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判断观测值粗差能否发现和定位的一种验前方法 总被引：5，自引：2，他引：5
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。 相似文献
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多维平差问题粗差的局部分析法 总被引：1，自引：0，他引：1
用一个水准网说明了依据改正数进行粗差处理可能导致错误,而且粗差能够被正确处理与其所处的位置有关。为了解决这个问题,本文提出了局部分析法。局部分析法从多维平差问题的函数模型出发,根据设计矩阵得到一个被观测量的多个独立观测,包括被观测量的观测值和其他观测值的函数,并且给出了根据平差问题的设计矩阵搜索这些函数的方法。根据独立观测的数目即可判断被观测量的观测值能否容忍粗差。在此基础上提出了一种根据真误差判断被观测量的独立观测所涉及到的观测值是否含有粗差的方法。最后用一个测角网说明局部分析法和粗差探测方法的过程。 相似文献
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现有的基于LZD方法的DEM变形探测方法都是将表面变形作为粗差,采用不同的稳健估计方法来探测。粗差具有发现和定位能力是粗差探测的前提,而现有方法均没有进行粗差发现和定位能力分析。本文首先采用判断矩阵对其进行了理论分析,然后对结果在不同类型地面的DEM进行了试验。根据试验结果,任意2个判断向量线性无关,判断矩阵中没有零元素,相关数等于多余观测个数。试验结果表明,DEM表面上无论多少粗差均具有发现和定位能力;基于LZD方法的DEM表面变形探测方法在理论上是完备的,可以正确地发现和定位粗差。 相似文献
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粗差发生时,L_1范数估计求得的条件方程闭合差较最小二乘估计(LS)的残差更能集中反映粗差,从而有助于粗差的发现与定位。然而,存在一类观测值,虽然其具有粗差发现和定位能力,但在采用L_1范数估计解决粗差探测问题时,无论含有多大量级粗差都不能准确定位,为叙述方便,称其为L_1抗差性失效点(robustness failpoint in L_1-norm estimation,RFP-L_1)。显然,只有判定测量系统不存在RFP-L_1,或存在时能够准确判断其是否含有粗差,才能保证基于L_1的粗差探测结果的准确、可靠,此过程中,RFP-L_1的识别是问题解决的基础。本文由条件方程,推导出观测值粗差对条件方程闭合差绝对值和的影响系数计算式,得到了最小影响系数大小与观测值是否为RFP-L_1的判别关系,并探讨了存在RFP-L_1的测量系统设计矩阵数值特点,提出了判断RFP-L_1观测值的方法。仿真试验表明,最小影响系数反映了观测值粗差对L_1范数估计目标函数的影响大小,非RFP-L_1和RFP-L_1的最小影响系数具有分别等于1和小于1的规律性,同时得出,若观测方程中系数矩阵只有±1和0,对应的观测量均不属于RFP-L_1。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2020,(1)
由于数据探测法、多维粗差同时定位与定值法、拟准检定法以及部分最小二乘法不能同时解算待估参数和粗差,提出了基于选权拟合的粗差参数化平差模型。首先推导了选权拟合的等价模型;在此基础上提出了参数化粗差的平差模型。由于粗差参数化之后观测系统呈现出不适定性,因此,对非粗差部分采取平方和最小的约束,实际上是构造虚拟观测方程。但是,由于事先并不知道粗差的位置,提出了通过搜索来构造虚拟观测方程系数矩阵的方法。算例表明,这种方法用于GPS单点定位可以有效地消除粗差观测的影响。 相似文献
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基于岭估计的粗差探测 总被引：2，自引：0，他引：2
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. 相似文献
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从观测中发现小粗差,一般都要增大多余观测数。而解析相对定向这央问题中,多余观测数一般只有2—3个。针对这类观测值如何发现粗差,提出了一种分组组合平差法。用组合平差中方差最小的组,为无粗差的观测组。最后根据权的大小进行判断,若P_i大于9,则说明观测值L_i为无粗差的观测值,粗差1_i已被别除。根据这个方法,编写了计算程序,对两套象片资料进行验算。实验证明这种方法对观测值检测定位一个粗差是有效的。 相似文献
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选权迭代法在面对独立观测量中的粗差时能够表现出良好的探测效果,但由于其只是一种基于独立观测值的稳健估计法,没有考虑到观测值之间的相关性[1]。而现有的等价权函数虽然都满足稳健估计的要求,但由于所构造的等价权阵不对称,使得最后平差结果严重偏离实际情况。本文介绍在传统稳健估计的基础上,在定权时充分考虑相关观测值之间相关性的不变性,构造对称的方差—协方差阵不断扩大,并通过VB进行编程及实例分析,发现该方法对粗差的敏感度非常强,探测精度很高。 相似文献
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以三维坐标转换为例解算稳健总体最小二乘方法 总被引：3，自引：2，他引：1
稳健最小二乘方法能够有效解决平差计算中观测值存在粗差的情况,因此广泛应用于各种实际问题中。在最小二乘方法中,系数矩阵被认为是不含有误差的。然而在实际情况中,系数矩阵中的变量往往也包含观测值,因此不可避免地会被误差污染。为同时考虑系数矩阵和观测向量中的误差,同时对粗差进行探测和定位,本文提出基于选权迭代的稳健总体最小二乘方法,并以三维相似坐标变换为例展示解算过程。通过模拟计算,证明了采用本文提出的稳健总体最小二乘方法,能够较好地达到粗差探测和定位的目的,获得稳健的参数解。 相似文献
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A Bayesian unmasking method for locating multiple gross errors based on posterior probabilities of classification variables 总被引：3，自引：0，他引：3
This paper puts forward a Bayesian method for multiple gross errors location and estimation, and studies the masking and swamping
problem in multiple gross errors detection from a new point of view, further proposes the corresponding feasible solution.
First, the Bayesian method for gross error location is established based on the posterior probabilities of classification
variables, each of which is used to determine whether each observation contains gross error or not. When some interactions
exist among observations with multiple gross errors, the above-mentioned method may lead to the failure of detection due to
masking and swamping. For that, on the basis of analyzing the character of masking and swamping, starting from the eigen structure
of the sample correlation coefficient matrix of the classification vector, we give the Bayesian unmasking method to locate
multiple gross errors, and design the corresponding algorithm, namely the adaptive Gibbs sampling algorithm. Finally, applying
the mean shift model, we raise a Bayesian approach to estimate gross errors. Significant applications of the approach show
the promising results on overcoming masking and swamping. 相似文献
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《International Journal of Digital Earth》2013,6(1):72-82
Abstract Digital elevation model (DEM) matching techniques have been extended to DEM deformation detection by substituting a robust estimator for the least squares estimator, in which terrain changes are treated as gross errors. However, all existing methods only emphasise their deformation detecting ability, and neglect another important aspect: only when the gross error can be detected and located, can this system be useful. This paper employs the gross error judgement matrix as a tool to make an in-depth analysis of this problem. The theoretical analyses and experimental results show that observations in the DEM matching algorithm in real applications have the ability to detect and locate gross errors. Therefore, treating the terrain changes as gross errors is theoretically feasible, allowing real DEM deformations to be detected by employing a surface matching technique. 相似文献
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Graph Theory Applications to GPS Networks 总被引：1，自引：0，他引：1
Gilad Even-Tzur 《GPS Solutions》2001,5(1):31-38
This paper aims at presenting a new perspective of GPS networks, based on principles from graph theory, which are used to
describe some connectivity properties of GPS networks. This is possible using a directed, connected graph and an incidence
matrix. As the incidence matrix maintains information about the GPS graphy, the fundamental set of independent loops in the
GPS network can be read from the incidence matrix. A spanning tree serves as a primary tool in locating the independent loops.
According to the loop law the coordinate differences around loops sum up to zero. The measured vectors contain random and
gross errors. Hence, if the entire independent loops sums are less than a certain threshold in three components, we can guarantee
that there are no gross errors in the observations. The fundamental set of independent loops, based on different spanning
trees, is used to detect gross errors in the observations without using adjustment computation. We use a small, simulated
network containing gross errors to demonstrate the proposed algorithm. ? 2001 John Wiley & Sons, Inc. 相似文献
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在抗差加权整体最小二乘算法中，抗差模型的抗差性与初值的好坏关系极大，若以最小二乘或整体最小二乘估值作为初值，必定会受到粗差污染而影响其抗差性。考虑到观测向量和系数矩阵存在相关性，首先推导了部分变量误差（partial errors-in-variables，Partial EIV）模型的加权整体最小二乘算法，在此基础上提出了一种利用中位参数法求解抗差迭代初值的相关观测抗差加权整体最小二乘算法。然后采用中位参数法确定抗差初值，考虑到可能出现的粗差对观测空间与结构空间的综合影响，基于标准化残差构造权因子函数，实现其抗差解法。仿真实验结果表明，此算法具有良好的抗差性能，其参数估计结果比传统算法精度更高，且随着粗差个数的增加，其抗差稳定性较好。 相似文献
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论真误差拟准解的基本特性 总被引：6，自引：0，他引：6
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。 相似文献