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。

抗差Helmert分量估计在地铁CPⅢ控制网平差中的应用

为使CPⅢ控制网数据定权合理、提高平差成果精度,并具有抗粗差特性,论文提出采用结合Huber的Helmert抗差分量估计定权方法对CPⅢ控制网中的水平角、竖直角和斜距三类观测值进行合理定权平差,以福州市轨道交通4号线工程西门站至东街口站区间右线CPⅢ控制网测量项目为例,验证了该方法的定权合理性和可靠性,并可获得点位偏差小、精度可靠且有抗粗差能力的平差成果。

偏正态混合效应模型中方差分量函数的参数Bootstrap推断

偏正态混合效应模型通过引入偏度参数,以便更好地刻画实际数据偏态特征,所以被广泛应用于众多实际领域.进一步,方差分量的假设检验一直是该模型的热点研究问题.因此,有必要在偏正态分布下系统讨论混合效应模型中方差分量函数的统计推断问题.首先,分别基于参数Bootstrap方法和广义方法探讨单个方差分量、方差分量之和、方差分量之比的单边假设检验和区间估计问题.其次,Monte Carlo结果表明,在所给样本量和参数设置下,参数Bootstrap方法大多数情况下优于广义方法.最后,将上述方法应用于空气质量指数的案例研究中,以验证所给方法的合理性与有效性.

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。

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。

基于方差分量估计的视觉定位方法

针对视觉导航中存在成像特征点的非均匀误差会影响位姿计算准确度的问题,提出一种基于方差-协方差分量估计的视觉定位方法。首先,从理论角度出发分析相机测量过程中随机误差存在形式及影响因素;其次,向双目相机视觉及视觉/惯性融合模型添加随机模型优化模块,构建非线性优化系统;最后,使用KITTI数据集、EuRoC数据集进行测试,对数据进行基于划分的聚类处理,验证得到该方法能够更加有效精准地估计飞行目标的位姿信息,对随机误差具有良好的优化效果。

GPS+BDS与UWB组合定位的Helmert方差分量估计方法

为了提高室内外过渡区定位精度,本文采用GPS+BDS与UWB组合定位,建立GPS+BDS与UWB组合定位模型,并针对GPS与BDS星座结构的不同,以及UWB与GNSS观测值残差差异较大的情况,采用Helmert方差分量估计法分别对GPS、BDS、UWB进行定权;最后通过动态室内外过渡区试验组合模型进行精度验证。结果表明,基于GNSS+UWB定位系统,采用Helmert方差分量方法,在东、北、天3个方向的定位精度均获得了显著提高,静态条件下提高幅度约为20%,动态条件下提高幅度约为10%。

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.

扩展的Helmert型方差分量估计公式

针对实用中某类观测值可能含有多个方差分量的情况,对现有Helmen型方差分量估计公式进行扩展,指出现有公式就是本文所推公式的特例。新公式从另外一个角度推导,理论和计算还表明它们与MINQUE公式和BIQUE公式的等价性,从而为不同方法的互检提供手段。

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 。

Helmert方差分量估计在隧道贯通中控制导线平差的研究

为了探讨加测陀螺方位角后导线的定权和平差,根据现代测量平差理论中的Helm ert方差分量估计法定权对加测陀螺方位角的井下控制导线进行平差.以上海415工程实例的贯通数据进行计算和验证,结果表明,Helm ert方差分量估计定权与给定的先验中误差无关,总是收敛到一个相同的平差结果;先验中误差与Helm ert方差分量估计定权的迭代次数或收敛速度有关;Helm ert方差分量估计定权迭代平差,井下控制导线端点横向精度可提高约60%.

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。

核心家系中数量性状遗传方差分量模型的研究

目的 研究核心家系中带协变量的数量性状的遗传方差分量模型 ,探索数量性状的遗传因素和环境因素作用大小的分析方法。方法 将线性混合模型应用于核心家系资料 ,根据核心家系成员的遗传关系建立遗传方差分量模型 ,运用SAS软件中的Mixed模块和WinBUGS软件进行参数估计 ,分析各影响因素作用大小。结果 模拟研究表明REML法和MCMC法都可得到近似无偏的参数估计。REML法计算耗时较少 ,但该法对各参数的区间估计具有一定的局限性 ,而MCMC法可方便地得到各参数的可信区间。结论 该模型可应用于实际家系资料 。

等价条件平差模型的方差-协方差分量最小二乘估计方法

提出等价条件闭合差的方差-协方差分量最小二乘估计方法,简称LSV-ECM法。首先,利用等价条件平差模型建立了基于等价条件闭合差二次型的方差-协方差分量估计方程,由矩阵半拉直算子将其变换为线性Gauss-Markov形式,进而通过最小二乘准则导出了具有模型通用性、形式简洁性且满足无偏性和最优性的方差-协方差分量估计公式。其次,证明了LSV-ECM方法与残差型VCE方法的等价性,并在此基础上通过计算复杂度定量分析了所提方法的计算高效性。最后,通过边角网平差和中国区域GNSS站坐标时序建模及其结果分析,验证了所提新方法的正确性和计算高效性。

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。