GPS向量网粗差探测的Bayes方法

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1、第３０卷第１期大地测量与地球动力学Ｖｏｌ．３０Ｎｏ．１２０１０年２月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＧＥＯＤＥＳＹＡＮＤＧＥＯＤＹＮＡＭＩＣＳＦｅｂ．，２０１０文章编号：１６７１５９４２（２０１０）０１０１３６０５ＧＰＳ向量网粗差探测的Ｂａｙｅｓ方法１）１，２）１，２）衡广辉归庆明李国重(１）解放军信息工程大学理学院，郑州４５０００１)２）解放军信息工程大学测绘学院，郑州４５００５２摘要应用现代Ｂａｙｅｓ统计理论和方法，提出了ＧＰＳ向量网中多个粗差定位和定值的Ｂａｙｅｓ方法，并设计了相应的算法。对某ＧＰＳ向量网的计算验证了该方法的有效性。关键词Ｂａｙｅｓ

2、方法；粗差探测；识别变量；ＭＣＭＣ（ＭａｒｋｏｖＣｈａｉｎＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ）方法；ＧＰＳ向量网中图分类号：Ｐ２２７；Ｐ２０７文献标识码：ＡＢＡＹＥＳＩＡＮＭＥＴＨＯＤＦＯＲＤＥＴＥＣＴＩＯＮＯＦＧＲＯＳＳＥＲＲＯＲＳＩＮＧＰＳＶＥＣＴＯＲＮＥＴＷＯＲＫ１）１，２）１，２）ＨｅｎｇＧｕａｎｇｈｕｉ，ＧｕｉＱｉｎｇｍｉｎｇａｎｄＬｉＧｕｏｚｈｏｎｇ(１）ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，ＰＬＡＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５０００１)２）ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄＭａｐ

3、ｐｉｎｇ，ＰＬＡＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５００５２ＡｂｓｔｒａｃｔＡｍｅｔｈｏｄｆｏｒｌｏｃａｔｉｎｇａｎｄｅｓｔｉｍａｔｉｎｇｍｕｌｔｉｐｌｅｇｒｏｓｓｅｒｒｏｒｓｉｎＧＰＳｎｅｔｗｏｒｋｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅＢａｙｅｓｉａｎｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｔｈｅｏｒｙａｎｄｍｅｔｈｏｄ．ＡＧＰＳｎｅｔｗｏｒｋｉｓｃｏｍｐｕｔｅｄａｎｄａｎａｌｙｚｅｄ，ｗｈｉｃｈｐｒｏｖｅｔｈｅｖａｌｉｄｉｔｙｏｆｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｂａｙｅｓｉａｎｍｅｔｈｏｄ

4、；ｇｒｏｓｓｅｒｒｏｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｖａｒｉａｂｌｅ；ＭＣＭＣ（ＭａｒｋｏｖＣｈａｉｎＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ＧＰＳｖｅｃｔｏｒｎｅｔｗｏｒｋ星、信号传播和接受机有关的误差也可能带来粗差，１引言这些都使得粗差的分析成为ＧＰＳ向量网平差中的［１－６］近年来，ＧＰＳ定位技术迅速发展，在大地测量、一个重要问题。因此，在ＧＰＳ网平差中，寻求工程勘测、地形普查测量、地壳监测等众多领域展现有效的方法发现粗差，并采用适当的处理方法消除了极其广阔的应用前景。在应用ＧＰＳ卫星定位技粗差对平差结果的影响就显得异常迫切

5、。术建立各种控制网时，由于卫星信号被障碍物遮挡本文讨论Ｂａｙｅｓ统计推断方法在ＧＰＳ向量网粗或受无线电干扰，会发生短时间失锁，从而引起相位差探测中的应用，提出了ＧＰＳ向量网中多个粗差定观测值的整周数发生跳变，产生周跳现象。当出现位和定值的Ｂａｙｅｓ方法，并设计了相应的算法，且结周跳时，相位观测值的整周数将失去在信号中断期合实际算例说明了该方法的性能。间的整周累计计数，与周跳发生前的整周数不相衔２ＧＰＳ向量网的平差模型接，使其后的相位观测值均含有同样的整周误差，这就相当于相位观测值含有了粗差。另外，与ＧＰＳ卫设任意两点ｉ、ｊ的ＧＰＳ基线向量观测值为

6、收稿日期：２００９０７１３基金项目：国家自然科学基金（４０９７４００９，４０４７４００７）；河南省基础与前沿技术研究计划项目（０８２３００４１０２４０）；郑州市科技计划攻关项目作者简介：衡广辉，男，１９８５年生，硕士研究生，主要从事误差理论和测量数据处理等方面的研究．Ｅ－ｍａｉｌ：ｈｅｎｇｇｕａｎｇｈｕｉ０２５＠１６３．ｃｏｍ第１期衡广辉等：ＧＰＳ向量网粗差探测的Ｂａｙｅｓ方法１３７（Δｘ，Δｙ，Δｚ）Ｔ，它们是ＷＧＳ８４坐标系中空间直角２－１ｉｊｉｊｉｊ应的观测误差Δｉｊ服从正态分布Ｎ（０，ωτ（Ｑｉ）ｊｊ）坐标差，又设待定点在ＷＧＳ８４坐标

7、系中的空间直角（ω＞１为一给定的常数），其中Ｌｉｊ表示第ｉ个基线向Ｔ坐标（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）为未知参数，有：量的第ｊ个坐标观测值，Δｉｊ表示第ｉ个基线向量的第Ｔ０００ＴＴ（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）＝（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）＋（ｄｘ＾ｉ，ｄｙ＾ｉ，ｄ＾ｚｉ）ｊ个坐标的观测误差，（Ｑｉ）ｊｊ为第ｉ个基线向量的权０００ＴＴ式中（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）、（ｄｘ＾ｉ，ｄｙ＾ｉ，ｄ＾ｚｉ）分别为参数近似值逆阵的第（ｊ，ｊ）个元素，为观测值Ｌｉｊ的权倒数，ｉ＝１，Ｔ和参数的平差改正数。故向量（Δｘｉｊ，Δｙｉｊ，Δｚｉｊ）的…，ｎ，ｊ＝１，２，３。需要说明的是，ｊ＝１代表ｘ轴

8、分－２误差方程为：量，ｊ＝２代表ｙ轴分量，ｊ＝３代表ｚ轴分量；σ０记（ｖ，ｖ，ｖ）Ｔ＝（ｄｘ＾，ｄｙ＾，ｄ＾ｚ）Ｔ－（ｄｘ