發(fā)布時間：2018-06-06 15:46

  本文選題：驗后殘差 + 異常值探測��； 參考：《中國慣性技術(shù)學(xué)報》2016年01期

【摘要】：GNSS衛(wèi)星精密定軌定位的觀測量驗后殘差分析是數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的重要組成部分。目前的方法都是根據(jù)經(jīng)驗設(shè)定異常值判斷的閾值,沒有利用驗后殘差序列的時間序列特性。引入基于識別變量的AR模型異常值探測的Bayes方法對驗后殘差序列中的異常值進行探測;將異常值探測問題轉(zhuǎn)化為識別變量后驗概率值的計算問題,并給出明確的判別閾值,通過后驗概率值與事先給定的閾值進行比較判別出異常值的位置;運用Gibbs抽樣設(shè)計了識別變量后驗概率值的計算方法和異常值的估算方法。實測數(shù)據(jù)對該算法的驗證表明該算法能夠準(zhǔn)確地探測出異常值的位置,將異常值剔除之后的觀測值序列應(yīng)用到精密單點定位中,結(jié)果表明該算法的使用提高了精密單點定位的定位精度。
[Abstract]:The posterior residual analysis of GNSS satellite precise orbit determination is an important part of data quality control. The current methods are based on experience to set the threshold of outliers, without using the time series characteristics of posteriori residuals. The Bayes method of detecting the outliers of AR model based on identifying variables is introduced to detect the outliers in the posteriori residual sequence, the problem of detecting outliers is transformed into the calculation of the posteriori probabilities of identifying variables, and the definite threshold is given. The position of outliers is determined by comparing the posteriori probability value with the pre-given threshold value, and the calculation method and the estimation method of the outlier value are designed by using Gibbs sampling. The verification of the algorithm by measured data shows that the algorithm can accurately detect the position of outliers and apply the outliers sequence to precise single point positioning. The results show that the accuracy of precision single point positioning is improved by using this algorithm.
【作者單位】： 解放軍信息工程大學(xué)地理空間信息學(xué)院;北京衛(wèi)星導(dǎo)航中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41104047,41174026)
【分類號】：P228.4

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本文編號：1987235