[發明專利]一種基于擬準檢定的超強崩潰污染率抗差估計算法

有效

• 申請號: 202011047884.8
• 申請日: 2020-09-29
• 公開（公告）號: CN112131752B
• 公開（公告）日: 2021-09-10
• 發明（設計）人: 瞿偉;陳海祿;張勤;高源;梁世川;韓亞茜
• 申請（專利權）人: 長安大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06K9/62
• 代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙) 11350
• 代理人: 湯東鳳

本發明公開了一種基于擬準檢定的超強崩潰污染率抗差估計算法，利用K均值聚類算法實現了任意粗差占比情況下對于擬準觀測值的自動化選擇，以實現粗差的粗識別，然后以擬準真誤差作為抗差估計中等價權函數的初值進行迭代計算，以實現粗差的精識別和模型參數的超強崩潰污染抗差估計。本方法相較于常規抗差估計和基于殘差中位數的抗差估計而言，可更加準確地實現對區域GNSS速度場中粗差數據的探測，實現區域地殼運動模型參數的超強崩潰污染率抗差估計，為后續進一步研究區域地殼形變特征提供更真實、更有價值的基礎數據，為復雜場景中地殼形變監測數據的粗差探測和模型參數估計提供一種有效的處理方法。

技術領域

本發明屬于高精度地殼形變監測數據處理領域，涉及到一種基于擬準檢定的地殼運動GNSS水平速度場粗差探測與模型參數估計技術，該算法以高精度地殼形變監測為實際應用背景，可用于觀測環境復雜、局部地殼活動活躍等場景中的地殼形變高精度監測應用方向。

背景技術

隨著現代空間大地測量技術的迅猛發展，特別是以全球導航衛星系統(GNSS)為代表的空間監測技術的現代化建設，可利用其以厘米級甚至毫米級的精度實現對地殼水平運動的高精度監測。但受監測環境干擾、局部地殼活動或地震等因素影響，導致所觀測到的GNSS速度場數據中通常含有粗差，若粗差無法被有效的剔除，會對地殼形變分析模型參數估計造成極大的干擾，給實際應用帶來不利。因此，粗差探測是高精度地殼形變監測數據后處理的重要內容。

目前在GNSS地殼形變數據處理中，常用的粗差探測策略有：人為判定法、粗差探測法、抗差估計法和擬準檢定法。對于人為判定法而言，國內外研究主要依據人為經驗和先驗信息對粗差進行探測與剔除，但當先驗信息不足時只依賴人為經驗會出現誤判的弊端；對于粗差探測法而言，國內外研究主要是對觀測值后驗殘差進行假設檢驗，以實現對粗差的探測與辯識，常用的檢驗方法有正態分布檢驗、均勻分布檢驗、F分布檢驗等，但當觀測值中含有多個粗差時，假設檢驗過程易受到干擾，此外，觀測值后驗殘差易受模型平差結構的影響，難以全面反映出實際的誤差水平；對于抗差估計而言，國內外研究主要通過構建等價權函數，如IGG方案、Huber權函數和雙因子等價權等對含有粗差數據的觀測值進行降權處理，從而達到削弱含粗差觀測值對于模型參數估計影響的目的，但該方法易受最小二乘殘差初值的影響而陷入局部收斂的誤區，從而導致模型參數估計的不準確。對于擬準檢定而言，國內外研究主要借鑒擬穩平差的思想，建立真誤差數學模型，提出了“擬準觀測”的概念，通過擬準檢定解算粗差，粗差檢測效果良好。該方法的關鍵在于擬準觀測值的選擇，當粗差占比過高時，現有的技術無法有效自動化的選擇擬準觀測值，從而致使模型參數估計陷入崩潰。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的缺陷，提出了一種基于擬準檢定的超強崩潰污染率抗差估計算法，該方法首先利用K均值聚類算法實現了任意粗差占比情況下對于擬準觀測值的自動化選擇，以實現粗差的粗識別，然后以擬準真誤差作為抗差估計中等價權函數的初值進行迭代計算，以實現粗差的精識別和模型參數的超強崩潰污染抗差估計。該方法可以有效避免粗差占比過高時傳統粗差探測策略易崩潰失效的問題，為復雜場景中地殼形變監測數據的粗差探測和模型參數估計提供一種有效的處理方法。

本發明的技術方案如下：

一種基于擬準檢定的超強崩潰污染率抗差估計算法，包括以下步驟

(1)基于研究區域內所有的GNSS水平速度場，建立整體旋轉與均勻應變模型，在最小二乘準則下求解出模型參數與對應的最小二乘改正數V；

(2)求出全部最小二乘改正數V的絕對值的中位值，并將其作為單位權中誤差的估計值，據此計算擬準觀測值初選指標，并對其按從小到大的順序進行排序；

(3)根據排序結果進行多維完整搜索，利用K均值聚類對擬準觀測值和非擬準觀測值進行智能聚類，實現擬準觀測值的自動化選擇；

(4)根據選定的擬準觀測值，執行擬準檢定解算，獲得擬準真誤差Δ_N；