一種改進(jìn)turboedit數(shù)據(jù)預(yù)處理算法_袁玉斌

1、一種改進(jìn)的TurboEdit　 非差數(shù)據(jù)預(yù)處理算法,袁玉斌　黨亞民　成英燕,Chinese Academy of Surveying & Mapping,2009.08.08,2,主要內(nèi)容,常用的非差數(shù)據(jù)預(yù)處理算法TurboEdit算法介紹TurboEdit算法的改進(jìn)實(shí)例分析 結(jié)論,,,3,1、常用的非差數(shù)據(jù)預(yù)處理算法,高次差法多項(xiàng)式擬合法相鄰歷元求差法偽距相位組合法多普勒積分法卡爾曼濾波TurboEdi

2、t算法 ……,4,2、 TurboEdit算法介紹§2.1、Melbourne-Wübbena（M-W）組合,M-W觀測(cè)值及其整周模糊度可分別表示為一般地對(duì)于一個(gè)無(wú)周跳的觀測(cè)時(shí)段， 應(yīng)接近于常數(shù)，并且隨機(jī)分布，一旦發(fā)生寬巷周跳，則曲線隨之出現(xiàn)跳變。,,,,,,,,,,,5,采用遞推公式計(jì)算每一歷元 的寬巷模糊度預(yù)測(cè)值 　　及其方差 ：　若 ,則

3、認(rèn)為 歷元可能發(fā)生周跳；繼續(xù)判斷 歷元的狀態(tài)。,6,§2.2、Geometry-Free（G-F）組合— 整數(shù)據(jù)段擬合,G-F觀測(cè)值為 G-F組合觀測(cè)值適于周跳探測(cè)與修復(fù)、粗差剔除。一般利用多項(xiàng)式進(jìn)行擬合，根據(jù)擬合殘差來(lái)判斷是否發(fā)生周跳。若 則認(rèn)為 歷元發(fā)生周跳。然后進(jìn)行周跳修復(fù)(葉世榕,2002)。 分別探測(cè)出M-W和G-F周跳后，聯(lián)立方程求解 上的周跳值。,,,,,,7,主要

4、內(nèi)容,常用的非差數(shù)據(jù)預(yù)處理算法TurboEdit算法介紹TurboEdit算法的改進(jìn)實(shí)例分析 結(jié)論,,,8,3、TurboEdit算法的改進(jìn)§3.1、M-W寬巷模糊度預(yù)測(cè)值及方差,預(yù)測(cè)當(dāng)前歷元寬巷模糊度及方差時(shí) （1）只能利用當(dāng)前弧段的觀測(cè)值。 （2）選擇序列亦不能太長(zhǎng)。 （3）考慮到粗差問(wèn)題。,,,,9,選取一參考?xì)v元 ， 兼顧了前述要求。設(shè)從參考?xì)v元至當(dāng)

5、前歷元 的粗差數(shù)為 ，則,,,,,,,,10,§3.2、Geometry-Free（G-F）組合— 相鄰歷元求差法,如果 、 的測(cè)量誤差為0.01周，則 的中誤差為0.023周，可根據(jù)拉依達(dá)準(zhǔn)則或肖維勒準(zhǔn)則來(lái)探測(cè)異常。,,,,,,(1),(2),(3),,11,§3.3、G-F組合的滑動(dòng)窗口擬合模型,整數(shù)據(jù)段上的擬合模型 (見(jiàn)§2.2) 以下兩個(gè)缺陷：　　　1）、該方法只能探測(cè)大周跳。　

6、　　2）、擬合階數(shù)的選擇問(wèn)題。相鄰歷元差分法(見(jiàn)§3.2) 本質(zhì)上也是一種擬合模型。,,,,12,§3.4、G-F組合擬合模型的概括模型,本文提出一種基于滑動(dòng)窗口的擬合模型。對(duì)當(dāng)前歷元，僅選擇前n個(gè)歷元來(lái)求定擬合參數(shù)和中誤差 ，然后作判斷　 如果上式成立，則當(dāng)前歷元異常，繼續(xù)進(jìn)行下一歷元的判斷。如果連續(xù)三個(gè)歷元均超限，則認(rèn)為出現(xiàn)了周跳，否則認(rèn)為出現(xiàn)了粗差，并在相應(yīng)的歷元作粗差標(biāo)記。附加更強(qiáng)的約束條

7、件，重新遍歷各G-F弧段的歷元，進(jìn)一步剔除難以發(fā)現(xiàn)的小粗差。,,,,13,14,主要內(nèi)容,常用的非差數(shù)據(jù)預(yù)處理算法TurboEdit算法介紹TurboEdit算法的改進(jìn)實(shí)例分析 結(jié)論,,,15,4、實(shí)例分析,以bjfs1750.08o的PRN02數(shù)據(jù)作實(shí)驗(yàn)，共756歷元。第100歷元處加周跳 ，等周周跳，M-W探測(cè)的盲點(diǎn)；第200歷元處加周跳 ，等距周跳，G-F探測(cè)的盲點(diǎn)；在第300、

8、301、302、303歷元處分別加上 、 、 、 周跳，此為連續(xù)周跳（或同時(shí)發(fā)生周跳和粗差）；在第400、405歷元處分別加上 、 周跳。注意兩周跳時(shí)間間隔較小，并且施加的為小周跳。不少文獻(xiàn)認(rèn)為，對(duì)開(kāi)始十幾歷元內(nèi)出現(xiàn)的周跳TurboEdit算法將無(wú)能為力。本文的改進(jìn)算法期望可避免這一情況。在第500、501歷元處分別加上 、 的小粗

9、差。,,,,,,,,,,,,,,,,16,經(jīng)過(guò)前述處理后，M-W和G-F序列為,序列,,序列,17,改進(jìn)后的算法將先探測(cè)寬巷周跳，正如預(yù)期結(jié)果：M-W探測(cè)到了三個(gè)周跳，但遺漏了100歷元處的等周周跳。而在劃分的M-W弧段中，G-F組合彌補(bǔ)了M-W組合的這一缺陷?！　　?　　 　將 、 浮點(diǎn)解四舍五入取整即得整數(shù)解，可知取整帶來(lái)的舍入誤差較小。對(duì)300-303共四個(gè)歷元的連續(xù)周跳，該算法只認(rèn)

10、為第四歷元處發(fā)生周跳，而將前三個(gè)歷元當(dāng)作粗差剔除。另外400歷元處的寬巷周跳被正確探測(cè)到，但由于400-404弧段太短，難以正確解算出兩波段上的周跳值而被當(dāng)作粗差剔除。,,,18,改進(jìn)的算法對(duì)粗差有較強(qiáng)的探測(cè)能力。下圖為500歷元處左右的G-F序列放大效果。從圖中可以看出，盡管0.1周的粗差較小，但一經(jīng)滑動(dòng)窗口放大，即明顯表現(xiàn)出來(lái)。本實(shí)驗(yàn)探測(cè)到第500歷元發(fā)生異常后，解算的連續(xù)三個(gè)歷元擬合殘差分別為-0.0182、0.0205、0.00