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。     

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.     

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。     

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.     

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。     

用条件方程式直接探测多维粗差的方法研究

提出一种以条件方程式直接探测多维粗差的新方法。以条件方程式的闭合差作为粗差探测的基础起算数据,给出了条件方程式探测多维粗差的模型和算法。通过算例,模拟数值试验和对比分析研究LEGE法、数据探测法等探测方法。比较探测结果表明,该方法粗差探测效率更高,对极限误差附近的粗差探测能力更强,实现步骤也较简便。     

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。     

利用小波分析进行粗差定位

在测量数据处理中，为了克服粗差对数据分析的影响，采用的办法之一是定位，删去粗差。通过小波多分辨分析方法对测量数据进行处理，可有效地发现和定位其中的粗差，并举一半参数模型的例子加以说明。     

一种粗差探测方法的研究

使用了条件方程式直接探测多维粗差的方法,该方法直接从最基本的条件方程式开始,组合出满足一定条件的条件方程式,用条件方程式的闭合差作为探测粗差的依据,不必进行最小二乘平差计算,就能简便有效地探测粗差,并通过算例验证了它的可靠性和说明了该方法的实现过程。本文还对闭合差标志的做了进一步探讨,说明了粗差在闭合差中的灵敏度。     

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     

化工过程系统的多层数据调和框架

过程数据的可靠性和一致性在化工过程系统中是非常重要的。过程的测量数据一般含有随机误差和显著误差,必须应用数据调和与显著误差检测技术来减小过程测量数据的误差。测量数据具有不同的类型。针对不同类型的测量数据的数据调和问题,提出了一种多层数据调和框架。此框架可以根据不同的测量数据选择不同层次的机理模型,进行数据调和。不同类型的测量数据的数据调和问题分为三层:第一层是基于总物料平衡层,第二层是基于物料和组分平衡层,第三层是基于严格机理模型层。在此数据调和框架中,应用加权最小二乘目标函数作为调和目标,采用鲁棒高效的显著误差检测方法。基于此框架,对于化工过程系统的测量信息的不同,均可选择合理的模型有效地对测量数据进行数据调和。联塔系统和空气分离系统的数值模拟试验说明了此框架的灵活性和有效性。     

粗差检测、定位方法的研究

粗差检测是保证测量成果质量的基本措施,本文主要总结了国内外学者对一维粗差和多维粗差检测、定位方法的研究.     

利用超高阶重力场模型检测水准测量粗差的方法研究

当前水准测量仍然是高精度高程控制测量的首选方法,本文针对目前水准测量粗差缺乏有效检测方法这一问题,提出了基于超高阶重力场模型的粗差检测方法．以2个控制网为例展开研究,实验结果表明:1）EGM2008与EIGEN-6c4重力场模型均具有较高精度,应用上述2个模型计算的A、B测区测段粗差显著水平系数K满足三等限差K的比例≥78%,满足四等限差K的比例≥95%,显然高精度地球重力场模型为水准粗差检测提供了可能性;2）该方法应用于水准粗差检测效果良好,水准粗差越大,粗差检测的成功率就越高;3）采用移去-恢复法计算模型正常高后,该方法粗差检测的成功率有所提升．      

数据协调与过失误差侦破的鲁棒估计同步方法

为获得较准确的满足物料平衡和热量平衡的数据,传统的测量数据检验法（MIMT）计算复杂,而已有的数据协调和过失误差侦破的同步方法存在着不能准确识别过失误差等问题。基于鲁棒估计原理以及影响函数提出了一种新的鲁棒估计方法,用于稳态情况下的数据协调和过失误差侦破,并对计算过程中遇到的变量相关性问题进行了分析。计算结果表明,这种方法对线性和非线性问题都具有良好的效果,在侦破出过失误差的同时,可得到相应的数据校正结果。     

基于时间冗余度侦破过失误差的修正系数法

为正确侦破与识别测量数据中含有的过失误差以保证数据校正结果的可靠性 ,提出一种修正系数法 ,利用过程测量数据的时间冗余度对测量数据中可能含有的过失误差进行侦破与识别 ,并对过失误差的大小进行估计。应用实例表明 ,此方法对过失误差的数目、位置等因素并不敏感 ,具有较好的鲁棒性 ,适用于空间冗余度较小的实际问题。     

一种基于抗差估计的TDOA无线定位方法

基于时间测量值的TDOA无线定位方法在移动台定位、被动雷达定位、雷电定位、GPS导航等诸多应用中发挥着重大作用.如何减小TDOA定位误差是近年来研究的热点.如果TDOA测量数据中含有粗差,将会给定位解算带来更大的难度.对TDOA的抗差性进行了研究,提出了一种能够抵抗粗差的抗差TDOA定位算法--Robust-Chan方法.仿真显示该算法能很好地抵抗粗差的影响,提高定位的精度.     

大数据质量管理:问题与研究进展

 当前大数据在多个领域广泛存在,大数据的质量对其有效应用起着至关重要的作用,因而需要对大数据进行质量管理.尽管数据质量管理方面已经有一些研究成果,但由于大数据具有规模大、速度快和多样性高的特点,现有的方法难以适用于大数据质量管理.本文针对错误发现、错误修复和劣质数据查询处理,综述了大数据质量管理的问题与挑战,认为大数据质量管理的挑战主要有计算困难、错误混杂和缺少知识3 个方面.本文依据这3 个方面的解决方法,对大数据质量管理目前的研究进展进行了综述,并展望了大数据质量管理未来的研究方向.     

厂级监控系统中数据校正算法模型研究

探讨厂级监控系统中实时数据的校正算法及其应用技术.介绍了测量数据误差的相关概念;基于多元统计分析基本原理,建立了数据校正的基本模型;基于信号处理原理,重点研究了数字滤波方法在数据协调中的应用;结合火电机组厂级监控系统的应用特点,提出了数据分级的概念,建立了基于设备特性的数据误差识别及其修补的关联模型.应用上述关联模型,在冗余检验和数字滤波等技术的支持下,建立并实现了数据显著误差检验与数据协调相互统一的数据校正方法.应用结果表明,该方法具有算法简单,概念清晰,保证了实时分析结果的有效性.