抗差Helmert方差分量估计在GPS/BDS/UWB融合定位中的应用

针对卫星信号受限环境下,全球定位系统(GPS)/北斗卫星导航系统(BDS)组合定位出现较大偏差的问题,引入超宽带(UWB)技术作为定位性能增强技术。GPS/BDS伪距测量值与UWB测距值作为原始观测值,提出了基于抗差赫尔默特(Helmert)方差分量估计的GPS/BDS/UWB融合定位方法,实现合理定权,抵御粗差影响。分别进行了静态实验和动态实验,结果表明:没有粗差情况下,GPS/BDS/UWB融合定位相对于GPS/BDS的定位精度在静态实验和动态实验中均有所提升;引入粗差后,定位结果可抵御粗差,精度提升较为明显。

无碴轨道铁路控制网的Helmert方差分量估计

无碴轨道高速铁路施工基桩控制网要求相邻点的相对精度优于1mm,这就要求必须合理地、可靠地、客观地评定测量精度.测量平差中不合理的随机模型影响着平差结果和各项精度指标的合理评定.结合我国刚建成的第一条无碴轨道高速铁路,简要介绍了基桩控制网的建立,探讨了Helmert方差分量估计在基桩控制网数据处理中的应用.结果表明Helmert方差分量估计方法能准确地确定不同类观测值的权比,从而客观、合理、正确地评定各项精度.

抗差Helmert方差分量估计在重力网平差中的应用

用Helmert方差分量估计法对重力网进行平差时,带有粗差的观测值会对参数估计产生影响,造成平差结果失真。将基于等价方差-协方差阵的稳健最小二乘估计理论与Helmert方差分量估计相结合,完善了抗差Helmert方差分量估计方法。试算庐山基线和安徽重力区域网数据的结果表明,该方法可以有效地解决重力网中的粗差问题。

Helmert方差分量估计严密公式与简化公式等价性的证明

在分析了Helmert方差分量估计严密公式与简化公式迭代收敛结果一些统计性质的基础上,导出了关于收敛结果共同的求解方程,从理论上证明了两种结果的等价性,为使用简化公式提供了依据。

抗差Helmert方差分量估计在GPS/BDS组合定位中的应用

针对GPS/BDS组合定位中观测值包含粗差时,Helmert方差分量估计模型收敛失真的问题,基于IGGⅢ模型建立抗差Helmert方差分量估计模型应用于组合系统中,并采集GPS/BDS组合数据进行伪距单点定位及相位相对定位实验。结果表明,抗差Helmert方差分量估计模型可以抑制粗差影响,合理确定两类观测值权比,提高定位精度与可靠性。

Helmert方差分量估计的粗差检验与抗差解

当观测值中含有粗差时 ,检验表明 Helm ert方差分量估计结果同样含有粗差 ,且粗差还可能会发生转移。为有效地抵制粗差和随机模型误差的互相影响 ,指出了发生这一转移的原因 ,介绍了基于双因子等价权的抗差估计 ,并针对相关 Helm ert方差分量估计抗差解求解过程中容易出现的法矩阵 0值溢出问题 。

基于严密Helmert方差分量估计的动态Kalman滤波

针对Kalman滤波模型推导了严密的Helmert方差分量估计公式.在此基础上,构建了方差分量估计辅助的Kalamn滤波解,改进的Kalman滤波与标准Kalman滤波的计算过程基本相同.推导了方差分量估计对Kalman滤波解的影响.理论推导和计算结果均表明,Helmert方差分量估计辅助的Kalman滤波能够合理调控动力学模型误差的影响,合理平衡观测信息与动力学模型信息对Kalman滤波解的贡献,提高状态参数估计的精度;严密Helmert方差分量估计与简化Helmert方差分量估计辅助的Kalman滤波解基本等效.

Helmert方差分量估计结果的方差一致性检验实质

Helmert方差分量估计是合理确定不同类观测值或不同种精度观测值权比的常用方法。文中从方差一致性检验的角度分析了Helmert方差分量估计迭代收敛结果的实质 ,指出了其检验统计量即为 χ2 (r)分布密度取得最大值的点 ;并指出当同时还存在其它平差模型误差时 ,Helmert方差分量估计也可能收敛 ,且收敛结果的检验实质并没改变 ,但收敛结果却已失真。

基于Helmert方差分量估计的Vondrak滤波方法

Vondrak滤波是基于测量数据本身的一种数据处理方法,该方法能够在未知拟合函数的情况下,通过选择不同的平滑因子控制数据平滑的程度,对测量数据序列进行合理平滑。本文从Vondrak滤波的基本原理出发,将Vondark滤波与最小二乘估计统一起来,推导出基于Helmert方差分量估计的Vondark滤波方法(简称HVF法)。通过对模拟数据资料的分析,表明该方法能合理有效的选取平滑因子,最大限度的削弱数据序列中的随机误差,将信号与噪声合理分离。

Helmert方差分量估计在跨河水准测量中的应用

采用测距三角高程法进行跨河水准测量 ,可以不量取仪器高 ,但观测值中有两类不同的观测量。利用Helmert方差分量估计 ,通过若干次迭代计算 ,可以更准确地确定两类观测值权的关系 。

基于随机模型基准的Helmert方差分量估计

在多类观测数据联合平差中,存在某类观测值的验前协方差阵正确而其他类不正确的情况,传统Helmert方差分量估计在求解此类问题时没有对正确的验前协方差阵加以区别,从而造成正确的随机模型经估计后同样也被调整。针对上述情况,首先分析了Helmert方差分量估计迭代收敛结果的实质,然后提出了随机模型基准的概念,并推导了基于随机模型基准的Helmert方差分量估计公式。经计算表明,新公式完全可行,可以用于解决实际问题。

考虑卡尔曼滤波伪观测值的Helmert方差分量估计及其在GPS/BDS组合PPP中的应用

在GPS/BDS组合PPP中,引入基于卡尔曼滤波的Helmert方差分量估计来确定PPP中各类观测值的权重,针对卡尔曼滤波预报值权阵与观测值权阵验前单位方差不一致的情况,将卡尔曼滤波预报值作为伪观测值,与观测值一并进行Helmert方差分量估计处理。实验证明,该方法能够在合理确定当前历元各类观测值权重的基础上,有效平衡观测信息与预报信息对参数估计的贡献,可显著改善GPS/BDS组合PPP的收敛速度与定位精度。

抗差Helmert方差分量估计及其应用

本文讨论了当观测值中含有粗差时对Helmert方差分量估计结果的影响 ,为减弱这种影响 ,提出了抗差Helmert方差分量估计。试算结果表明 ,抗差Helmert方差分量估计具有一定的抵御粗差污染的能力 ,可用于具有多类或多种精度观测值的一并平差问题中。

基于Helmert方差分量估计建立沉降分析变权组合模型

本文根据灰色Verhulst和灰色GM(1,1)两种模型建模原理,分别建立两种模型相对应的模型误差方程,以Helmert方差分量估计定权理论,对两种模型实施变权组合,文中就其理论及计算流程进行分析研究,以改善权比匹配。实例验算结果表明,该方法有效、可靠,提高了拟合及预测精度。

GPS/GLONASS组合定位的抗差Helmert方差分量估计模型

GPS和GLONASS存在系统差异,组合定位时,采用Helmert方差分量估计可得到更加准确的结果。但GNSS观测值常受到衍射信号和多路径效应的影响,使观测值存有粗差,从而导致Helmert方差分量估计的失真。为此,将抗差Helmert方差分量估计应用于GPS/GLONASS组合单点定位,实验结果表明:抗差Helmert方差分量估计可以有效地抑制组合系统粗差观测值的影响。

含粗差的Helmert方差分量估计在测量中的应用

近代平差的对象已从同类观测值扩展为同类不同精度或不同类多种观测量,且现在的测量手段早已不限于传统测量,这就不仅要研究不同类观测量参数估计的方法,而且还要研究如何准确地确定不同类观测量之间的权比,以提高平差结果的精度和可靠性。但由于粗差与随机模型误差的相互影响,使得平差结果的可靠性大大降低。将针对上述情况,提出含有粗差的Helmert方差分量估计方法,用于处理观测值含有粗差时的方差分量估计。

Helmert方差分量估计在GPS/GLONASS组合定位中的应用

介绍了GPS/GLONASS组合定位模型,探讨了组合定位解算中的时间系统转化和坐标系统转化的问题,研究了利用Helmert分差分量估计进行验后定权的方法及其步骤,对IGS基准站nano某一天的观测数据进行组合定位解算与分析,认为在GPS/GLONASS组合定位解算中选择1∶0.210 6的权比,能够提高单点定位的精度。

Helmert方差分量估计在跨江水准测量中的应用

Helmert方差分量估计是一种根据验后信息重新定权来保证观测值权值合理的方法之一,在很多方面已经得到了很广泛的应用。把Helmert方差分量估计引入跨江水准测量的数据处理中,使观测数据的权值更加合理,平差结果更加准确。

Helmert方差分量估计在跨江水准测量中的应用

Helmert方差分量估计是一种根据验后信息重新定权来保证观测值权值合理的方法之一,在很多领域已经得到了广泛的应用。本文把Helmert方差分量估计引入跨江水准测量的数据处理中,使观测数据的权值更加合理,平差结果更加准确。

抗差Helmert方差分量估计在Multi-GNSS中的应用

针对Multi-GNSS多星座数据融合中,系统精度差异和观测量粗差等因素对导航定位精度产生的影响,利用赫尔默特(Helmert)方差分量严密公式对任一时刻3种卫星导航系统之间的权比进行了计算,基于IGG3对BDS、GPS、GLONASS的伪距观测量进行了抗差估计。采集BDS/GPS/GLONASS数据,并分别采用1∶1∶1的等权比法、Helmert方差分量估计法和抗差Helmert方差分量估计等方法进行数据融合,计算得到各个系统X、Y、Z方向的误差,位置精度因子和均方根误差。实验表明:抗差Helmert方差分量估计法不仅能够抵抗观测值中的粗差,而且能够合理分配观测值的权比,可取得较好的导航精度。该方法为提高基于Multi-GNSS的导航定位精度提供了参考。