建筑物垂直变形观测的可靠性分析

对于建筑物的垂直变形观测，粗差的存在必将严重改变垂直变形信息，影响垂直变形分析结果的可靠性，因此，粗差的定位和剔除极为重要。用单个粗差的向前、向后探测法，对粗差进行检测，连续结合使用上述两种方法可对多个粗差进行数据探测，可以发现建筑物实际的垂直变形。此方法对多个粗差的定位和剔除有效，可以提高垂直变形观测的可靠性。在粗差探测时，还应进行外界干扰因素的判别和分析     

剔除变形监测粗差数据的新方法——数据跳跃法

当观测值中有多个粗差时拉依达法则一次只能剔除一个粗差,并且多个粗差之间互差不满足一定条件时拉依达法则失效.针对此问题在拉依达法则基础上提出了一种剔除变形监测粗差数据的新方法数据跳跃法.数据跳跃法克服了拉依达法则的部分局限性,可将含有粗差的变形监测值批量剔除,为一次剔除多个粗差提供了解决方法.采用该方法对实际监测数据进行了处理,取得了较好的效果.数据跳跃法为利用程序进行粗差判定与剔除提供了理论依据和算法.     

GPS网无约束平差中的粗差探测

GPS网的平差模型与经典网不同,它利用基线向量作为虚拟观测量进行平差,根据巴尔达法基本原理,用程序实现了将巴尔达法用于三雏GPS网平差中,不仅可以用来探测一个粗差,还可以用来探测多个粗差,根据实际算例,说明了该方法在获得GPS网可靠性的参数估值和精度信息的同时,对粗差进行了正确的定位,验证了该方法的效果,得出一些有益的结论.     

基于WTLS的部分最小二乘粗差探测法

针对平差时EIV模型中所含粗差的问题,提出了EIV模型的粗差探测法,利用变形后的加权总体最小二乘法依次对假设不含粗差的一组观测向量进行平差计算,然后通过平差后所得到的单位权方差估计值的大小对观测向量进行分组,从而达到粗差定位的目的。通过算例分析比较,得出在观测值独立等精度时,本文的方法可以有效的发现观测数据所存在的粗差。     

测量数据处理中粗差问题的探讨

粗差的探测与剔除是测量数据处理中非常重要的一项工作,它直接关系到平差结果的可靠性。对测量粗差的来源进行了分析,指出了粗差的特点,从粗差探测与抗差估计两个方面对粗差的处理方法进行了探讨,并给出了粗差处理的建议。     

动态测量系统的数据探测法

本文在巴尔达数据探测理论的基础上,研究了动态测量系统中可靠性矩阵的形式与性质。讨论了状态模型粗差及观测模型粗差对残差的影响关系。提出了动态测量系统的数据探测方法。为动态测量系统实时的剔除粗差打下了理论基础。     

一阶差分与小波分析的GPS观测数据粗差探测

赫章特大桥超高桥墩在施工过程中,采用GPS对桥墩在施工过程的变形进行了监测。受施工现场环境影响,GPS变形观测数据中存在多种粗差,含有粗差的观测量如果直接参与后续数据分析,将导致分析结果的不正确。本文基于一阶差分法与小波分析法,对赫章特大桥的GPS变形观测数据进行了粗差探测。结果表明,两种方法对粗差探测的结果不完全一致,都不能将粗差全部探测出来,且此两种方法都存在将部分正确值当成粗差观测值的现象。     

LMD方法变形监测数据粗差探测与修复

针对变形监测数据中粗差探测与修复问题,提出一种基于局部均值分解(LMD)的粗差探测方法,并结合三次样条插值方法对粗差点进行修复.通过LMD方法对变形序列进行分解得到其PF分量,根据高频分量的奇异点确定可疑粗差点,将分解分量去除高频分量进行重构,利用数学检验方法确定粗差点位置.剔除粗差点后,采用三次样条插值方法进行修复粗差点.研究结果表明:局部均值分解方法在变形监测数据处理中的粗差探测效果明显,三次样条插值修复也基本准确,为大坝变形多尺度分析奠定了较好的基础.     

基于奇异值分解法的抗差总体最小二乘

在最小二乘平差中,认为只有观测向量中存在误差,因此当有粗差存在时,也只需要考虑观测向量中的粗差,采用抗差最小二乘可达到剔除粗差的目的。而总体最小二乘同时顾及了系数矩阵和观测向量中的误差,这就要求抗差总体最小二乘同时考虑系数矩阵和观测向量中的粗差。为了同时对粗差进行探测和定位,在加权总体最小二乘奇异值分解法的基础上,提出了一种总体最小二乘抗差估计,最后通过2个算例证明了本文提出方法的有效性和可行性。     

卡尔曼滤波模型粗差的探测及其在施工变形测量中的应用

在施工变形监测中，由于监测点的多余观测值较少，因此很难发现观测值中存在的粗差。用卡尔曼滤波方法进行数据处理时，观测值中的粗差将在预测残差向量中得到反映。通过分析卡尔曼滤波模型误差与预测残差向量之间的关系，提出了对粗差进行探测的方法，并通过一个实例说明了该方法的有效性。     

基于向量相关距离的新型RAIM算法

用户自主式完备性监测RAIM是卫星导航系统的重要组成部分,是指根据用户接收机的多余观测值监测用户定位结果的完备性.在现有的RAIM算法中,比较普遍的是利用伪距多余观测量实现粗差卫星的探测和识别的最小二乘残差法和Parity相关系数法.在旧有的以相关分析RAIM算法基础上,进行矩阵变换得到设计矩阵,重点考察设计矩阵向量间的相关系数和相关距离,作为粗差探测和识别的研究对象.通过向量相关距离时间序列,可以区分单个粗差和多个粗差的粗差集.本文提出的基于相关距离的RAIM算法,克服了现有RAIM算法中由于相关系数自身相关的缺陷而使得粗差探测失真的技术问题,并且具有利用矩阵变换计算相似距离,方法更加简便的优点,从而使得粗差识别更加清晰,识别多个粗差.     

稳健估计的两种粗差探测方法

在测量数据服从正态分布的情况下,最小二乘估计具有最优化统计性质,它是应用最广泛的一种估计方法.针对测量数据由于过失误差而偏离正态分布,最小二乘估计并没有抵抗异常值的能力,需要寻求具备抗粗差能力的估计理论和方法,对测量数据中的粗差进行判别和剔除,使其不影响测量结果.使用了两种粗差检验的方法对观测数据中存在的粗差进行检验,分别是选权迭代法和数据探测法,并利用水准网数据验证了它们抵抗粗差的效果,表明选权迭代法中IGG法更容易实现粗差的探测与定位.     

深基坑监测网的稳健估计方法

为解决城市深基坑变形监测网在观测过程中由于空间限制和施工影响引起观测值异常问题,采用稳健估计理论,利用数据探测方法,对稳健估计中等价权因子的阈值进行调整.研究结果表明:修正后的丹麦法稳健估计可以有效抵御观测值中粗差的影响,并且迭代速度快、平差精度满足变形监测要求.该研究成果是一种提高变形监测质量和保障施工安全的有效方法.     

虚拟误差方程及其在粗差探测中的应用

本文提出了利用虚拟误差方程探测测量中的多个粗差，导出了计算公式，并给出了算例，用这种方法可以大大提高多个粗差的探测速度。     

GPS网平差中的粗差探测及质量分析的探讨

随着GPS卫星定位技术在测绘领域的普及,许多GPS数据处理及平差软件也应运而生,在这些软件中包含有各种各样的粗差探测及质量分析工具。在GPS网平差中,粗差探测及质量分析是一项很重要的工作,熟练应用粗差探测及质量分析工具,对观测数据作出正确判断,采取合理措施,是可以避免不必要的返工。文中叙述了如何在平差过程中正确使用这些工具,以期对广大用户有所帮助。     

多视几何及其在粗差剔除中的应用研究

论述了基本矩阵及三视张量的几何意义,推导了简单实用的计算方法,并提出采用基本矩阵和三视张量在混合摄影测量前进行点、线粗差观测值的剔除。该方法可以在平差前剔除绝大部分粗差观测值,有效地保证了点、线混合摄影测量及视觉检测的精度。     

GPS变形监测的似单差算法与粗差识别

根据高精度GPS变形监测的特点,建立了单历元解算变形量的似单差模型及其算法.该模型避免了周跳的探测与修复,可适用于动态、静态两种监测模式及同步观测卫星少于4颗的情况.在分析似单差模型的基础上,提出了识别载波相位观测值中小于半周的粗差的方法.利用试验数据对似单差模型的正确性及粗差识别方法的有效性进行了检验.     

同时考虑处理系统误差和粗差剔除的控制网平差

本文讨论的控制网平差模型同时考虑控制网观测值中的偶然误差、系统误差及粗差。对常规的三种平差模式即基于偶然误差、基于偶然误差─—系统误差、基于偶然误差─—粗差所建立的平差模型有所突破和扩展。其基本思想是先用稳健估计剔除含有粗差的观测值，再对未被剔除的观测值进行系统误差处理，最后得到最小二乘最优解。     

概率统计学在变形序列粗差探测的应用研究

用GPS对高楼动态变形的观测数据具有统计规律，（x，y）的时间序列在真值附近波动，由于周跳的存在，个别观测值偏离真值较大．其点位分布是一个二维正态分布。可以将概率论与数理统计运用于GPS变形序列的研究。在正态分布的随机子样中，通过子样方差的检验，参数的假设检验对数据进行统计分析，可以达到粗差探测的目的。     

卫星轨道完备性监测研究

为了解决高精度定位中的卫星轨道粗差判别问题,采用轨道积分方法和轨道拟合方法,重点分析了卫星精密星历SP3文件的轨道积分精度,利用对卫星轨道加入不同粗差的计算方案,讨论了轨道积分的精度以及其对定位的影响,研究了利用卫星轨道积分精度实现完备性监测的方法。结果表明:通过卫星轨道积分精度的方法,可以反映卫星的粗差信息并予以将粗差卫星剔除;当剔除粗差卫星后,精密单点定位精度提高;当对正常卫星加入粗差,且随着加入粗差的增大,卫星轨道积分精度越来越差。该成果对完备性监测的研究具有一定的参考价值和指导意义。