[發明專利]一種新的GNSS時間序列中異常值精確識別方法

有效

• 申請號: 201811287416.0
• 申請日: 2018-10-31
• 公開（公告）號: CN109507697B
• 公開（公告）日: 2023-08-18
• 發明（設計）人: 劉超;吳昊
• 申請（專利權）人: 安徽理工大學
• 主分類號: G01S19/37
• 分類號: G01S19/37;G01S19/39;G06F17/18;G01B21/32
• 代理公司: 合肥維可專利代理事務所(普通合伙) 34135
• 代理人: 吳明華

1.一種新的GNSS時間序列中異常值精確識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，采集對構筑物或建筑物進行形變監測的GNSS時間序列，統計其均值和標準差；

步驟2，將步驟1中的數據進行正態性檢驗，對不服從正態性分布的數據通過Q統計量的方法轉換；

步驟3，將步驟1或步驟2的數據通過CUSUM的統計量計算公式，構建CUSUM偏移統計量；

步驟4，將步驟3中的CUSUM統計量作為檢驗數據，使用BFAST算法，得出趨勢項中的斷點列表；

所述步驟2中，對于判別監測數據的正態性所構建的公式如下(1)和(2)：

a＝(m^TV^-1V^-1m)^-1/2m^TV^-1??????????????(2)

式(1)和(2)中：是樣本均值，其中矩陣V是個協方差矩陣，屬于n個標準正態分布的隨機變量的順序統計量，m是這些變量的期望組成的向量，統計量W設定為顯著性水平α，然后獲得它的臨界值W_α；

式(3)中，K(y)為核函數，l為一個平滑參數，K_l(y)為縮放核函數,再通過標準正態分布的逆函數將通過核密度估計得到的概率密度函數F_l轉換為Q_l，轉換后的Q_l近似的服從正態分布；

所述步驟3中，根據服從正態分布的GNSS時間序列或轉換后的數據，構建CUSUM偏移統計量，其具體思路為：

步驟3.1：給定偏移值Δ，設置參數k，計算均值μ，標準差σ，CUSUM上、下偏移統計量初始值和均為0；

步驟3.2：計算累計偏移統計量，上、下偏移統計量分別如公式(4)和(5)所示：

所述步驟4中，根據步驟3中構建的CUSUM偏移統計量，使用BFAST算法得到斷點列表，具體步驟如下：

步驟4.1：將CUSUM偏移統計量作為檢測序列，轉換為時間類型序列，給定頻率設置；

步驟4.2：設定檢驗步長h，季節性參數season，最大迭代次數max.iter，使用方法類型是普通最小二乘的移動平均求和。

2.根據權利要求1所述的一種新的GNSS時間序列中異常值精確識別方法，其特征在于步驟1中，采集對構筑物或建筑物進行形變監測的GNSS時間序列，統計其均值μ和標準差σ。

3.根據權利要求1所述的一種新的GNSS時間序列中異常值精確識別方法，其特征在于步驟3中，求解的CUSUM統計量的參數有6個，GNSS監測序列的均值μ，標準差σ，偏移值Δ，參數k，CUSUM上偏移量初始值CUSUM下偏移量初始值