探討一種抗差自適應(yīng)Kalman濾波方法,并將其應(yīng)用于高速鐵路變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析中[2];張海平針對(duì)BDS-3星座的中長(zhǎng)基線實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)定位,等提出一種基于組合觀測(cè)值的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)(RTK)卡爾曼濾波定位算法,并獲得厘米級(jí)的定位精度[3-4];賀晗等將抗差Kalman濾波應(yīng)用于塌陷區(qū)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的處理中
鐵道勘察 2021年3期2021-07-19
- 三維空間直角坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的Bursa模型抗差解法
的Bursa模型抗差解法陳再輝（麗水市建設(shè)技術(shù)管理中心，浙江 麗水 323000）對(duì)于空間直角坐標(biāo)轉(zhuǎn)換精度的研究主要是轉(zhuǎn)換模型的選取和抗差估計(jì)理論的應(yīng)用，通過(guò)各種模型和算法提高轉(zhuǎn)換參數(shù)的解算精度。針對(duì)空間直角坐標(biāo)轉(zhuǎn)換中的布爾薩（Bursa）模型的嚴(yán)密公式，給出了模型的抗差求解方法和具體的解算步驟，解算過(guò)程更為嚴(yán)謹(jǐn)。使用常用的幾種權(quán)函數(shù)進(jìn)行模型參數(shù)的抗差解算，對(duì)其求解參數(shù)的收斂速度進(jìn)行比較分析。通過(guò)具體實(shí)例驗(yàn)證了方法的有效性和可靠性?？臻g直角坐標(biāo)；布爾薩模型
導(dǎo)航定位學(xué)報(bào) 2021年2期2021-04-22
- 改進(jìn)的基于奇異值分解的抗差容積卡爾曼濾波算法在全球定位導(dǎo)航中的應(yīng)用
[18]提出一種抗差方法,能夠有效減弱波動(dòng)較大數(shù)據(jù)對(duì)于濾波器穩(wěn)定性的影響。在卡爾曼濾波器進(jìn)行迭代更新時(shí),波動(dòng)較大的數(shù)據(jù)采集點(diǎn)會(huì)減慢濾波器的收斂速度,影響數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。在工程試驗(yàn)中,環(huán)境干擾會(huì)引入較大的噪聲,對(duì)量測(cè)數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響,嚴(yán)重偏離真實(shí)值。為了解決濾波更新?tīng)顟B(tài)不穩(wěn)定和異常觀測(cè)值影響大的問(wèn)題,提出一種改進(jìn)的基于SVD的CKF抗差算法,采用均值濾波的方法,對(duì)干擾大的數(shù)據(jù)、瞬時(shí)脈沖信號(hào)等進(jìn)行處理,同時(shí)使用抗差方法減弱異常觀測(cè)值的影響,使濾波器可以更好地運(yùn)行下去
科學(xué)技術(shù)與工程 2021年6期2021-04-07
- 抗差卡爾曼濾波及其在超短基線水下定位中的應(yīng)用
據(jù)中的較大粗差。抗差卡爾曼濾波作為經(jīng)典卡爾曼濾波的一種改進(jìn)方法，是通過(guò)調(diào)整觀測(cè)噪聲協(xié)方差陣提高濾波的抗差性，因而更適于消除實(shí)際動(dòng)態(tài)定位中的連續(xù)誤差。此前，對(duì)于面向不同實(shí)際工程應(yīng)用的粗差數(shù)據(jù)處理，相關(guān)學(xué)者提出了多種抗差濾波方法。王潤(rùn)英等[7]提出基于M 估計(jì)的抗差卡爾曼濾波算法，利用抗差估計(jì)方法識(shí)別粗差并修正其觀測(cè)方差，通過(guò)IGG3 等價(jià)權(quán)函數(shù)構(gòu)造等價(jià)權(quán)來(lái)減弱參數(shù)估計(jì)中異常值的作用，從而減弱變形監(jiān)測(cè)中粗差對(duì)參數(shù)解的影響。李雅梅等[8]針對(duì)移動(dòng)機(jī)器人定位的測(cè)量
海洋技術(shù)學(xué)報(bào) 2020年5期2021-01-14
- 采用卡方檢驗(yàn)和牛頓插值的抗差卡爾曼濾波新算法
]，常用的是傳統(tǒng)抗差卡爾曼濾波方法[4]。文獻(xiàn)[5]中先用假設(shè)檢驗(yàn)的方法檢測(cè)出故障觀測(cè)值的具體位置，再利用抗差因子對(duì)故障觀測(cè)值進(jìn)行降權(quán)處理，用設(shè)定的門限值代替系統(tǒng)噪聲值，可以較大程度的減小粗差的影響。文獻(xiàn)[6]中基于卡方檢驗(yàn)構(gòu)造了一個(gè)檢驗(yàn)函數(shù)，對(duì)不同的檢驗(yàn)函數(shù)值采用不同的公式計(jì)算新的觀測(cè)噪聲方差陣代替故障的觀測(cè)噪聲方差陣。文獻(xiàn)[7]通過(guò)降低濾波增益值來(lái)達(dá)到修正預(yù)測(cè)值的效果。文獻(xiàn)[8]在一步預(yù)測(cè)均方誤差陣上乘一個(gè)漸消因子，進(jìn)行自適應(yīng)濾波。文獻(xiàn)[9]提出了錯(cuò)誤
空軍工程大學(xué)學(xué)報(bào) 2020年1期2020-06-12
- GNSS精密單點(diǎn)定位算法研究
角，（°）。3 抗差Kalman濾波模型傳統(tǒng)上的粗差處理方法主要有以下2類：①將粗差當(dāng)做異常觀測(cè)值，采用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行探測(cè)，然后在原始觀測(cè)數(shù)據(jù)中進(jìn)行剔除；②通過(guò)選權(quán)迭代降低粗差所在觀測(cè)值的權(quán)值，從而減弱粗差對(duì)結(jié)果的影響。本文的抗差Kalman濾波采用的是第2種方法[6]。傳統(tǒng)抗差Kalman濾波是采用新息向量來(lái)檢測(cè)，即當(dāng)預(yù)測(cè)值與觀測(cè)值差值較大時(shí)認(rèn)為存在粗差[7]，但是現(xiàn)有研究結(jié)果表明，不同觀測(cè)精度的觀測(cè)值采用新息向量無(wú)法有效檢測(cè)較高精度觀測(cè)值的粗差異常情況[
露天采礦技術(shù) 2020年1期2020-03-25
- 基于新息異常檢測(cè)的改進(jìn)抗差自適應(yīng)卡爾曼濾波算法
[2-3]；結(jié)合抗差估計(jì)理論的抗差濾波[4-5]等。在卡爾曼濾波中，新息作為濾波中的關(guān)鍵量，含有量測(cè)的全部信息，并且對(duì)異常量測(cè)值極為敏感。因此，無(wú)論是在AKF還是抗差濾波中，經(jīng)常利用新息的特性估計(jì)量測(cè)噪聲方差或異常檢測(cè)，以期在保證濾波精度的前提下提高算法的魯棒性與容錯(cuò)性。文獻(xiàn)[6-7]利用新息正交特性對(duì)量測(cè)中的異常值進(jìn)行辨識(shí)，然后利用抗差估計(jì)理論中的Huber方案構(gòu)造等價(jià)權(quán)函數(shù)(活化函數(shù))，并引入到卡爾曼濾波算法中，該活化函數(shù)通過(guò)降低量測(cè)異常值的權(quán)重提高了
導(dǎo)航定位與授時(shí) 2020年1期2020-02-18
- 抗差卡爾曼濾波在危房監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用
年來(lái)，很多學(xué)者將抗差估計(jì)引入測(cè)量界，將抗差估計(jì)融入卡爾曼濾波模型中，證明了其可以有效抵抗粗差的影響[6]。本文以標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波為基礎(chǔ)，以危房監(jiān)測(cè)為研究對(duì)象，建立抗差卡爾曼濾波模型并將其應(yīng)用于工程實(shí)踐中。2 抗差卡爾曼濾波模型2.1 抗差估計(jì)近些年來(lái)，學(xué)者們相繼提出了很多抗差估計(jì)方法，我們一般將其歸納為3類：極大似然型估計(jì)(M估計(jì))、非參數(shù)型秩檢驗(yàn)估計(jì)(R估計(jì))和順序統(tǒng)計(jì)量線性組合型估計(jì)(L估計(jì))，其中比較常用的是M估計(jì)。下面主要介紹M估計(jì)[7]：假設(shè)有一組
城市勘測(cè) 2019年6期2020-01-14
- 基于抗差估計(jì)的Klobuchar-like電離層模型參數(shù)估計(jì)方法
，本文提出了基于抗差估計(jì)的Klobuchar-like電離層模型參數(shù)估計(jì)方法，該方法適用于Klobuchar模型及其精化模型這類以求解參數(shù)為分段條件的分段函數(shù)。1 模型參數(shù)的擬合方法由于式(1)為分段非線性方程，不易直接求解，本文將分兩步對(duì)參數(shù)進(jìn)行求解：1)利用各站點(diǎn)的VTEC迭代解算出單緯度模型參數(shù)X=[ABCA2A3A4]T；2)用緯度φM的多項(xiàng)式表示所有站點(diǎn)的單緯度模型參數(shù)求解其他系數(shù)。該方法同樣適用于Klobuchar模型及其精化模型。在求解單緯度
測(cè)繪工程 2018年10期2018-10-09
- 改進(jìn)的抗差UKF在AUV水下聲學(xué)導(dǎo)航中的應(yīng)用
出了基于M估計(jì)的抗差UKF的算法。文獻(xiàn)[7]提出了一種測(cè)量噪聲比例因子，將其與觀測(cè)噪聲協(xié)方差矩陣相乘以減弱觀測(cè)粗差的影響。本文結(jié)合2段函數(shù)模型和測(cè)量噪聲比例因子構(gòu)造抗差因子函數(shù)，進(jìn)而計(jì)算UKF算法中的增益矩陣，同時(shí)利用文獻(xiàn)[8]提出的統(tǒng)計(jì)信息來(lái)進(jìn)行粗差探測(cè)，以期改善僅依據(jù)殘差進(jìn)行粗差探測(cè)而無(wú)法完全正確識(shí)別粗差的問(wèn)題。1 基于長(zhǎng)基線的AUV水下聲學(xué)導(dǎo)航系統(tǒng)目前大部分的AUV都裝有全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(global navigation satellite sys
導(dǎo)航定位學(xué)報(bào) 2018年2期2018-06-06
- 抗差修正在白水坑水庫(kù)實(shí)時(shí)洪水預(yù)報(bào)中的應(yīng)用
成估值的不準(zhǔn)確.抗差方法在未知誤差具體分布的情況下,針對(duì)實(shí)時(shí)校正結(jié)果中的“污染”,提出了誤差“污染分布”的概念,利用等價(jià)權(quán),構(gòu)造出特定的目標(biāo)函數(shù),從而抵御粗差和極值誤差對(duì)估值產(chǎn)生的影響[2].流量資料的抗差方法已在理想模型中得到驗(yàn)證[3],本文針對(duì)水庫(kù)預(yù)報(bào)問(wèn)題,結(jié)合流量資料的抗差方法,對(duì)水庫(kù)洪水預(yù)報(bào)實(shí)時(shí)校正進(jìn)行改進(jìn).1 水文模型與實(shí)時(shí)校正方法根據(jù)本文研究區(qū)域的水文氣象條件,采用新安江模型作為其入庫(kù)洪水預(yù)報(bào)模型.新安江模型屬于概念性模型,其計(jì)算流程如圖1所示
- 降雨三步抗差修正效果的研究
098)降雨三步抗差修正效果的研究王玉麗 包為民(河海大學(xué) 水文水資源學(xué)院， 南京 210098)在分析流域降雨分布規(guī)律的基礎(chǔ)上，利用三步抗差方法修正遙測(cè)降雨觀測(cè)資料中的異常誤差．采用陸水流域的11場(chǎng)洪水降雨資料，加上人工生成的不同量級(jí)的誤差系列，計(jì)算比較各步抗差修正的有效性．計(jì)算結(jié)果表明：在不同量級(jí)的異常誤差下抗差修正方法是有效的，第一、二、三步相結(jié)合的效果最好，一二步結(jié)合的效果次之，且隨著誤差量級(jí)的增大抗差有效性增強(qiáng)．三步抗差； 遙測(cè)降雨； 陸水流域；
- 多波束測(cè)深數(shù)據(jù)處理的抗差最小二乘配置迭代解法
束測(cè)深數(shù)據(jù)處理的抗差最小二乘配置迭代解法王樂(lè)洋1,2,3，陳漢清1,21. 東華理工大學(xué)測(cè)繪工程學(xué)院，江西 南昌 330013； 2. 流域生態(tài)與地理環(huán)境監(jiān)測(cè)國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江西 南昌 330013； 3. 江西省數(shù)字國(guó)土重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江西 南昌330013針對(duì)利用最小二乘配置處理多波束測(cè)深數(shù)據(jù)，存在二次曲面數(shù)學(xué)模型通常無(wú)法精確表征海底地形的整體變化趨勢(shì)以及觀測(cè)數(shù)據(jù)存在粗差或異常點(diǎn)時(shí)，常規(guī)方法給出的協(xié)方差函數(shù)不能精確表征其統(tǒng)計(jì)特性的問(wèn)題，本文提
測(cè)繪學(xué)報(bào) 2017年5期2017-06-07
- 后向平滑與抗差估計(jì)融合的SRCKF濾波
16)后向平滑與抗差估計(jì)融合的SRCKF濾波孫 鵬，趙長(zhǎng)勝，譚興龍，張立凱(江蘇師范大學(xué)地理測(cè)繪與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院，江蘇 徐州 221116)將后向平滑平方根容積卡爾曼濾波用于GPS動(dòng)態(tài)單點(diǎn)定位數(shù)據(jù)處理，并探討了粗差對(duì)后向平滑濾波的影響。借鑒經(jīng)典卡爾曼濾波抗差估計(jì)思想，給出平方根容積卡爾曼濾波的抗差算法以抵抗量測(cè)粗差，而當(dāng)判斷不含粗差時(shí)使用后向平滑算法，在有效提高濾波精度的同時(shí)避免了抗差濾波對(duì)每個(gè)歷元都需進(jìn)行迭代運(yùn)算。實(shí)測(cè)GPS動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了算法的有效性。非線
測(cè)繪通報(bào) 2017年4期2017-05-10
- AR模型參數(shù)的抗差遞推估計(jì)
的方法有很多，如抗差修正[2]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修正[3]、卡爾曼濾波法以及自回歸修正等。當(dāng)水文預(yù)報(bào)模型采用概念性水文模型，如新安江模型時(shí)，實(shí)時(shí)校正模型可采用誤差自回歸( AR)模型[4]。一般實(shí)測(cè)資料誤差服從正態(tài)分布，但若實(shí)測(cè)資料遭到污染出現(xiàn)異常值，在誤差自回歸模型中就轉(zhuǎn)化為誤差中存在異常值，即存在不滿足正態(tài)分布的誤差甚至錯(cuò)誤，再利用傳統(tǒng)的估計(jì)方法得到的結(jié)果就不可信[5]，本文把抗差估計(jì)方法引入到AR模型的參數(shù)估計(jì)中，由抗差能夠抵御異常值的特性來(lái)減小異常值對(duì)估計(jì)
中國(guó)農(nóng)村水利水電 2017年6期2017-03-22
- 一種高效抗差卡爾曼濾波的導(dǎo)航應(yīng)用
00)?一種高效抗差卡爾曼濾波的導(dǎo)航應(yīng)用彭 月(四川省測(cè)繪地理信息局 西南測(cè)繪職工培訓(xùn)中心，四川 成都 610100)針對(duì)目標(biāo)導(dǎo)航定位中傳統(tǒng)卡爾曼濾波結(jié)果易受運(yùn)動(dòng)模型誤差影響的問(wèn)題，提出一種高效抗差卡爾曼濾波方法：以卡爾曼濾波中目標(biāo)位置參數(shù)的預(yù)測(cè)狀態(tài)不符值的標(biāo)準(zhǔn)化殘差作為抗差判斷量，對(duì)當(dāng)前運(yùn)動(dòng)模型的準(zhǔn)確程度進(jìn)行自適應(yīng)判斷；進(jìn)而確定是否利用運(yùn)動(dòng)模型的預(yù)測(cè)信息進(jìn)行濾波。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：在復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)環(huán)境中，該方法能夠有效抵抗運(yùn)動(dòng)模型誤差。抗差卡爾曼濾波；運(yùn)動(dòng)模型誤
導(dǎo)航定位學(xué)報(bào) 2016年4期2017-01-05
- 抗差估計(jì)在變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用
830046）抗差估計(jì)在變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用馬 琳1，鄧文彬1，張廣泰1（1.新疆大學(xué) 建筑工程學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830046）對(duì)抗差估計(jì)及其迭代初值進(jìn)行了研究分析，并且針對(duì)不同估計(jì)方法所得到的迭代初值，利用Matlab對(duì)其進(jìn)行模擬數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)，對(duì)其“抗差性”進(jìn)行比較，結(jié)合模擬結(jié)果選取“抗差性”較好的迭代初值進(jìn)行下一步的抗差估計(jì)。最后利用某變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，同時(shí)采用最小二乘法和抗差估計(jì)兩種方法進(jìn)行比較，驗(yàn)證了抗差估計(jì)對(duì)粗差的“抗干擾性”。抗差估計(jì)；M估計(jì)
地理空間信息 2016年1期2016-12-29
- 兩種新的IGGⅢ的改進(jìn)方案
用了可利用信息，抗差估計(jì)的結(jié)果較IGGⅢ方案更可靠，其中方案2效果最佳。抗差估計(jì)；IGGⅢ；權(quán)函數(shù)當(dāng)觀測(cè)值只存在偶然誤差時(shí)，可采用最小二乘法求得未知參數(shù)的最優(yōu)解；當(dāng)觀測(cè)值存在粗差時(shí)，則采用抗差估計(jì)盡可能地減免粗差的影響，得出正常模式下的最佳估值。抗差估計(jì)的方法有很多，其中使用最廣泛、計(jì)算較簡(jiǎn)單的是抗差M估計(jì)[1]。抗差M估計(jì)的抗差性和效率取決于參數(shù)初值的可靠性、等價(jià)權(quán)函數(shù)及其臨界值的合理性[2]。常用的等價(jià)權(quán)函數(shù)有L1法、L1-L2法、German-McC
測(cè)繪通報(bào) 2016年10期2016-11-11
- 抗差自適應(yīng)Kalman濾波及其在GNSS導(dǎo)航中的應(yīng)用
312000)?抗差自適應(yīng)Kalman濾波及其在GNSS導(dǎo)航中的應(yīng)用鄒 敏1，王國(guó)棟2，劉 超1(1.安徽理工大學(xué) 測(cè)繪學(xué)院，安徽 淮南232001；2.浙江有色測(cè)繪院，浙江 紹興312000)針對(duì)Kalman濾波易受粗差影響而導(dǎo)致結(jié)果失真的問(wèn)題，提出一種抗差自適應(yīng)Kalman濾波方法，該方法結(jié)合自適應(yīng)濾波與抗差Kalman濾波的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)設(shè)計(jì)自適應(yīng)因子和抗差因子，采用改進(jìn)的兩段Huber函數(shù)與2～3倍的觀測(cè)噪聲中誤差來(lái)充當(dāng)抗差因子與粗差判別標(biāo)準(zhǔn)。并對(duì)Ka
- 抗差M估計(jì)在GPS/北斗雙系統(tǒng)定位中的應(yīng)用
266510)?抗差M估計(jì)在GPS/北斗雙系統(tǒng)定位中的應(yīng)用苗維凱1,2,王勝利2,3,石波1,2(1.山東科技大學(xué) 測(cè)繪科學(xué)與工程學(xué)院,青島266510;2.海島(礁)測(cè)繪技術(shù)國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,青島 266510;3.山東科技大學(xué) 海洋工程研究院,青島 266510)針對(duì)經(jīng)典最小二乘估計(jì)對(duì)粗差不具有抵抗力的問(wèn)題,本文詳細(xì)論述了具有抗差能力的抗差M估計(jì)的基本原理。利用GPS/北斗觀測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)三種常用的抗差M估計(jì)以及經(jīng)典最小二乘估計(jì)進(jìn)行數(shù)據(jù)測(cè)試,對(duì)
全球定位系統(tǒng) 2016年4期2016-11-07
- 抗差估計(jì)在自由落體式絕對(duì)重力儀中的應(yīng)用
，430077?抗差估計(jì)在自由落體式絕對(duì)重力儀中的應(yīng)用胡明1張為民1楊萌1田蔚1鐘敏11中國(guó)科學(xué)院測(cè)量與地球物理研究所大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢市徐東大街340號(hào)，430077針對(duì)自由落體式絕對(duì)重力儀中的異常數(shù)據(jù)，提出抗差參數(shù)估計(jì)的數(shù)據(jù)處理方法。對(duì)比分析傳統(tǒng)最小二乘擬合與抗差最小二乘擬合計(jì)算的重力值，結(jié)果表明,抗差參數(shù)估計(jì)通過(guò)合理調(diào)整權(quán)重因子抑制了異常數(shù)據(jù)的影響，提高了重力測(cè)量精度。傳統(tǒng)最小二乘估計(jì)；抗差參數(shù)估計(jì)；絕對(duì)重力儀；自由落體FG5是
大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué) 2016年9期2016-09-21
- 部分變量誤差模型的整體抗差最小二乘估計(jì)
量誤差模型的整體抗差最小二乘估計(jì)趙俊1,歸慶明21. 信息工程大學(xué)地理空間信息學(xué)院，河南 鄭州 450001; 2. 信息工程大學(xué)理學(xué)院，河南 鄭州 450001Foundationsupport：TheNationalNaturalScienceFoundationofChina(Nos. 41174005; 41474009)部分變量誤差模型(partialEIVmodel)的加權(quán)整體最小二乘(weightedtotalleast-squares,WT
測(cè)繪學(xué)報(bào) 2016年5期2016-09-02
- 馬斯京根匯流參數(shù)抗差估計(jì)研究
估計(jì)結(jié)果[1]。抗差最小二乘法將抗差理論與最小二乘法相結(jié)合，利用抗差理論的特性抵御異常誤差對(duì)參數(shù)估計(jì)的影響，從而提高參數(shù)估計(jì)的精度和穩(wěn)定性。本文將附有條件的抗差最小二乘法運(yùn)用到馬斯京根匯流參數(shù)估計(jì)中，利用閩江流域沙縣河段21場(chǎng)實(shí)測(cè)入流資料構(gòu)建理想模型，并基于人工生成的零均值正態(tài)分布的隨機(jī)誤差和異常誤差這兩類誤差，分析檢驗(yàn)了用抗差最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的有效性與穩(wěn)定性。1 參數(shù)估計(jì)方法1.1 最小二乘法(1)采用拉格朗日算子法，可導(dǎo)出最小二乘解：(2)1.2
中國(guó)農(nóng)村水利水電 2016年7期2016-03-22
- 大型高精度GNSS基線向量網(wǎng)并行抗差估計(jì)
S基線向量網(wǎng)并行抗差估計(jì)崔 陽(yáng)1，呂志平1，張友陽(yáng)2，李林陽(yáng)1 1.信息工程大學(xué)地理空間信息學(xué)院，河南鄭州450001；2.鄭州輕工業(yè)學(xué)院機(jī)電工程學(xué)院，河南鄭州450002針對(duì)大型GNSS基線向量網(wǎng)的特點(diǎn)，在改進(jìn)的相關(guān)觀測(cè)抗差估計(jì)RECO方案的基礎(chǔ)上采用并行計(jì)算技術(shù)進(jìn)行相關(guān)抗差估計(jì)的并行計(jì)算（簡(jiǎn)稱“并行抗差估計(jì)”），并給出了可行的解算步驟。通過(guò)算例分析，驗(yàn)證了大型GNSS基線向量網(wǎng)的并行相關(guān)抗差估計(jì)，不僅有效抑制了觀測(cè)異常對(duì)參數(shù)估值的影響，而且顯著提高了計(jì)
測(cè)繪學(xué)報(bào) 2015年5期2015-11-07
- INS/GPS緊耦合組合導(dǎo)航系統(tǒng)抗差定位算法*
耦合組合導(dǎo)航系統(tǒng)抗差定位算法*費(fèi)恒敏1，2，施琴1，田俊杰1（1.解放軍理工大學(xué)理學(xué)院，江蘇南京211101；2.解放軍96512部隊(duì)，陜西漢中723000）建立了INS（Inertial Navigation System）/GPS緊耦合組合導(dǎo)航系統(tǒng)，針對(duì)測(cè)量粗差對(duì)系統(tǒng)定位結(jié)果的影響，將抗差估計(jì)理論應(yīng)用于非線性濾波算法，提出了基于等價(jià)權(quán)原理的抗差UKF定位算法。加入模擬粗差進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，觀測(cè)量異常時(shí)，抗差UKF算法能成功探測(cè)和剔除觀測(cè)量粗差，實(shí)現(xiàn)定
網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)管理 2015年7期2015-06-27
- 基于自適應(yīng)抗差最小二乘的線路正序參數(shù)在線辨識(shí)方法
畢天姝基于自適應(yīng)抗差最小二乘的線路正序參數(shù)在線辨識(shí)方法薛安成 張兆陽(yáng) 畢天姝（華北電力大學(xué)新能源電力系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京 102206）針對(duì)在線PMU（Phasor Measurement Unit）數(shù)據(jù)會(huì)存在隨機(jī)量測(cè)噪聲甚至不良數(shù)據(jù)的實(shí)際情況，本文提出了一種輸電線路正序參數(shù)的自適應(yīng)抗差最小二乘在線辨識(shí)方法。文中基于線路雙端多時(shí)刻斷面的 PMU電氣量建立了線路正序參數(shù)的最小二乘辨識(shí)模型；在簡(jiǎn)要介紹抗差最小二乘原理的基礎(chǔ)上，為充分利用量測(cè)信息，采用IGG
電工技術(shù)學(xué)報(bào) 2015年8期2015-04-10
- 基于選權(quán)迭代的總體最小二乘算法在三維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換中的應(yīng)用
有效的參數(shù)值。將抗差理論與LS和TLS相結(jié)合，可有效定位存在粗差的控制點(diǎn)，并對(duì)粗差控制點(diǎn)進(jìn)行定權(quán)，求得未知參數(shù)值［3］。本文根據(jù)實(shí)例得出，基于抗差的LS算法和基于抗差的TLS算法能夠得到有效的未知參數(shù)，但是抗差TLS 較抗差LS 收斂更快，并且隨著存在粗差控制點(diǎn)數(shù)目的增加，TLS算法優(yōu)勢(shì)更明顯。1 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換模型空間三維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換通常采用七參數(shù)模型：式中，［XT YT ZT］T和［XS YS ZS］T分別是控制點(diǎn)在目標(biāo)坐標(biāo)系和原坐標(biāo)系的空間三維坐標(biāo)，［ΔX Δ
大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué) 2015年4期2015-02-15
- 一種基于丹麥法的改進(jìn)型雙步M 估計(jì)
號(hào)，541004抗差估計(jì)的抗差性及有效性主要取決于初值的準(zhǔn)確性與權(quán)函數(shù)的合理性［1］。目前，一般選取最小二乘估計(jì)的結(jié)果作為抗差估計(jì)的初值［2］，但最小二乘估計(jì)對(duì)粗差具有均衡性和不敏感性，致使粗差觀測(cè)值的殘差并非最大，導(dǎo)致選權(quán)迭代時(shí)出現(xiàn)錯(cuò)誤的判斷。同時(shí)，合理的權(quán)函數(shù)應(yīng)該分3段：正常段、可疑段、淘汰段，其臨界值和均方差因子應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況選取，具有可變性［1，3］。在傳統(tǒng)的抗差估計(jì)方法中，Andrews法、Tukey 法不含正常段，Huber 法、丹麥法沒(méi)有淘汰
大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué) 2015年2期2015-02-13
- 等價(jià)權(quán)函數(shù)為連續(xù)可變函數(shù)的抗差Kalman濾波
種情況下，一般將抗差估計(jì)與Kalman 濾波相結(jié)合，建立抗差Kalman濾波算法進(jìn)行濾波估計(jì)［2］。抗差估計(jì)的設(shè)計(jì)一般通過(guò)建立等價(jià)權(quán)函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)［3］。現(xiàn)有的等價(jià)權(quán)主要有Turkey、Huber、Hampel、IGGⅠ、IGGⅢ等［4－5］，其共同特點(diǎn)為分段函數(shù)，涉及分段降權(quán)臨界值的選取問(wèn)題，而臨界值的選取一般根據(jù)誤差檢驗(yàn)的置信水平和經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定［6］。為克服憑經(jīng)驗(yàn)確定統(tǒng)計(jì)量臨界值所帶來(lái)的抗差效果風(fēng)險(xiǎn)，歐吉坤［6］提出一種將抗差初值、綜合抗差以及優(yōu)化抗差效率結(jié)
大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué) 2015年3期2015-02-13
- 電力系統(tǒng)抗差狀態(tài)估計(jì)研究
測(cè)粗差的自適應(yīng)，抗差估計(jì)引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛研究，其中以加權(quán)最小絕對(duì)值（weighted least absolute values，WLAV）[2]、非二次準(zhǔn)則、最小中位數(shù)（least median of squares，LMS）為主。此外，基于指數(shù)型目標(biāo)函數(shù)、最大合格率的狀態(tài)估計(jì)也是抗差估計(jì)領(lǐng)域的新方法。抗差估計(jì)器以增加計(jì)算復(fù)雜度為代價(jià)，提高了狀態(tài)估計(jì)的精度，然而相比于WLS 估計(jì)器，較低的計(jì)算效率一定程度上也限制了其在工程實(shí)踐中的應(yīng)用[3]。1 W
價(jià)值工程 2014年31期2014-11-29
- 基于選權(quán)迭代法的抗差整體最小二乘及其應(yīng)用
基于選權(quán)迭代法的抗差整體最小二乘及其應(yīng)用楊勇喜,賈東振,何秀鳳(河海大學(xué) 衛(wèi)星及空間信息應(yīng)用研究所，江蘇 南京 210098)在測(cè)量數(shù)據(jù)處理中，觀測(cè)向量與系數(shù)矩陣同時(shí)存在偶然誤差時(shí)，整體最小二乘法能夠得到更高精度的參數(shù)解,但整體最小二乘法無(wú)抗差能力，觀測(cè)向量中的粗差將對(duì)參數(shù)求解產(chǎn)生較大影響。為解決上述問(wèn)題，采用拉格朗日極值法推導(dǎo)了基于選權(quán)迭代法的抗差整體最小二乘計(jì)算公式,通過(guò)三維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)求解實(shí)例對(duì)3種選權(quán)迭代法進(jìn)行分析。結(jié)果表明,IGG法在抗差整體最小
測(cè)繪工程 2014年12期2014-08-25
- 改進(jìn)M估計(jì)的抗多個(gè)粗差定位解算方法
粗差的有效抑制。抗差估計(jì)在定位可靠性要求高的場(chǎng)合受到了廣泛關(guān)注。針對(duì)傳統(tǒng)M估計(jì)受初值誤差影響的問(wèn)題,提出一種基于改進(jìn)M估計(jì)的抗差定位解算方法。該算法采用S估計(jì)方法計(jì)算初值,根據(jù)可用衛(wèi)星數(shù)實(shí)時(shí)調(diào)整S估計(jì)中的參數(shù)使得初值能夠最大限度抑制粗差。GPS觀測(cè)數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明改進(jìn)的M估計(jì)能夠有效抑制多個(gè)粗差。全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng);定位;抗差估計(jì);粗差探測(cè);M估計(jì);S估計(jì)1 引 言隨著北斗、伽利略以及GPS現(xiàn)代化的推進(jìn),未來(lái)的用戶機(jī)將擁有更多、更精確的偽距觀測(cè)值。由于可見(jiàn)星
測(cè)繪學(xué)報(bào) 2014年4期2014-07-02
- 顧及RPDOP值的GPS變形監(jiān)測(cè)抗差Kalman濾波*
等［4－6］基于抗差估計(jì)理論提出了抗差Kalman 濾波，余學(xué)祥等［7］也從預(yù)測(cè)殘差和多余觀測(cè)分量構(gòu)造等價(jià)增益矩陣出發(fā)提出了抗差Kalman 濾波模型(RKF，Robust KF)。這些抗差Kalman 濾波模型的實(shí)質(zhì)都是根據(jù)觀測(cè)值殘差進(jìn)行粗差探測(cè)并對(duì)含有粗差的觀測(cè)值進(jìn)一步降權(quán)或剔除該觀測(cè)值，以抵抗粗差的影響，但降權(quán)將直接影響抗差的效果。在GPS變形監(jiān)測(cè)中，常利用Kalman 濾波對(duì)GPS 解算后得到的位移觀測(cè)值進(jìn)行動(dòng)態(tài)濾波，但受觀測(cè)環(huán)境的影響，位移觀測(cè)值
大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué) 2014年1期2014-02-13
- 自適應(yīng)抗差濾波理論及應(yīng)用的主要進(jìn)展
了一種新的自適應(yīng)抗差濾波理論［5-6］，該理論應(yīng)用抗差估計(jì)原理控制觀測(cè)異常的影響，引進(jìn)自適應(yīng)因子控制動(dòng)力學(xué)模型誤差的影響。自適應(yīng)濾波必然涉及到誤差判別統(tǒng)計(jì)量以及自適應(yīng)因子。于是，先后構(gòu)建了4種動(dòng)力學(xué)模型誤差學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)量，即狀態(tài)不符值統(tǒng)計(jì)量［5-6］、預(yù)測(cè)殘差統(tǒng)計(jì)量［7-8］、基于觀測(cè)信息與動(dòng)力學(xué)模型預(yù)測(cè)信息的方差分量比統(tǒng)計(jì)量［9］和基于模型預(yù)測(cè)速度與計(jì)算速度不符值統(tǒng)計(jì)量［10］；并建立了4種自適應(yīng)因子，即三段函數(shù)模型［5］、兩段函數(shù)模型［6］、指數(shù)函數(shù)模型［
導(dǎo)航定位學(xué)報(bào) 2013年1期2013-07-25
- 基于抗差估計(jì)的快速動(dòng)態(tài)尋北算法*
蔣慶仙，白云超，馬小輝，王成賓(西安測(cè)繪研究所地理信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，西安710054)As a device acquiring orientation information fast and accurately，gyro north seeker has been widely applied in fields such as vehicle positioning and navigation，ocean prospecting，oil d
傳感技術(shù)學(xué)報(bào) 2013年1期2013-06-11
- 抗差推估GNSS水準(zhǔn)高程擬合方法研究
。為此，論文提出抗差推估方法結(jié)合其它擬合方法進(jìn)行GNSS水準(zhǔn)擬合計(jì)算，從而提高擬合結(jié)果的質(zhì)量和可靠性。2 抗差推估GNSS水準(zhǔn)高程擬合2.1 最小二乘推估擬合模型設(shè)GNSS點(diǎn)高程異常ζ與平面坐標(biāo)（x，y）有如下式所示的函數(shù)關(guān)系式中，f（x，y）為ζ中趨勢(shì)值，ε為誤差。在GNSS水準(zhǔn)高程擬合時(shí)，按常規(guī)擬合方法，則上式函數(shù)關(guān)系的矩陣形式為因?yàn)閷?duì)于每一個(gè)點(diǎn)都可以列立這樣的方程，在∑ε2＝min條件下，利用最小二乘理論解出式（2）方程組，再按式（1）求出待求點(diǎn)的ζ
導(dǎo)航定位學(xué)報(bào) 2013年2期2013-01-10
- 航空重力測(cè)量測(cè)線網(wǎng)平差中的粗差處理*
果，引入閾值法和抗差估計(jì)，并采用模擬數(shù)據(jù)驗(yàn)證了這兩種方法的有效性和可靠性。通過(guò)比較發(fā)現(xiàn)，抗差估計(jì)在航空重力測(cè)線網(wǎng)平差中具有更好的實(shí)用價(jià)值。航空重力測(cè)量;測(cè)線網(wǎng)平差;閾值法;抗差估計(jì);權(quán)函數(shù)1 引言在航空重力測(cè)量中，為了盡可能地構(gòu)成重復(fù)觀測(cè)，正確評(píng)價(jià)測(cè)量精度，測(cè)線往往布設(shè)成交叉網(wǎng)狀，在交叉點(diǎn)處兩條測(cè)線上的重力值理論上應(yīng)該是相等的，但由于測(cè)量平臺(tái)在高空作業(yè)，處于不斷高速的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，觀測(cè)環(huán)境較為復(fù)雜，各類觀測(cè)值不可避免地受到“污染”，從而導(dǎo)致觀測(cè)值在交叉點(diǎn)處存在
大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué) 2012年2期2012-11-14
- 基于穩(wěn)健初值的抗差估計(jì)在公共點(diǎn)選取中的應(yīng)用
估值作為初值進(jìn)行抗差估計(jì),利用迭代終止時(shí)的等價(jià)權(quán)值判斷粗差的位置。但這樣做的問(wèn)題是,含有粗差的最小二乘估值與真值存在較大的偏差,以此作為初值進(jìn)行抗差估計(jì),必然會(huì)對(duì)粗差的定位產(chǎn)生影響。本文以具有穩(wěn)健性的L1范數(shù)最小法為基礎(chǔ),驗(yàn)證基于穩(wěn)健初值的抗差估計(jì)理論在公共點(diǎn)粗差定位方面的可靠性和準(zhǔn)確性。1 抗差估計(jì)抗差估計(jì)法屬于粗差探測(cè)理論中的“方差擴(kuò)大”模型的方法,即將粗差歸入隨機(jī)模型,含粗差的觀測(cè)值可以看作與其他同類觀測(cè)值具有相同的期望,但粗差觀測(cè)值的方差將異常的大
水利與建筑工程學(xué)報(bào) 2012年2期2012-09-27
- 一種高精度GPS基線網(wǎng)抗差估計(jì)方法
我們需要引入相關(guān)抗差估計(jì)的方法。相關(guān)觀測(cè)的抗差估計(jì),已有一些較為成功的方法,如相關(guān)分析的方法[2]、基于標(biāo)準(zhǔn)化殘差法[3]、以及RECO方案及其改進(jìn)[4]等。這些方法有各自的優(yōu)缺點(diǎn),有的對(duì)于相關(guān)觀測(cè)抗差性不強(qiáng),效果并不明顯,有的選取的單位權(quán)方差不合適時(shí)將直接影響抗差效果,有的降權(quán)的效率很高但不夠平穩(wěn),可能會(huì)導(dǎo)致迭代的不收斂。主要介紹一種標(biāo)準(zhǔn)化殘差構(gòu)造的抗差模型,利用中位數(shù)計(jì)算單位權(quán)方差因子,根據(jù)具體情況對(duì)IGG3的權(quán)因子函數(shù)進(jìn)行改進(jìn),通過(guò)實(shí)測(cè)GPS基線網(wǎng)的
全球定位系統(tǒng) 2011年3期2011-04-27
- 基于雙因子抗差卡爾曼濾波在動(dòng)態(tài)導(dǎo)航中的應(yīng)用
陷的許多方法,如抗差濾波方法[1]、粗差探測(cè)方法[2]等。由非隨機(jī)誤差引起的模型誤差,也可采用文獻(xiàn)[3]中的方法加以解決,即首先識(shí)別模型誤差的類型,然后進(jìn)行相應(yīng)的補(bǔ)償。近來(lái)有學(xué)者提出利用自適應(yīng)因子控制Kalman濾波中擾動(dòng)異常對(duì)狀態(tài)估值的影響[4-5],并已在GPS導(dǎo)航、GIS道路修測(cè)、航空導(dǎo)航及低軌衛(wèi)星定軌中得到成功應(yīng)用[6]。自適應(yīng)濾波根據(jù)自適應(yīng)因子作用范圍不同又分為單因子自適應(yīng)濾波和多因子自適應(yīng)濾波[7-8]。在此,將雙因子抗差卡爾曼濾波引入到動(dòng)態(tài)導(dǎo)
全球定位系統(tǒng) 2011年3期2011-04-27
- 狀態(tài)預(yù)報(bào)值服從污染正態(tài)的抗差估計(jì)
值服從污染正態(tài)的抗差估計(jì)莊常陵(襄樊學(xué)院 數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院, 湖北 襄樊 441053)利用等價(jià)權(quán)原理，討論了狀態(tài)預(yù)報(bào)值服從污染正態(tài)分布的抗差估計(jì)，并利用影響函數(shù)，說(shuō)明所給出的估計(jì)的確能減免粗差干擾，并針對(duì)估值的計(jì)算問(wèn)題進(jìn)行了討論.抗差估計(jì)；污染正態(tài)分布；影響函數(shù)離散時(shí)間狀態(tài)系統(tǒng)可以同時(shí)用狀態(tài)方程:和觀測(cè)方程:來(lái)描述. 假設(shè)狀態(tài)輸入噪聲{Wk}與觀測(cè)噪聲{Δk}均為期望為0的“白噪聲”序列，{Wk}、{Δk}和系統(tǒng)的初態(tài)互不相關(guān)，{Wk}、{Δk}均為服從
湖北文理學(xué)院學(xué)報(bào) 2010年2期2010-12-08