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摘要:
粗差发生时,L1范数估计求得的条件方程闭合差较最小二乘估计(LS)的残差更能集中反映粗差,从而有助于粗差的发现与定位.然而,存在一类观测值,虽然其具有粗差发现和定位能力,但在采用L1范数估计解决粗差探测问题时,无论含有多大量级粗差都不能准确定位,为叙述方便,称其为L1抗差性失效点(robustness failpoint in L1-norm estimation,RFP-L1).显然,只有判定测量系统不存在RFP-L1,或存在时能够准确判断其是否含有粗差,才能保证基于L1的粗差探测结果的准确、可靠,此过程中,RFP-L1的识别是问题解决的基础.本文由条件方程,推导出观测值粗差对条件方程闭合差绝对值和的影响系数计算式,得到了最小影响系数大小与观测值是否为RFP-L1的判别关系,并探讨了存在RFP-L1的测量系统设计矩阵数值特点,提出了判断RFP-L1观测值的方法.仿真试验表明,最小影响系数反映了观测值粗差对L1范数估计目标函数的影响大小,非RFP-L1和RFP-L1的最小影响系数具有分别等于1和小于1的规律性,同时得出,若观测方程中系数矩阵只有±1和0,对应的观测量均不属于RFP-L1.
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文献信息
篇名 L1范数探测粗差失效的观测量识别方法
来源期刊 测绘学报 学科 地球科学
关键词 L1范数估计 粗差探测 条件方程 影响系数
年,卷(期) 2019,(11) 所属期刊栏目 大地测量学与导航
研究方向 页码范围 1430-1438
页数 9页 分类号 P207
字数 7558字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 岑敏仪 西南交通大学地球科学与环境工程学院 64 560 14.0 19.0
4 闫广峰 西南交通大学地球科学与环境工程学院 6 20 2.0 4.0
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粗差探测
条件方程
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