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用
相同,難以統一。抗差最小二乘法就是為了解決粗差數據對處理結果影響過大的問題而提出的。抗差最小二乘法最基本的原理是在最小二乘法的基礎上,使用測量數據自動產生等價權,并根據不同的原則調整后驗權,使粗差點對結果的影響減弱甚至消除精差點的影響。1 選權迭代法最小二乘原則在測量平差中得到了非常廣泛的應用。但是,當觀測值存在粗差時,最小二乘原則就會出現明顯的不適應性,即單個測值的偏差即可能導致結果面目全非[1]。基于此,抗差最小二乘法應運而生。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潮位監測抗差估計
，本文提出了基于抗差估計的優化方法，采用4個IGS GNSS連續運行跟蹤站HNLC、SC02、TDAM、TPW2的觀測數據進行數據處理。結果表明，本文方法對水面高度粗差反演值的剔除、測站高計算精度的提升，以及對最終反演潮位結果都具有重要的意義。同時，驗證了基于先驗潮位數據求得的測站高用于后續無驗潮站或驗潮站數據中斷情況下的GNSS-R潮位反演的可行性。1 精準測站高計算原理1.1 SNR反演水面高度原理信噪比(signal noise ratio，SNR)
測繪學報 2023年2期2023-03-15
- 基于IGG的特高壓輸電線路序參數抗差辨識方法研究
電線路序參數在線抗差辨識。當前，特高壓輸電線路序參數在線抗差辨識已成為備受關注的研究方向之一。國內外學者都在研究其輸電線路參數及誤差的運算。國外學者開展研究的時間較久，早在上世紀末期就開始使用同步測量測試輸電線路的參數。近期，Asprou M等在2019年根據同步測量值估計傳輸線路參數的不確定性邊界[3]。我國學者薛安成與孫怡等分別通過微型相量測量單元(phase measurement unit,PMU)和無跡卡爾曼濾波完成序參數在線抗差辨識[4-5]。
自動化儀表 2023年2期2023-02-28
- 自適應抗差CKF在艦載導彈武器初始對準中的應用
本文提出了自適應抗差CKF算法，能夠有效提高濾波的穩定性和自適應能力，提高了艦載導彈武器系統的初始對準精度。2 SINS大方位失準角誤差模型其中，sφi和cφi分別表示sin(φi)和cos(φi)(i=x，y，z)。假設n'系相對于n系的角速度為，則歐拉平臺誤差角微分方程為：2.1 誤差方程根據文獻[1]，可得SINS姿態誤差方程為：速度誤差方程為：2.2 濾波模型系統狀態量為：陀螺及加速度計的白噪聲為：其中，Gw為過程噪聲輸入陣，f(x(t)，t)和G
自動化技術與應用 2022年6期2022-07-21
- 抗差Helmert估計在BDS/GPS組合定位權比分配中的應用
本文提出一種利用抗差Helmert方差分量估計定權的BDS/GPS組合定位算法。首先，構建Helmert方差分量估計組合定位模型；然后，引入基于IGGⅢ方案的等價權函數，改進權函數調節因子，解決由粗差導致的方差分量估計模型失真的問題；最后，通過BDS/GPS雙系統實測數據對所提算法的有效性和優越性進行仿真驗證。1 抗差Helmert方差分量估計算法設計1.1 Helmert方差分量估計假定BDS和GPS觀測陣LB和LG相互獨立，由參數平差模型構成的誤差方程
大地測量與地球動力學 2022年7期2022-07-06
- 改進自適應抗差容積卡爾曼濾波多源室內定位
[8]提出了一種抗差方法，能夠有效減弱波動較大的數據對于濾波器穩定性的影響。針對濾波跟蹤能力不強和自適應能力差的問題，提出了一種改進自適應抗差CKF算法，在自適應修正的基礎上使用抗差方法可以更好地減弱異常觀測值的影響，結合奇異值分解(Singular Value Decomposition，SVD)方法，可以使得濾波器更好地運行，改善了濾波效果，提高了濾波器的穩定性。1 系統狀態方程和觀測方程1.1 超寬帶測量方程超寬帶(Ultra-Wide Band，U
導航定位與授時 2022年3期2022-06-23
- 一種基于自適應抗差CKF算法的改進初始對準方法
,本文基于自適應抗差理論設計了一種改進CKF算法。具體而言,通過穩健M估計和改進Sage-Husa次優無偏極大后驗估值器，使改進CKF算法具有更強的濾波穩定性和更好的自適應性。1 SINS大方位失準角誤差模型(1)(2)式中根據文獻[1],可得SINS姿態誤差方程為(3)速度誤差方程為(4)(5)假設系統狀態量為陀螺及加速度計的白噪聲為速度和位置信息為則系統狀態方程和量測方程可以表示為(6)式中:Gw是干擾的輸入矩陣,f(x(t),t)和Gw之間的關系如公
西北工業大學學報 2022年1期2022-04-22
- Baarda粗差探測和M抗差估計的優劣性比較
于方差膨脹模型的抗差估計也叫穩健估計，是指在測量數據存在粗差時，采用一定的估計準則，使參數估值盡可能接近最優的參數估值［3］。目前，在測量平差研究中，M 估計是使用最廣泛、最簡明的穩健估計法［4］，M 抗差估計的抗差性和效率與等價權函數及其臨界值的合理性和參數初值的可靠性有關［5］。常用的等價權函數有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
科技創新導報 2022年22期2022-04-10
- 自適應抗差CKF在SINS大方位失準角初始對準中的應用*
本文提出了自適應抗差CKF算法，該算法利用穩健M估計和改進的Sage-Husa次優無偏極大后驗估值器，提高了濾波的穩定性和自適應能力，在一定程度上提高了SINS初始對準的精度。2 SINS大方位失準角誤差模型2.1 誤差方程2.2 濾波模型3 自適應抗差CKF濾波算法研究4 仿真研究結合本文提出的自適應抗差CKF和SINS誤差模型，濾波數值仿真情況如下。系統狀態初始估計值X(0)=0；初始失準角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
- 淺探抗差估計在水準數據處理中的應用
的粗差非常重要。抗差估計方法可以有效的去除觀測數據中的粗差，抗差估計理論是建立在觀測數據的實際分布，而不是理論分布上[2]。處理水準數據時，當水準網的閉合差超限時表明觀測數據中含有粗差，僅僅從閉合差的角度尋找含有粗差的觀測數據是很難實現的，很難判定哪一測段的高差觀側值中含有粗差。對于含有粗差的測量數據，往往需要進行大量的重測，重新計算觀測數據的精度以達到測量要求。數據處理方法中有些可以很好的探測到觀測中粗差，雖然這些方法能夠探側到粗差的存在，但是后續的數據
科學技術創新 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，從最初的數據探測法到后續的Huber 法、丹麥法和IGG 法，所有抗差方法存在共性，便都是計算等價權矩陣。本文針對城市環境下，定位結果受噪聲影響嚴重情況進行研究。主要利用實測數據在雙頻無電離層組合模型下進行PPP，并對數據探測法和IGG III 模型的抗差能力進行研究。1 數據處理原理1.1 雙頻無電離層組合定位模型1.2 抗差模型數據探測法于1968 年被荷蘭學者巴爾達（Baarda）教授提出。假定一個平差系統僅存在一個粗差是數
科學技術創新 2021年33期2021-12-13
- 抗差EKF濾波在單頻低成本接收機定位算法中的應用*
上，添加IGGⅢ抗差模型，建立附有單差模糊度的改進抗差算法，并研究衛星高度角定權和信噪比定權隨機模型[8]，利用熵權法，將兩者綜合添加到上述模型中，建立高度角與信噪比聯合定權的改進抗差EKF模型，對GNSS組合定位進行浮點解估計。1 模型建立1.1 EKF濾波模型標準卡爾曼濾波算法一般假定系統方程與觀測方程均為線性[9]。針對動態GNSS載波相位差分算法，EKF算法可實現非線性系統的線性近似，進一步提高求解精度。假定非線性系統表示為：(1)式中，Xk和Xk
礦山測量 2021年5期2021-11-18
- 抗差Kalman濾波算法研究及其在GPS監測數據中的應用
和環境要求較高。抗差Kalman濾波的提出可有效解決上述問題。趙長勝針對GPS精密定位問題,提出有色噪聲作用下的抗差Kalman濾波,并對其公式進行詳細推導[1];劉華夏探討一種抗差自適應Kalman濾波方法,并將其應用于高速鐵路變形監測數據的分析中[2];張海平針對BDS-3星座的中長基線實時動態定位,等提出一種基于組合觀測值的實時動態(RTK)卡爾曼濾波定位算法,并獲得厘米級的定位精度[3-4];賀晗等將抗差Kalman濾波應用于塌陷區監測數據的處理中
鐵道勘察 2021年3期2021-07-19
- 三維空間直角坐標轉換的Bursa模型抗差解法
的Bursa模型抗差解法陳再輝（麗水市建設技術管理中心，浙江 麗水 323000）對于空間直角坐標轉換精度的研究主要是轉換模型的選取和抗差估計理論的應用，通過各種模型和算法提高轉換參數的解算精度。針對空間直角坐標轉換中的布爾薩（Bursa）模型的嚴密公式，給出了模型的抗差求解方法和具體的解算步驟，解算過程更為嚴謹。使用常用的幾種權函數進行模型參數的抗差解算，對其求解參數的收斂速度進行比較分析。通過具體實例驗證了方法的有效性和可靠性。空間直角坐標；布爾薩模型
導航定位學報 2021年2期2021-04-22
- 改進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航中的應用
[18]提出一種抗差方法,能夠有效減弱波動較大數據對于濾波器穩定性的影響。在卡爾曼濾波器進行迭代更新時,波動較大的數據采集點會減慢濾波器的收斂速度,影響數據的穩定性。在工程試驗中,環境干擾會引入較大的噪聲,對量測數據產生影響,嚴重偏離真實值。為了解決濾波更新狀態不穩定和異常觀測值影響大的問題,提出一種改進的基于SVD的CKF抗差算法,采用均值濾波的方法,對干擾大的數據、瞬時脈沖信號等進行處理,同時使用抗差方法減弱異常觀測值的影響,使濾波器可以更好地運行下去
科學技術與工程 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用
據中的較大粗差。抗差卡爾曼濾波作為經典卡爾曼濾波的一種改進方法，是通過調整觀測噪聲協方差陣提高濾波的抗差性，因而更適于消除實際動態定位中的連續誤差。此前，對于面向不同實際工程應用的粗差數據處理，相關學者提出了多種抗差濾波方法。王潤英等[7]提出基于M 估計的抗差卡爾曼濾波算法，利用抗差估計方法識別粗差并修正其觀測方差，通過IGG3 等價權函數構造等價權來減弱參數估計中異常值的作用，從而減弱變形監測中粗差對參數解的影響。李雅梅等[8]針對移動機器人定位的測量
海洋技術學報 2020年5期2021-01-14
- 采用卡方檢驗和牛頓插值的抗差卡爾曼濾波新算法
]，常用的是傳統抗差卡爾曼濾波方法[4]。文獻[5]中先用假設檢驗的方法檢測出故障觀測值的具體位置，再利用抗差因子對故障觀測值進行降權處理，用設定的門限值代替系統噪聲值，可以較大程度的減小粗差的影響。文獻[6]中基于卡方檢驗構造了一個檢驗函數，對不同的檢驗函數值采用不同的公式計算新的觀測噪聲方差陣代替故障的觀測噪聲方差陣。文獻[7]通過降低濾波增益值來達到修正預測值的效果。文獻[8]在一步預測均方誤差陣上乘一個漸消因子，進行自適應濾波。文獻[9]提出了錯誤
空軍工程大學學報 2020年1期2020-06-12
- GNSS精密單點定位算法研究
角，（°）。3 抗差Kalman濾波模型傳統上的粗差處理方法主要有以下2類：①將粗差當做異常觀測值，采用數學模型進行探測，然后在原始觀測數據中進行剔除；②通過選權迭代降低粗差所在觀測值的權值，從而減弱粗差對結果的影響。本文的抗差Kalman濾波采用的是第2種方法[6]。傳統抗差Kalman濾波是采用新息向量來檢測，即當預測值與觀測值差值較大時認為存在粗差[7]，但是現有研究結果表明，不同觀測精度的觀測值采用新息向量無法有效檢測較高精度觀測值的粗差異常情況[
露天采礦技術 2020年1期2020-03-25
- 基于新息異常檢測的改進抗差自適應卡爾曼濾波算法
[2-3]；結合抗差估計理論的抗差濾波[4-5]等。在卡爾曼濾波中，新息作為濾波中的關鍵量，含有量測的全部信息，并且對異常量測值極為敏感。因此，無論是在AKF還是抗差濾波中，經常利用新息的特性估計量測噪聲方差或異常檢測，以期在保證濾波精度的前提下提高算法的魯棒性與容錯性。文獻[6-7]利用新息正交特性對量測中的異常值進行辨識，然后利用抗差估計理論中的Huber方案構造等價權函數(活化函數)，并引入到卡爾曼濾波算法中，該活化函數通過降低量測異常值的權重提高了
導航定位與授時 2020年1期2020-02-18
- 抗差卡爾曼濾波在危房監測中的應用
年來，很多學者將抗差估計引入測量界，將抗差估計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]。本文以標準卡爾曼濾波為基礎，以危房監測為研究對象，建立抗差卡爾曼濾波模型并將其應用于工程實踐中。2 抗差卡爾曼濾波模型2.1 抗差估計近些年來，學者們相繼提出了很多抗差估計方法，我們一般將其歸納為3類：極大似然型估計(M估計)、非參數型秩檢驗估計(R估計)和順序統計量線性組合型估計(L估計)，其中比較常用的是M估計。下面主要介紹M估計[7]：假設有一組
城市勘測 2019年6期2020-01-14
- 基于抗差估計的Klobuchar-like電離層模型參數估計方法
，本文提出了基于抗差估計的Klobuchar-like電離層模型參數估計方法，該方法適用于Klobuchar模型及其精化模型這類以求解參數為分段條件的分段函數。1 模型參數的擬合方法由于式(1)為分段非線性方程，不易直接求解，本文將分兩步對參數進行求解：1)利用各站點的VTEC迭代解算出單緯度模型參數X=[ABCA2A3A4]T；2)用緯度φM的多項式表示所有站點的單緯度模型參數求解其他系數。該方法同樣適用于Klobuchar模型及其精化模型。在求解單緯度
測繪工程 2018年10期2018-10-09
- 改進的抗差UKF在AUV水下聲學導航中的應用
出了基于M估計的抗差UKF的算法。文獻[7]提出了一種測量噪聲比例因子，將其與觀測噪聲協方差矩陣相乘以減弱觀測粗差的影響。本文結合2段函數模型和測量噪聲比例因子構造抗差因子函數，進而計算UKF算法中的增益矩陣，同時利用文獻[8]提出的統計信息來進行粗差探測，以期改善僅依據殘差進行粗差探測而無法完全正確識別粗差的問題。1 基于長基線的AUV水下聲學導航系統目前大部分的AUV都裝有全球衛星導航系統(global navigation satellite sys
導航定位學報 2018年2期2018-06-06
- 抗差修正在白水坑水庫實時洪水預報中的應用
成估值的不準確.抗差方法在未知誤差具體分布的情況下,針對實時校正結果中的“污染”,提出了誤差“污染分布”的概念,利用等價權,構造出特定的目標函數,從而抵御粗差和極值誤差對估值產生的影響[2].流量資料的抗差方法已在理想模型中得到驗證[3],本文針對水庫預報問題,結合流量資料的抗差方法,對水庫洪水預報實時校正進行改進.1 水文模型與實時校正方法根據本文研究區域的水文氣象條件,采用新安江模型作為其入庫洪水預報模型.新安江模型屬于概念性模型,其計算流程如圖1所示
三峽大學學報(自然科學版) 2017年6期2018-01-15
- 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 水文水資源學院， 南京 210098)在分析流域降雨分布規律的基礎上，利用三步抗差方法修正遙測降雨觀測資料中的異常誤差．采用陸水流域的11場洪水降雨資料，加上人工生成的不同量級的誤差系列，計算比較各步抗差修正的有效性．計算結果表明：在不同量級的異常誤差下抗差修正方法是有效的，第一、二、三步相結合的效果最好，一二步結合的效果次之，且隨著誤差量級的增大抗差有效性增強．三步抗差； 遙測降雨； 陸水流域；
三峽大學學報(自然科學版) 2017年5期2017-12-14
- 多波束測深數據處理的抗差最小二乘配置迭代解法
束測深數據處理的抗差最小二乘配置迭代解法王樂洋1,2,3，陳漢清1,21. 東華理工大學測繪工程學院，江西 南昌 330013； 2. 流域生態與地理環境監測國家測繪地理信息局重點實驗室，江西 南昌 330013； 3. 江西省數字國土重點實驗室，江西 南昌330013針對利用最小二乘配置處理多波束測深數據，存在二次曲面數學模型通常無法精確表征海底地形的整體變化趨勢以及觀測數據存在粗差或異常點時，常規方法給出的協方差函數不能精確表征其統計特性的問題，本文提
測繪學報 2017年5期2017-06-07
- 后向平滑與抗差估計融合的SRCKF濾波
16)后向平滑與抗差估計融合的SRCKF濾波孫 鵬，趙長勝，譚興龍，張立凱(江蘇師范大學地理測繪與城鄉規劃學院，江蘇 徐州 221116)將后向平滑平方根容積卡爾曼濾波用于GPS動態單點定位數據處理，并探討了粗差對后向平滑濾波的影響。借鑒經典卡爾曼濾波抗差估計思想，給出平方根容積卡爾曼濾波的抗差算法以抵抗量測粗差，而當判斷不含粗差時使用后向平滑算法，在有效提高濾波精度的同時避免了抗差濾波對每個歷元都需進行迭代運算。實測GPS動態數據驗證了算法的有效性。非線
測繪通報 2017年4期2017-05-10
- AR模型參數的抗差遞推估計
的方法有很多，如抗差修正[2]、神經網絡修正[3]、卡爾曼濾波法以及自回歸修正等。當水文預報模型采用概念性水文模型，如新安江模型時，實時校正模型可采用誤差自回歸( AR)模型[4]。一般實測資料誤差服從正態分布，但若實測資料遭到污染出現異常值，在誤差自回歸模型中就轉化為誤差中存在異常值，即存在不滿足正態分布的誤差甚至錯誤，再利用傳統的估計方法得到的結果就不可信[5]，本文把抗差估計方法引入到AR模型的參數估計中，由抗差能夠抵御異常值的特性來減小異常值對估計
中國農村水利水電 2017年6期2017-03-22
- 一種高效抗差卡爾曼濾波的導航應用
00)?一種高效抗差卡爾曼濾波的導航應用彭 月(四川省測繪地理信息局 西南測繪職工培訓中心，四川 成都 610100)針對目標導航定位中傳統卡爾曼濾波結果易受運動模型誤差影響的問題，提出一種高效抗差卡爾曼濾波方法：以卡爾曼濾波中目標位置參數的預測狀態不符值的標準化殘差作為抗差判斷量，對當前運動模型的準確程度進行自適應判斷；進而確定是否利用運動模型的預測信息進行濾波。實驗結果表明：在復雜的運動環境中，該方法能夠有效抵抗運動模型誤差。抗差卡爾曼濾波；運動模型誤
導航定位學報 2016年4期2017-01-05
- 抗差估計在變形監測數據處理中的應用
830046）抗差估計在變形監測數據處理中的應用馬 琳1，鄧文彬1，張廣泰1（1.新疆大學 建筑工程學院，新疆 烏魯木齊 830046）對抗差估計及其迭代初值進行了研究分析，并且針對不同估計方法所得到的迭代初值，利用Matlab對其進行模擬數據實驗，對其“抗差性”進行比較，結合模擬結果選取“抗差性”較好的迭代初值進行下一步的抗差估計。最后利用某變形監測數據，同時采用最小二乘法和抗差估計兩種方法進行比較，驗證了抗差估計對粗差的“抗干擾性”。抗差估計；M估計
地理空間信息 2016年1期2016-12-29
- 兩種新的IGGⅢ的改進方案
用了可利用信息，抗差估計的結果較IGGⅢ方案更可靠，其中方案2效果最佳。抗差估計；IGGⅢ；權函數當觀測值只存在偶然誤差時，可采用最小二乘法求得未知參數的最優解；當觀測值存在粗差時，則采用抗差估計盡可能地減免粗差的影響，得出正常模式下的最佳估值。抗差估計的方法有很多，其中使用最廣泛、計算較簡單的是抗差M估計[1]。抗差M估計的抗差性和效率取決于參數初值的可靠性、等價權函數及其臨界值的合理性[2]。常用的等價權函數有L1法、L1-L2法、German-McC
測繪通報 2016年10期2016-11-11
- 抗差自適應Kalman濾波及其在GNSS導航中的應用
312000)?抗差自適應Kalman濾波及其在GNSS導航中的應用鄒 敏1，王國棟2，劉 超1(1.安徽理工大學 測繪學院，安徽 淮南232001；2.浙江有色測繪院，浙江 紹興312000)針對Kalman濾波易受粗差影響而導致結果失真的問題，提出一種抗差自適應Kalman濾波方法，該方法結合自適應濾波與抗差Kalman濾波的優點，同時設計自適應因子和抗差因子，采用改進的兩段Huber函數與2～3倍的觀測噪聲中誤差來充當抗差因子與粗差判別標準。并對Ka
河北工程大學學報(自然科學版) 2016年3期2016-11-07
- 抗差M估計在GPS/北斗雙系統定位中的應用
266510)?抗差M估計在GPS/北斗雙系統定位中的應用苗維凱1,2,王勝利2,3,石波1,2(1.山東科技大學 測繪科學與工程學院,青島266510;2.海島(礁)測繪技術國家測繪地理信息局重點實驗室,青島 266510;3.山東科技大學 海洋工程研究院,青島 266510)針對經典最小二乘估計對粗差不具有抵抗力的問題,本文詳細論述了具有抗差能力的抗差M估計的基本原理。利用GPS/北斗觀測數據,對三種常用的抗差M估計以及經典最小二乘估計進行數據測試,對
全球定位系統 2016年4期2016-11-07
- 抗差估計在自由落體式絕對重力儀中的應用
，430077?抗差估計在自由落體式絕對重力儀中的應用胡明1張為民1楊萌1田蔚1鐘敏11中國科學院測量與地球物理研究所大地測量與地球動力學國家重點實驗室，武漢市徐東大街340號，430077針對自由落體式絕對重力儀中的異常數據，提出抗差參數估計的數據處理方法。對比分析傳統最小二乘擬合與抗差最小二乘擬合計算的重力值，結果表明,抗差參數估計通過合理調整權重因子抑制了異常數據的影響，提高了重力測量精度。傳統最小二乘估計；抗差參數估計；絕對重力儀；自由落體FG5是
大地測量與地球動力學 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
量誤差模型的整體抗差最小二乘估計趙俊1,歸慶明21. 信息工程大學地理空間信息學院，河南 鄭州 450001; 2. 信息工程大學理學院，河南 鄭州 450001Foundationsupport：TheNationalNaturalScienceFoundationofChina(Nos. 41174005; 41474009)部分變量誤差模型(partialEIVmodel)的加權整體最小二乘(weightedtotalleast-squares,WT
測繪學報 2016年5期2016-09-02
- 馬斯京根匯流參數抗差估計研究
估計結果[1]。抗差最小二乘法將抗差理論與最小二乘法相結合，利用抗差理論的特性抵御異常誤差對參數估計的影響，從而提高參數估計的精度和穩定性。本文將附有條件的抗差最小二乘法運用到馬斯京根匯流參數估計中，利用閩江流域沙縣河段21場實測入流資料構建理想模型，并基于人工生成的零均值正態分布的隨機誤差和異常誤差這兩類誤差，分析檢驗了用抗差最小二乘法進行參數估計的有效性與穩定性。1 參數估計方法1.1 最小二乘法(1)采用拉格朗日算子法，可導出最小二乘解：(2)1.2
中國農村水利水電 2016年7期2016-03-22
- 大型高精度GNSS基線向量網并行抗差估計
S基線向量網并行抗差估計崔 陽1，呂志平1，張友陽2，李林陽1 1.信息工程大學地理空間信息學院，河南鄭州450001；2.鄭州輕工業學院機電工程學院，河南鄭州450002針對大型GNSS基線向量網的特點，在改進的相關觀測抗差估計RECO方案的基礎上采用并行計算技術進行相關抗差估計的并行計算（簡稱“并行抗差估計”），并給出了可行的解算步驟。通過算例分析，驗證了大型GNSS基線向量網的并行相關抗差估計，不僅有效抑制了觀測異常對參數估值的影響，而且顯著提高了計
測繪學報 2015年5期2015-11-07
- INS/GPS緊耦合組合導航系統抗差定位算法*
耦合組合導航系統抗差定位算法*費恒敏1，2，施琴1，田俊杰1（1.解放軍理工大學理學院，江蘇南京211101；2.解放軍96512部隊，陜西漢中723000）建立了INS（Inertial Navigation System）/GPS緊耦合組合導航系統，針對測量粗差對系統定位結果的影響，將抗差估計理論應用于非線性濾波算法，提出了基于等價權原理的抗差UKF定位算法。加入模擬粗差進行實驗，結果表明，觀測量異常時，抗差UKF算法能成功探測和剔除觀測量粗差，實現定
網絡安全與數據管理 2015年7期2015-06-27
- 基于自適應抗差最小二乘的線路正序參數在線辨識方法
畢天姝基于自適應抗差最小二乘的線路正序參數在線辨識方法薛安成 張兆陽 畢天姝（華北電力大學新能源電力系統國家重點實驗室 北京 102206）針對在線PMU（Phasor Measurement Unit）數據會存在隨機量測噪聲甚至不良數據的實際情況，本文提出了一種輸電線路正序參數的自適應抗差最小二乘在線辨識方法。文中基于線路雙端多時刻斷面的 PMU電氣量建立了線路正序參數的最小二乘辨識模型；在簡要介紹抗差最小二乘原理的基礎上，為充分利用量測信息，采用IGG
電工技術學報 2015年8期2015-04-10
- 基于選權迭代的總體最小二乘算法在三維坐標轉換中的應用
有效的參數值。將抗差理論與LS和TLS相結合，可有效定位存在粗差的控制點，并對粗差控制點進行定權，求得未知參數值［3］。本文根據實例得出，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，但是抗差TLS 較抗差LS 收斂更快，并且隨著存在粗差控制點數目的增加，TLS算法優勢更明顯。1 坐標轉換模型空間三維坐標轉換通常采用七參數模型：式中，［XT YT ZT］T和［XS YS ZS］T分別是控制點在目標坐標系和原坐標系的空間三維坐標，［ΔX Δ
大地測量與地球動力學 2015年4期2015-02-15
- 一種基于丹麥法的改進型雙步M 估計
號，541004抗差估計的抗差性及有效性主要取決于初值的準確性與權函數的合理性［1］。目前，一般選取最小二乘估計的結果作為抗差估計的初值［2］，但最小二乘估計對粗差具有均衡性和不敏感性，致使粗差觀測值的殘差并非最大，導致選權迭代時出現錯誤的判斷。同時，合理的權函數應該分3段：正常段、可疑段、淘汰段，其臨界值和均方差因子應根據實際情況選取，具有可變性［1，3］。在傳統的抗差估計方法中，Andrews法、Tukey 法不含正常段，Huber 法、丹麥法沒有淘汰
大地測量與地球動力學 2015年2期2015-02-13
- 等價權函數為連續可變函數的抗差Kalman濾波
種情況下，一般將抗差估計與Kalman 濾波相結合，建立抗差Kalman濾波算法進行濾波估計［2］。抗差估計的設計一般通過建立等價權函數來實現［3］。現有的等價權主要有Turkey、Huber、Hampel、IGGⅠ、IGGⅢ等［4－5］，其共同特點為分段函數，涉及分段降權臨界值的選取問題，而臨界值的選取一般根據誤差檢驗的置信水平和經驗來確定［6］。為克服憑經驗確定統計量臨界值所帶來的抗差效果風險，歐吉坤［6］提出一種將抗差初值、綜合抗差以及優化抗差效率結
大地測量與地球動力學 2015年3期2015-02-13
- 電力系統抗差狀態估計研究
測粗差的自適應，抗差估計引起了國內外學者的廣泛研究，其中以加權最小絕對值（weighted least absolute values，WLAV）[2]、非二次準則、最小中位數（least median of squares，LMS）為主。此外，基于指數型目標函數、最大合格率的狀態估計也是抗差估計領域的新方法。抗差估計器以增加計算復雜度為代價，提高了狀態估計的精度，然而相比于WLS 估計器，較低的計算效率一定程度上也限制了其在工程實踐中的應用[3]。1 W
價值工程 2014年31期2014-11-29
- 基于選權迭代法的抗差整體最小二乘及其應用
基于選權迭代法的抗差整體最小二乘及其應用楊勇喜,賈東振,何秀鳳(河海大學 衛星及空間信息應用研究所，江蘇 南京 210098)在測量數據處理中，觀測向量與系數矩陣同時存在偶然誤差時，整體最小二乘法能夠得到更高精度的參數解,但整體最小二乘法無抗差能力，觀測向量中的粗差將對參數求解產生較大影響。為解決上述問題，采用拉格朗日極值法推導了基于選權迭代法的抗差整體最小二乘計算公式,通過三維坐標轉換參數求解實例對3種選權迭代法進行分析。結果表明,IGG法在抗差整體最小
測繪工程 2014年12期2014-08-25
- 改進M估計的抗多個粗差定位解算方法
粗差的有效抑制。抗差估計在定位可靠性要求高的場合受到了廣泛關注。針對傳統M估計受初值誤差影響的問題,提出一種基于改進M估計的抗差定位解算方法。該算法采用S估計方法計算初值,根據可用衛星數實時調整S估計中的參數使得初值能夠最大限度抑制粗差。GPS觀測數據處理結果表明改進的M估計能夠有效抑制多個粗差。全球衛星導航系統;定位;抗差估計;粗差探測;M估計;S估計1 引 言隨著北斗、伽利略以及GPS現代化的推進,未來的用戶機將擁有更多、更精確的偽距觀測值。由于可見星
測繪學報 2014年4期2014-07-02
- 顧及RPDOP值的GPS變形監測抗差Kalman濾波*
等［4－6］基于抗差估計理論提出了抗差Kalman 濾波，余學祥等［7］也從預測殘差和多余觀測分量構造等價增益矩陣出發提出了抗差Kalman 濾波模型(RKF，Robust KF)。這些抗差Kalman 濾波模型的實質都是根據觀測值殘差進行粗差探測并對含有粗差的觀測值進一步降權或剔除該觀測值，以抵抗粗差的影響，但降權將直接影響抗差的效果。在GPS變形監測中，常利用Kalman 濾波對GPS 解算后得到的位移觀測值進行動態濾波，但受觀測環境的影響，位移觀測值
大地測量與地球動力學 2014年1期2014-02-13
- 自適應抗差濾波理論及應用的主要進展
了一種新的自適應抗差濾波理論［5-6］，該理論應用抗差估計原理控制觀測異常的影響，引進自適應因子控制動力學模型誤差的影響。自適應濾波必然涉及到誤差判別統計量以及自適應因子。于是，先后構建了4種動力學模型誤差學習統計量，即狀態不符值統計量［5-6］、預測殘差統計量［7-8］、基于觀測信息與動力學模型預測信息的方差分量比統計量［9］和基于模型預測速度與計算速度不符值統計量［10］；并建立了4種自適應因子，即三段函數模型［5］、兩段函數模型［6］、指數函數模型［
導航定位學報 2013年1期2013-07-25
- 基于抗差估計的快速動態尋北算法*
蔣慶仙，白云超，馬小輝，王成賓(西安測繪研究所地理信息工程國家重點實驗室，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
傳感技術學報 2013年1期2013-06-11
- 抗差推估GNSS水準高程擬合方法研究
。為此，論文提出抗差推估方法結合其它擬合方法進行GNSS水準擬合計算，從而提高擬合結果的質量和可靠性。2 抗差推估GNSS水準高程擬合2.1 最小二乘推估擬合模型設GNSS點高程異常ζ與平面坐標（x，y）有如下式所示的函數關系式中，f（x，y）為ζ中趨勢值，ε為誤差。在GNSS水準高程擬合時，按常規擬合方法，則上式函數關系的矩陣形式為因為對于每一個點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）求出待求點的ζ
導航定位學報 2013年2期2013-01-10
- 航空重力測量測線網平差中的粗差處理*
果，引入閾值法和抗差估計，并采用模擬數據驗證了這兩種方法的有效性和可靠性。通過比較發現，抗差估計在航空重力測線網平差中具有更好的實用價值。航空重力測量;測線網平差;閾值法;抗差估計;權函數1 引言在航空重力測量中，為了盡可能地構成重復觀測，正確評價測量精度，測線往往布設成交叉網狀，在交叉點處兩條測線上的重力值理論上應該是相等的，但由于測量平臺在高空作業，處于不斷高速的運動狀態，觀測環境較為復雜，各類觀測值不可避免地受到“污染”，從而導致觀測值在交叉點處存在
大地測量與地球動力學 2012年2期2012-11-14
- 基于穩健初值的抗差估計在公共點選取中的應用
估值作為初值進行抗差估計,利用迭代終止時的等價權值判斷粗差的位置。但這樣做的問題是,含有粗差的最小二乘估值與真值存在較大的偏差,以此作為初值進行抗差估計,必然會對粗差的定位產生影響。本文以具有穩健性的L1范數最小法為基礎,驗證基于穩健初值的抗差估計理論在公共點粗差定位方面的可靠性和準確性。1 抗差估計抗差估計法屬于粗差探測理論中的“方差擴大”模型的方法,即將粗差歸入隨機模型,含粗差的觀測值可以看作與其他同類觀測值具有相同的期望,但粗差觀測值的方差將異常的大
水利與建筑工程學報 2012年2期2012-09-27
- 一種高精度GPS基線網抗差估計方法
我們需要引入相關抗差估計的方法。相關觀測的抗差估計,已有一些較為成功的方法,如相關分析的方法[2]、基于標準化殘差法[3]、以及RECO方案及其改進[4]等。這些方法有各自的優缺點,有的對于相關觀測抗差性不強,效果并不明顯,有的選取的單位權方差不合適時將直接影響抗差效果,有的降權的效率很高但不夠平穩,可能會導致迭代的不收斂。主要介紹一種標準化殘差構造的抗差模型,利用中位數計算單位權方差因子,根據具體情況對IGG3的權因子函數進行改進,通過實測GPS基線網的
全球定位系統 2011年3期2011-04-27
- 基于雙因子抗差卡爾曼濾波在動態導航中的應用
陷的許多方法,如抗差濾波方法[1]、粗差探測方法[2]等。由非隨機誤差引起的模型誤差,也可采用文獻[3]中的方法加以解決,即首先識別模型誤差的類型,然后進行相應的補償。近來有學者提出利用自適應因子控制Kalman濾波中擾動異常對狀態估值的影響[4-5],并已在GPS導航、GIS道路修測、航空導航及低軌衛星定軌中得到成功應用[6]。自適應濾波根據自適應因子作用范圍不同又分為單因子自適應濾波和多因子自適應濾波[7-8]。在此,將雙因子抗差卡爾曼濾波引入到動態導
全球定位系統 2011年3期2011-04-27
- 狀態預報值服從污染正態的抗差估計
值服從污染正態的抗差估計莊常陵(襄樊學院 數學與計算機學院, 湖北 襄樊 441053)利用等價權原理，討論了狀態預報值服從污染正態分布的抗差估計，并利用影響函數，說明所給出的估計的確能減免粗差干擾，并針對估值的計算問題進行了討論.抗差估計；污染正態分布；影響函數離散時間狀態系統可以同時用狀態方程:和觀測方程:來描述. 假設狀態輸入噪聲{Wk}與觀測噪聲{Δk}均為期望為0的“白噪聲”序列，{Wk}、{Δk}和系統的初態互不相關，{Wk}、{Δk}均為服從
湖北文理學院學報 2010年2期2010-12-08