测绘科学技术

GNSS精密单点定位中的实时质量控制

张小红，郭斐，李盼，等

摘要：目的：质量控制是测量数据处理中的一个重要环节，质量控制的优劣直接影响到GNSS精密单点定位（PPP）的精度和可靠性，甚至影响PPP定位结果的可信度。近年来，GNSS测量数据处理中的粗差识别、周跳探测、抗差估计等方面仍存在着对接收机钟跳的影响考虑不周；周跳探测模拟居多，缺乏实际数据验证；质量控制过程单一，缺乏稳健的整体控制等问题；对PPP数据处理中的质量控制研究更是少见。本文提出了一套适用于PPP的实时质量控制体系，深入研究了PPP质量控制的过程、方法和效果。方法：由钟跳引起的伪距阶跃、相位连续型观测值异常，会使得 MW（Melbourne Wubbena）组合法将所有卫星载波观测值误探为周跳，并改变模糊度先验信息，必须进行探测与修复。本文采用观测值历元差分法进行实时钟跳探测与修复。对于某一历元，当且仅当所有可用卫星的历元差分伪距和相位观测值以传播时间（ms）为单位，差值大小几乎相等，且十分接近整数毫秒时，认为该历元存在钟跳。采用反向修复法，将连续的相位观测值调整成阶跃形式，同伪距基准保持一致。实时单站周跳处理方面，考虑到周跳修复的可靠性难以保证，而错误的修复又会对参数估计造成不利影响，仅对周跳进行探测和标记，不作修复。提出联合MW组合和GF（Geometry Free）组合的探测策略，避免了单一组合存在不敏感周跳的问题。针对MW组合法对低高度角卫星的探测效果不佳、GF组合误差受采样率的影响较大的问题，笔者使用不同采样率、不同高度角的实际数据进行了大量测试后，提出了与卫星高度角和采样间隔相关的周跳探测阈值表达式。从保持数据连续性、减少不必要的重新初始化角度出发，该阈值设置相对宽松。为抵制漏判的周跳和异常误差的影响，采用改进的迭代抗差估计实时地调节最大残差对应的观测量的权，等价权函数参考IGG-Ⅲ方案，每次迭代仅对当前验后残差最大的观测量使用等价权，降低其对参数估计的贡献，避免因设计矩阵的影响，部分（或单一）粗差被分配到其他正常观测值中，降低正常观测值的权，影响PPP定位解的精度和可靠性。考虑到实时质量控制的效率，为防止滤波发散，迭代次数一般选取3～5。结果：以GENO站为代表的15个测站，钟跳未修复时，其动态PPP反复多次进行重收敛，定位精度较低。究其原因，正是由于频繁的钟跳现象（平均每1 h发生一次）被误认为周跳，导致所有卫星的模糊度参数重新初始化。钟跳修复后，保证了数据处理的连续性，避免了不必要的重初始化，首次收敛后，北、东、高方向的定位精度均达到厘米级。钟跳修复后，对50个IGS跟踪站 30 s采样间隔的观测数据进行静态PPP解算。由于GF组合已经具有较强的周跳探测能力，利用其能探测出绝大多数的周跳，且大部分测站的观测数据质量较好，因此，大多数测站的静态PPP是否加入MW组合周跳探测，结果差异很小。有10个测站存在一些GF组合不敏感的周跳，仅用GF组合探测周跳定位结果较差。在联合MW组合探测周跳后，OHI3和VILL站的定位精度由6～8 cm显著提高到毫米级，改善程度达到90%左右。而采用了更为严密的质量控制后，除精度已经达到毫米级的OHI3站外，几乎所有的测站均有不同程度的改善，改善后的三维定位精度基本上在1～2 cm，平均改善程度达到49.8%。动态PPP具有类似的结论。结论：钟跳修复保证了数据处理的连续性，避免了不必要的重初始化，定位结果得到显著改善，因此，在精密单点定位过程中，必须在数据预处理阶段进行钟跳修复。联合MW组合和GF组合，避免了单一组合存在不敏感周跳的问题，提高了周跳探测的能力和可靠性。采用基于最大验后残差的迭代抗差估计，有效抑制了数据预处理阶段未被正确处理的周跳或误差的影响，定位结果更加准确、可靠。对大量的IGS数据进行的仿实时PPP处理取得了较好的效果，表明采用本文提出的实时质量控制方法，联合使用多种质量控制手段，能够显著改善定位解的质量，提高精密单点定位的精度和可靠性。

来源出版物：武汉大学学报（信息科学版）, 2012, 37(8):940-944

入选年份：2017

基于核主成分分析和粒子群优化支持向量机的滑坡位移预测

彭令，牛瑞卿，赵艳南，等

摘要：目的：滑坡是一个十分复杂的非线性动态系统，变形位移的产生及变化是其自身地质条件和受外界因素共同作用的结果。当滑坡在变形演化过程中，遭受季节性或周期性的影响因素（如降雨、库水位）作用时，变形位移曲线呈现出阶跃型演化特征。在滑坡实际预测预报过程中，很容易对此类滑坡做出错误判断，因为变形过程的每一次突变都可能被误认为是滑坡演化已进入临滑阶段。因此，对滑坡位移与外界影响因素的综合响应分析与预测是处理此类滑坡变形曲线的有效手段。本文将核主成分分析（kernel principle component analysis，KPCA）、粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）和支持向量机（support vector regression，SVR）等机器学习方法有机结合，拟建立 KPCA-PSO-SVR协同优化模型，预测滑坡变形位移。方法：以三峡库区白家包滑坡GPS位移监测点ZG324的2007年相对位移为预测对象。首先，选取降雨量、库水位和地下水位3类因素为滑坡变形位移的影响因素，提取当月降雨量、前两个月累计降雨量、当月日最大降雨量、当月一次连续最大降雨量、当月库水位、当月库水位变化幅度、当月库水位变化速率、当月地下水位和当月地下水变化幅度9个因子作为初始影响因子，并对滑坡相对位移数据和初始影响因子进行归一化处理。接着，设置KPCA核函数为高斯径向基核函数，对初始影响因子进行核主成分分析，选择前3个主成分作为所建模型的新影响因子，并将滑坡相对位移和新影响因子分成模型训练样本（1—10月）和检验样本数据（11—12月）。然后，利用 PSO算法搜索SVR模型的最佳参数惩罚因子和RBF核函数参数，通过对训练样本数据进行学习，建立滑坡相对位移与影响因子之间的非线性模型，并采用所建模型对检验数据进行预测。最后，采用均方差（MSE）、相关系数的平方（r2）和AIC值作为模型评价指标，检验预测模型的有效性和预测能力。结果：从滑坡位移预测结果可见，KPCA-PSO-SVR模型对训练样本数据拟合的最小绝对误差为0.087，最大绝对误差为1.576，相对误差分别为1.621%和13.253%，说明该模型具有较好的拟合能力。对于检验数据而言，模型预测的绝对误差和相对误差分别为 0.047、0.732、1.187%和 14.366%，表明该模型具有较强的泛化能力。但随着预测时间间隔的增大，其模型预测能力有所降低。对于滑坡整个变形位移时序数据，KPCA-PSO-SVR模型预测的平均绝对误差是0.760，平均相对误差为7.563%，表明该模型具有较好的拟合和泛化能力。此外，采用不同的优化算法搜索SVR模型参数，建立不同的预测模型，结果发现经过PSO算法寻优后的模型预测能力明显强于基于传统网格搜索法（grid search，GS）和遗传算法（genetic algorithm，GA）优化的预测模型。同时，滑坡影响因子不经过KPCA处理所建立的预测模型，其预测误差增大，模型预测能力均有下降。通过模型评价指标综合分析，发现 KPCA-PSOSVR模型的MSE和AIC值均最小，而值最大，说明所建立预测模型为最优稳健模型，对滑坡变形位移与影响因素之间的复杂响应关系具有最佳的拟合及预测能力。结论：将核主成分分析、粒子群算法和支持向量机有机结合，构建出 KPCA-PSO-SVR协同优化模型，并通过降雨、库水位和地下水等影响因素对滑坡相对位移进行预测。通过与其它预测模型对比，发现所建立模型的拟合和泛化能力最优，综合表明该协同优化模型是一种行之有效的变形位移预测方法，对滑坡预测预报具有关键作用。

来源出版物：武汉大学学报（信息科学版）, 2013, 38(2):148-152

入选年份：2017

总体最小二乘研究进展

王乐洋，许才军

摘要：目的：总体最小二乘（total least squares，TLS）方法是近 30多年发展起来的一种能同时顾及观测值误差和模型系数矩阵误差的数学方法，其理论及应用研究已成为国内外研究的热点。现有针对TLS的研究领域广泛，应用成果丰富，对其进行严密地梳理尤为重要。为进一步完善测量数据处理中TLS理论体系，本文以TLS解的性质、算法和应用3个方面为出发点，综述了TLS问题的研究现状与应用进展，探索TLS理论及其在大地测量数据处理领域应用的研究方向。方法：查阅了国内外TLS相关的参考文献，通过总结相关研究，对TLS解的性质进行归纳；总结了TLS问题的基本算法和扩展算法并针对病态情况、约束情况和标度TLS进行了详细的分析；对TLS在测量领域已有的应用研究进行概括。从误差传播定律、TLS的扰动问题、标度因子的选取、加权情况下附有等式约束的 TLS问题以及求解病态问题严密的算法等五个方面对今后 TLS的研究进行相应的展望。结果：在TLS解的性质方面：综述了变量含误差（errors-in-variables，EIV）模型估值的性质；分别从不同方法、不同角度梳理TLS与LS之间的关系，例如贝叶斯方法、代数学角度、几何角度等；对TLS问题的研究进行了归纳，例如约束TLS与结构TLS的等价性、TLS问题在不同情况不同准则下有解的充分必要条件等。在TLS问题算法方面：其基本算法主要有奇异值分解（SVD）法和拉格朗日极值法以及从线性回归角度解析的方法；在基本算法的基础上还发展了许多扩展算法：非线性总体最小二乘（nonlinear TLS，N-TLS）、混合总体最小二乘（mixed TLS-LS，TLS-LS）、加权总体最小二乘（weighted TLS，W-TLS）、考虑系数矩阵结构间相关性的加权总体最小二乘（element-wise-weighted TLS，EW-TLS）、广义总体最小二乘（generalized TLS，G-TLS）、标度总体最小二乘（scaled TLS，S-TLS）、限制总体最小二乘（restricted TLS，R-TLS）、总体最小二乘的L p范数解（total Lpapproximations，T-Lp-A）、正则化总体最小二乘（regularized TLS，RTLS）、约束总体最小二乘（constrained TLS，C-TLS）、多元总体最小二乘（multivariate TLS，M-TLS）、截断总体最小二乘（truncated TLS，TTLS）、结构总体最小二乘（structured TLS，STLS）、非一般总体最小二乘（nongeneric TLS，NTLS）、部分总体最小二乘（partial TLS，P-TLS）、最小范数总体最小二乘问题（minimum norm TLS，MNTLS）等；分别从病态情况、约束情形、S-TLS三个方面深入分析了目前的研究进展与其存在的缺陷，为后续完善总体最小二乘理论提供了重要的研究方向。在TLS应用方面：目前主要的应用有水准测量、空间后方交会、坐标转换、地壳应变参数反演等；由于大地测量数据的特殊性以及TLS理论还尚不成熟，难以直接解决大地测量反演问题，当TLS理论得到完善后，其在大地测量反演等数据处理问题中必将有更广泛的应用。结论：在国内外对TLS方法研究中，从大地测量数据处理的角度详细阐述TLS解的性质的研究较少，TLS方法的适用性等问题还需要进一步的研究。因此，本文对今后研究内容进行展望，应进一步对精度评定中误差传播定律相关理论进行研究、从测量数据处理和数值分析的角度研究TLS的扰动分析、解决如何选取标度因子的难题、研究加权情况下附有等式约束的 TLS问题以及求解观测值与系数矩阵元素相关加权情况下病态性问题的严密算法，深入研究TLS方法在大地测量反演等数据处理领域的应用，进一步完善测量数据处理的理论体系。

来源出版物：武汉大学学报（信息科学版）, 2013, 38(7):850-856

入选年份：2017

位置大数据的分析处理研究进展

刘经南，方媛，郭迟，等

摘要：目的：大数据时代的到来，使得社会和经济都发生了巨大的变革。位置大数据是大数据的一个重要组成部分。当前，基于各种测量传感网络来感知个体和群体与自然关系和社会环境关系的泛在测绘所产生的位置大数据是大数据研究的重要组成部分。位置大数据已经成为当前用来感知人类社群活动规律、分析地理国情和构建智慧城市的重要战略资源。通过对位置大数据的处理分析，可将单纯的定位数据引申出人的社会属性以及与环境的关系，这极大的促进了计算机科学技术、数据科学技术与测绘科学技术的联系，形成了一种智能化、社会化的泛在测绘计算。方法：位置大数据的研究需要测绘技术与信息技术高度融合。本文针对位置大数据，对其基本内容、应用领域以及相应领域已有的研究成果进行了详细的介绍。然后，针对位置大数据的特征和研究需求，介绍了常用的大数据处理方法。位置大数据是指含有空间位置和时间标识的地理和人类社会信息数据的位置数据，由地理数据、车辆轨迹和应用记录等构成。位置大数据的分析处理主要可形成智慧城市3个方面的服务支持：为城市运行服务，包括城市规划、疾病控制、智能交通、节能减排、环境保护、应急响应等；为个人生活服务，包括社会交流、个性化信息推送、驾驶安全、智能驾驶等；为企业经济服务，包括企业的调度、门店选址、广告推送、位置营销等。结果：本文在定义位置大数据概念基础上主要从以下3个方面对位置大数据进行了介绍和分析。（1）介绍了位置大数据的分类、特征、作用与意义，以及涉及的研究方法体系。位置大数据主要分为地理数据、轨迹数据和空间媒体数据。地理数据是直接或间接关联着相对于地球的某个地点的数据，包括自然地理数据和社会经济数据。轨迹数据是指通过GNSS等测量手段以及网络签到等方法获得的用户活动数据，可以被用来反映用户的位置和用户的社会偏好。空间媒体数据是指包含位置因素的数字化的文字、图形、图像、声音、视频影像和动画等媒体数据。位置大数据具有典型的体量大、更新速度快、多元性和价值密度低等特性；位置大数据具有时空标识，有时会使用坐标、语言文本来描述。位置大数据的研究涉及到数据采集、数据处理、计算和存储以及可视化一套完整的技术方法体系。（2）从位置社会感知、基于位置大数据的群体智能系统的建设和城市地理国情关联分析3个方面对位置大数据的应用分析进行了具体阐述。（3）针对位置大数据的混杂型、复杂性、稀疏性，以及研究需求，我们介绍了常用的位置大数据处理方法，包括地图和轨迹数据的预处理、局部位置数据的特征提取、大数据的降维分析、特征关联和协同挖掘，并提出了一种位置大数据分析平台，将上述方法集成，支撑面向城市运行和大众群体应用的位置服务。结论：泛在测绘和位置大数据服务要求研究宏观数据处理层面的新方法、新思维。位置大数据不只是被用来进行交通问题的分析，已经成为当前用来感知人类社群活动规律、分析地理国情和构建智慧城市的重要战略资源，提升了我们对更为广泛的人类社会经济活动和自然环境的认识，充分体现了位置数据的价值。

来源出版物：武汉大学学报（信息科学版）, 2014, 39(4):379-385

入选年份：2017