移动开窗检验法及其在GOCE数据粗差探测中的应用

简单回顾观测值粗差探测、识别及控制的基本方法,基于最小二乘推估理论给出卫星重力时间序列数据的粗差探测方法,其基本思路是利用除被探测点以外的观测数据对该点进行推估,并与其真实观测值进行比较,依照某种统计量和一定的准则进行粗差判别。基于上述思想,构造服从t-分布检验统计量,提出了移动开窗检验法,给出一种简单的时间相关函数、窗口宽度的确定方法以及详细的循环检验步骤。利用模拟的GOCE卫星重力梯度数据验证了新方法的有效性。

L1范数与IQR统计量组合的GNSS坐标序列粗差探测算法

GNSS坐标时间序列中不可避免地含有粗差,未剔除的粗差将会导致参数估计有偏。因此,粗差探测与剔除是GNSS坐标序列分析中一项重要的数据预处理工作。针对GNSS坐标时间序列特点,提出了一种将L1范数(L1-norm)估计与四分位距统计量IQR(interquartile range)组合的移动开窗粗差探测算法,称之为L1_Mod IQR。该方法的主要思想是,首先利用L1范数估计得到较"真实"的残差,然后再对残差采用IQR统计量进行粗差探测。将L1_Mod IQR法与"3σ"法、基于最小二乘的τ检验法等粗差探测算法进行了模拟计算与对比,验证了该算法的有效性。进一步采用L1_Mod IQR算法对中国区域10个IGS站的高程时间序列进行了分析,结果表明中国区域IGS站高程序列的粗差剔除率最小为0.1%,最大为2.6%。并且以WUHN站为例与SOPAC提供的结果进行了对比,结果表明SOPAC提供的"Clean"数据仍含有大量的粗差,而L1_Mod IQR算法能够有效地剔除粗差。