L1范数与IQR统计量组合的GNSS坐标序列粗差探测算法

发布时间：2017-08-04 23:20

  本文关键词：L1范数与IQR统计量组合的GNSS坐标序列粗差探测算法

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【摘要】：GNSS坐标时间序列中不可避免地含有粗差,未剔除的粗差将会导致参数估计有偏。因此,粗差探测与剔除是GNSS坐标序列分析中一项重要的数据预处理工作。针对GNSS坐标时间序列特点,提出了一种将L1范数(L1-norm)估计与四分位距统计量IQR(interquartile range)组合的移动开窗粗差探测算法,称之为L1_Mod IQR。该方法的主要思想是,首先利用L1范数估计得到较"真实"的残差,然后再对残差采用IQR统计量进行粗差探测。将L1_Mod IQR法与"3σ"法、基于最小二乘的τ检验法等粗差探测算法进行了模拟计算与对比,验证了该算法的有效性。进一步采用L1_Mod IQR算法对中国区域10个IGS站的高程时间序列进行了分析,结果表明中国区域IGS站高程序列的粗差剔除率最小为0.1%,最大为2.6%。并且以WUHN站为例与SOPAC提供的结果进行了对比,结果表明SOPAC提供的"Clean"数据仍含有大量的粗差,而L1_Mod IQR算法能够有效地剔除粗差。
【作者单位】： 信息工程大学;地理信息工程国家重点实验室;西安测绘研究所;
【关键词】： 全球卫星导航系统 坐标时间序列 粗差探测 L范数 四分位距统计量 开窗检验
【基金】：国家863计划项目(2013AA122501-1) 国家自然科学基金项目(41374019,41020144004,41474015,41274045,41574010) 地理信息工程国家重点实验室开放研究基金项目(SKLGIE2015-Z-1-1)
【分类号】：P228.4
【正文快照】： 由于受多路径效应、测站相关的误差(如电磁干扰)以及轨道异常误差等因素的影响,GNSS坐标时间序列中不可避免地含有粗差。且GNSS野外观测时检核条件少,使得GNSS测量方法虽然整体精度较高,但异常观测仍不可避免[1]。GNSS坐标时间序列中的粗差探测与剔除已有多位学者进行了深入研

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本文编号：622235