多模多频GNSS差分码偏差估计及电离层建模研究

电离层延迟是GNSS导航定位中重要的误差源,对电离层进行监测和建模具有重要的意义。GNSS具有覆盖范围广、观测时间长、反演精度高等特点,为电离层监测和建模提供了一种有效的手段。差分码偏差(differential code bias,DCB)包含在电离层观测值中,与电离层总电子含量(total electron content,TEC)参数相互耦合,在电离层建模时需要被精确分离和确定。

基于总体最小二乘的线性回归迭代算法

针对线性回归模型的特点,以一元线性回归为例,运用拉格朗日原理推导了一种迭代算法。该算法推导过程简单且易于程序实现,通过算例验证了该算法的正确性。

空间直线的结构总体最小二乘拟合

提出结构总体最小二乘方法拟合空间直线,该方法能顾及三维坐标的误差,同时保证测量点到拟合直线的距离和最小。通过算例分析,验证了该方法的有效性和可行性。

线性回归模型的稳健总体最小二乘解算

针对线性回归中自变量和因变量可能含有粗差的情况,提出线性回归模型的稳健总体最小二乘法。将线性回归模型进行等价变换,视其总体最小二乘平差模型为非线性,根据选权迭代的思想推导线性回归模型的稳健总体最小二乘迭代算法。以模拟算例在自变量和因变量同时添加粗差的情况下进行10 000次试验,并从中选出一组数据进行具体分析,结果验证了本文算法的有效性和可行性。

线性回归总体最小二乘平差模型及解算

针对系数矩阵含有一列常数列的线性回归总体最小二乘平差问题,提出一种总体最小二乘平差模型。在此基础上,推导了线性回归总体最小二乘的迭代算法,并采用一个算例验证了模型和算法的可行性。

两种客观赋权法及其在确定组合预测权重中的应用

构建组合预测模型对工程沉降问题进行预测,是一种有效的预测方法,它能综合利用各单一预测模型的有用信息,提高预测精度,但确定其权系数的计算较为复杂。文中利用两种客观赋权方法来计算组合预测模型中的权重,方法简单易懂且使用方便,并通过实例分析证明其优越性。

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。

考虑自变量误差的线性回归迭代算法

为解决线性回归中自变量含误差的问题,根据间接平差模型和总体最小二乘原理推导了一种总体最小二乘迭代算法。算例验证了该算法的有效性和可行性。

总体最小二乘线性回归统一模型及解算

对总体最小二乘线性回归问题进行了进一步的分析探讨,针对文献中提出的同时考虑因变量和自变量误差的条件平差模型和间接平差模型,通过理论分析和推导,当把因变量与自变量看成是等精度时其平差结果并未达到预定目的,而是与只考虑因变量误差的平差结果一致。同时,文献中所述平差模型都只限于一元线性回归,而未讨论多元线性回归的总体最小二乘问题。鉴于此,本文基于间接平差方法提出了一种总体最小二乘线性回归的统一模型,并推导了其具体解算方法,该模型同时考虑了因变量和自变量的误差且同样适用于多元线性回归。通过实例分析,说明了本文所述方法的正确性和合理性。

顾及系数矩阵常数列的总体最小二乘迭代解法

介绍总体最小二乘的奇异值分解法(SVD)和混合总体最小二乘法(LS-TLS),基于间接平差原理推导一种总体最小二乘迭代解法,可以用来解决系数矩阵含常数列的总体最小二乘平差问题。最后分别对系数矩阵不含常数列和系数矩阵含常数列的算例进行验证,得到的结果与采用奇异值分解法和混合总体最小二乘法计算的结果相同,表明算法的有效性。

附不等式约束的总体最小二乘迭代算法

基于惩罚函数和测量平差中权的思想,提出了附不等式约束的总体最小二乘平差模型,即利用惩罚函数对不等式约束方程构造约束权,通过零权和无限权将不等式约束转换为等式约束,从而将不等式约束平差准则转化为传统的测量平差准则。同时,根据非线性最小二乘平差理论,用构造结构矩阵的方法来顾及系数矩阵的结构性,推导了附不等式约束的总体最小二乘迭代算法。该算法迭代格式与传统的间接平差类似,只需经过若干次迭代便能得到最优解。

总体最小二乘求解线性回归模型的迭代算法

根据线性回归模型的特点,推导了一种解线性回归参数的总体最小二乘算法。并对其单位权中误差的评定进行了探讨,通过理论推导表明按常规的总体最小二乘解法求得的线性回归单位权中误差与实际不符,并对其进行了纠正。通过算例分析且与常规的总体最小二乘解法进行比较,结果表明了算法的正确性和可靠性。

PEIV模型参数估计新算法

PEIV(Partial Errors-In-Variables)模型是EIV模型的扩展,它能解决系数矩阵含有非随机元素或存在结构特性的问题。针对常规PEIV模型算法的复杂性,提出了一种PEIV模型参数估计的新算法。该算法将系数矩阵含误差的元素看成是一类观测值,与平差模型原观测值构成两类观测值,将PEIV平差模型表示为类似于传统的最小二乘间接平差模型,再通过非线性最小二乘平差理论,推导出了算法的迭代公式和精度评定公式。算法迭代格式与间接平差类似,通过算例验证了算法的可行性和正确性。

多元部分变量误差模型及解算

本文针对多元总体最小二乘中系数矩阵存在常数项和重复元素的问题,提出了一种多元部分变量误差模型(multivariate partial EIV model)。根据总体最小二乘平差准则,采用非线性最小二乘平差理论和经典间接平差方法推导了三种多元部分变量误差模型的解算算法。通过一个实测算例和一个模拟算例进行了参数解算,结果分析表明本文算法能得到与文献算法一致的参数估值,验证了本文算法的有效性和可行性。

多元加权总体最小二乘新解法

将多元加权总体最小二乘模型进行变换,转化为加权总体最小二乘模型,推导构造新的系数矩阵和系数矩阵元素协因数阵的公式,研究多元加权总体最小二乘的解算流程。以Jazaeri加权总体最小二乘为例,给出多元总体最小二乘参数的解算过程。通过算例分析和比较,验证了该方法的有效性。

单频到五频多系统GNSS精密单点定位参数估计与应用

全球导航卫星系统(GNSS)已发展至多频多系统时代,特别以我国北斗卫星导航系统(BDS)为代表的四大全球导航卫星系统可全天时、全天候播发十几个频率的伪距、相位和多普勒等观测信息。多频多系统GNSS为用户提供更多的观测数据和组合选择,为精密定位、导航和授时(PNT)应用带来了新的机遇,如高精度位置服务、大地测量、空间天气和灾害监测等。但多频多系统GNSS观测为精密单点定位(PPP)组合模型和系统偏差及大气延迟估计等带来诸多问题和挑战。本文给出了单频到五频多系统GNSS精密单点定位(PPP)模型,估计和评估了单频到五频多系统GNSS PPP定位精度、接收机钟差、对流层延迟、卫星和接收机硬件延迟,以及频间偏差。给出了GNSS PPP最新应用进展,包括GNSS气象学、电离层模拟、时间频率传递、建筑物安全和地震监测及其应用。结果表明,多频多系统极大地提高了GNSS PPP参数估计的精度和可靠性,具有重要的应用价值。最后给出了多频多系统GNSS PPP应用前景与展望。

一种差分码偏差估计的简化模型及其评估分析

提出一种差分码偏差估计的简化模型,将测站方向上各穿刺点的VTEC简化为一个参数,分时段进行直接估计。为验证该方法的有效性,采用球谐函数建模和基于GIM的估计方法进行比较分析。选用2016-01近200个IGS测站的GPS+GLONASS数据进行实验,并采用CODE提供的产品进行验证。结果表明,对于GPS(GLONASS)卫星DCB,该方法与其他2种方法估计的结果比较接近,与CODE产品相比平均偏差和标准差分别为-0.3~0.5 ns(GPS)、1.3~0.7 ns(GLONASS)和0.05~0.20 ns(GPS)、0.14~1.10 ns(GLONASS);对于接收机DCB,3种方法与CODE产品的平均偏差分别为-0.6~0.7 ns(GPS)和-1.5~1.5 ns(GLONASS)。实验结果验证了差分码偏差估计简化模型的有效性。

部分变量误差模型的极大似然估计

针对变量误差模型系数矩阵含有常数项的情况,部分变量误差模型在平差时只提取系数矩阵中的随机元素进行处理,较大程度的减少了参数估计的个数。为了进一步提高部分变量误差模型的参数估计效率,文中根据极大似然估计原理提出了一种部分变量误差模型的极大似然估计算法,并分析和比较了该算法与文献中几种算法的关系,证明算法之间的等价性。最后采用两个算例进行验证,结果表明文中算法能取得与已有算法一致的结果,而且具有迭代格式简单,计算效率高的优点。

EIV模型参数估计的新方法

提出了一种EIV(errors-in-variables)模型参数估计的新方法,即根据非线性最小二乘平差理论,并用构造结构矩阵的方法来顾及系数矩阵的重复元素和常数项,推导了其迭代算法和精度评定公式。新方法统一了总体最小二乘、加权总体最小二乘以及结构总体最小二乘三种算法,并给出了详细的解算步骤。新方法的推导过程及其迭代格式较为简单,易于程序实现。最后通过两个实例验证了本文方法的有效性和可行性。

顾及系数矩阵结构性的加权总体最小二乘解算

针对加权总体最小二乘平差模型中系数矩阵具有结构性的问题,该文设计了一种顾及系数矩阵结构性的加权总体最小二乘迭代解法:首先,利用非线性最小二乘平差方法将总体最小二乘模型线性化;然后,采用结构矩阵的方法顾及系数矩阵的重复元素和常数项,通过间接平差的原理推导了顾及系数矩阵结构性的加权总体最小二乘迭代公式,可适用于加权总体最小二乘的参数估计;最后,通过算例分析并与其他算法进行比较,验证了该算法的有效性和可行性。