一种顾及先验约束的窄巷FCB估计方法

精密单点定位(PPP)技术由于作业灵活,目前在多领域得到了广泛的应用,其中整周模糊度固定是精密单点定位的核心问题。由于北斗三号全球卫星导航系统(BDS-3)的测站分布大多数集中在亚太区域,因此BDS-3的窄巷小数周偏差(FCB)受观测环境和观测条件的影响,各时段估计值差异较大,窄巷FCB的估计精度严重制约了BDS-3精密单点定位的整周模糊度固定。针对此问题,本文提出了采用最小方差估计算法,加入先验信息估计窄巷FCB的方法。首先对各观测站的观测数据进行粗差探测与隔离,在处理“干净”的数据的基础上,依据先验方差和均值进行最小方差估计,最后采用亚太地区38个观测站数据进行验证。试验结果表明,新方法估计的窄巷FCB月稳定性在0.2周以内,利用估计的窄巷FCB在进行BDS-3精密单点定位时,静态条件下固定率可达95.1%,定位精度在东向、北向和天向3个方向的均方根误差(RMS)分别为1.1、1.3和3.9 cm。

考虑自然邻点影响域的多波束测深数据趋势面滤波改进算法

针对传统趋势面滤波法在多波束测深数据粗差探测方面存在曲面拟合函数不确定、滤波不彻底以及部分水深点被不合理剔除的问题,通过引入散乱水深点局部最小范围——自然邻点影响域的概念,提出一种基于自然邻点影响域的多波束测深数据趋势面滤波改进算法。首先,通过对自然邻点影响域内的局部曲面进行分析,构造了影响域内特定局部坐标系下的统一曲面拟合函数;然后,利用该统一曲面拟合函数按照所提传递式迭代趋势面滤波法进行顺次迭代逐步滤除影响正常水深点判定的粗差数据;最后,根据突变地形边界点在其相邻邻域地形内连续性不一致的特性,建立了面向突变地形边界点的判断准则。试验结果表明:该改进算法可适应不同复杂程度的海底地形,有效剔除多波束水深数据中的粗差点,同时对实际海底地形中的正常水深点和各种特殊水深点进行保留,显著提高了海底地形表达的精度。

坐标转换中公共点粗差定位与降低粗差点影响方法研究

提出一种坐标转换公共点粗差定位和降低粗差点影响的新方法,即利用最小二乘平差后的方差,采用方差比值检验法,实现在布尔莎七参数计算过程中的粗差定位和剔除。并在公共点较少不适宜直接剔除的情况下,将假设检验与降权迭代计算结合,减弱粗差点的影响,提高了坐标转换的精度。算例证明了该方法的有效性。

高速铁路CPⅢ平面控制网粗差探测

高速铁路CPⅢ平面控制网的观测量较大且对精度要求极高,对观测量进行粗差探测是十分必要的。根据CPⅢ平面控制网的网形特点,利用误差传播理论,推导出纵横向公共边检核条件和纵向附合图形检核条件,并提出其限差的建议值,作为CPⅢ平面控制网的质量标准。基于检核条件可探测观测值中的粗差,可提高CPⅢ平面控制网的精度和可靠性。

公共点坐标粗差检验方法及其限差的研究

GPS控制网在进行坐标系统转换或平差计算之前,大多都需要首先对已知公共点坐标的粗差进行检验。针对有关检验方法进行研讨,提出了检验限差标准。并结合实例进行计算和分析,成功剔除了坐标中含有粗差的已知公共点。

数据采集中特征点粗差定位方法的探讨

本文分析了特征点应满足的几种条件，给出了一次范数最小（Ｌ１）法、最小二乘（ＬＳ）法以及粗差探测（Ｄ－Ｓ）法进行特征点粗差定位方法，并以模拟实例为例对它们进行了比较。

山区LIDAR点云数据的阶层次粗差探测与分析

针对山区LIDAR原始点云数据粗差的空间分布特性,将粗差分为极值粗差、粗差簇群和孤立点,在此基础上提出了山区机载LIDAR点云数据粗差探测的阶层次处理,并用实验数据进行了验证。实验结果表明,该方法可以有效地去除山区机载LIDAR原始点云数据中的粗差,在一定程度上提高了点云预处理的效果。

方差膨胀的稳健加权总体最小二乘点云平面拟合

为了提高平面拟合精度,本文采用总体最小二乘求解平面拟合参数。同时考虑到点云数据中含有的粗差点可能影响点云平面拟合的精度,提出了方差膨胀的稳健加权总体最小二乘。本文通过选取IGG权函数将点云数据分为3段,并引入中位数对IGG权函数进行改进,可以更准确地探测粗差。考虑到点云数据中x、y、z这3个方向的误差并不是等精度,计算了点位的协方差矩阵,使得x、y、z这3个方向的误差分配更加合理。通过实例表明,本文的方法不仅可以消除粗差点的影响,还能减弱可疑点的影响,得到更为准确的平面拟合参数,提高了平面拟合精度。

基于鲁棒马氏距离的LiDAR点云粗差探测与分析

基于鲁棒马氏距离,提出了针对LiDAR点云的粗差探测与剔除算法。首先,将LiDAR点云数据划分为子块,对各个子块点云分布的中心、尺度等统计参数使用确定型最小广义方差估计算法进行鲁棒估计。而后计算各点的鲁棒马氏距离,根据鲁棒马氏距离的平方服从卡方分布的假设,在指定的置信度下得出相应的粗差判别限,对点云的粗差进行识别与剔除。将粗差探测与剔除算法应用到甘肃天水桥子沟一条典型切沟的测量数据中,测试了点云分块中不同子块大小与detMCD中不同子样本相对大小这两个参数与粗差剔除率的关系。结果表明,随着子块平均点数的增大,粗差的剔除率逐渐增大;而随着子样本相对大小的增加,粗差的剔除率逐渐减少。通过粗差剔除前后的点云TIN图像和剖面图像比较,本文提出的粗差探测与剔除算法可以有效去除LiDAR点云数据中的粗差,提高粗差剔除的准确性与可靠性。

顾及Gestalt邻近与简化原则的平面点集形状重建

针对经典Delaunay三角网平面点集形状重构方法存在的经验参数确定和容易出现不符合实际情况的碎洞问题,提出了一种顾及Gestalt邻近与简化原则的Delaunay三角网平面点集形状重构的算法SRGT。首先根据邻近性原则,采用双极差粗差探测技术来识别和定位Delaunay三角网中的极长边,逐步细化三角网中的内外边界;然后基于简化性原则,将形状重构的碎洞优化转化为粗差探测问题,并利用3σ粗差探测原则来实现碎洞的剔除。采用模拟与真实数据验证了本文算法的有效性。与4种经典算法(α-shape、χ-shape、边长比约束法以及■RGG)进行对照试验,表明本文算法的优越性。模拟数据表明SRGT在面状点集为均匀或随机分布时,无须设置先验参数即可有效提取复杂形状的内外边界,并且L2误差范数值明显低于其余4种方法。真实案例的试验结果也表明本文算法在工程实践中具有良好应用效果。

基于未确知滤波的点云数据粗差探测方法

根据点云数据粗差在数值上存在偶然性和孤立性的特点,对趋势面滤波方法进行了改进,提出了基于未确知滤波的趋势面粗差探测方法。通过实验验证了该方法不仅可以探测到点云数据中较小的粗差,同时还可以有效地区分粗差和异常值,避免了粗差和异常值的混淆。

拟准检定法在坐标系统转换中的应用研究

坐标系统转换是利用具有两个坐标系下坐标的公共点求取转换参数。公共点的坐标精度直接影响转换参数的求解精度,也就是影响坐标转换的精度。探讨利用拟准检定法解决公共点坐标间转换的粗差问题,当公共点误差较小时,采用最小二乘原理直接求取参数;当公共点误差较大时,采用拟准检定法判定粗差位置并估算粗差值大小,改化公共点坐标,然后采用改化后公共点坐标求取参数,可以获得较高精度的转换坐标。

GPS非差数据处理中的粗差处理方法及其应用

探讨了数据探测和稳健估计两大类粗差处理方法,处理了实际GPS观测数据,实现了在非差单点定位数据处理中对单个粗差的有效探测和处理。

变差函数权值估算的移动最小二乘匹配点云粗差剔除

现有密集匹配点云数据已实现了地表3维信息的精细化表达,然而由于误匹配,此类点云往往包含一定数量粗差点并影响后续应用的处理效果。针对此类数据中误匹配所产生粗差点的剔除问题,将变差甬数引入移动最小二乘(MLS)粗差剔除算法。变差函数对MLS拟合区域内点对间的相关性进行估算,以此为依据设置权值对最小二乘的结果进行优化;然后利用MLS局部、分区域地对点云进行曲面拟合;最终根据拟合结果剔除粗差。利用A3数字测图系统生成的城区、山区密集点云数据进行实验,并将处理结果、等权MLS处理结果与人工剔除结果进行对比。实验结果表明该算法可有效对点云中的粗差进行剔除,相较于等权MLS粗差剔除算法,陔算法在城区、山区的误判率分别降低了5.16%和1.31%。

复杂环境下高频GNSS时间序列粗差处理方法

针对复杂环境下高频全球导航卫星系统(GNSS)变形监测序列粗差多、类型不同的特点,该文提出了一种结合极点对称模态分解(ESMD)和一阶差分的粗差探测方法。首先采用ESMD获得观测序列有限个本征模态函数(IMF),根据斯皮尔曼系数确定IMF趋势项而获得残差序列;然后针对残差序列无法准确识别区域态粗差问题,构造残差一阶差分序列并根据离散态和区域态粗差特点探测粗差;最后进行积分还原获得残差序列并叠加趋势。仿真实验结果表明,该方法能识别出序列中的离散态和区域态粗差。能很好地应用于沪苏通长江公铁两用大桥高频GNSS变形监测中,对其他类似的公铁两用桥的粗差探测和修正提供参考和借鉴。