1、 一种改进的一种改进的TurboEdit 非差非差数据预处理算法数据预处理算法袁玉斌党亚民成英燕袁玉斌党亚民成英燕 Chinese Academy of Surveying & Mapping2009.08.082主要内容主要内容v常用的非差数据预处理算法常用的非差数据预处理算法vTurboEdit算法介绍算法介绍vTurboEdit算法的改进算法的改进v实例分析实例分析 v结论结论31、常用的非差数据预处理算法、常用的非差数据预处理算法v高次差法高次差法v多项式拟合法多项式拟合法v相邻历元求差法相邻历元求差法v伪距相位组合法伪距相位组合法v多普勒积分法多普勒积分法v卡尔曼滤波卡尔曼滤波vTu
2、rboEdit算法算法 42、 TurboEdit算法介绍算法介绍2.1、Melbourne-Wbbena（M-W）组合组合 M-WM-W观测值及其整周模糊度可分别表示为观测值及其整周模糊度可分别表示为一般地对于一个无周跳的观测时段，一般地对于一个无周跳的观测时段， 应接近于常数，并且随机分布，一旦发应接近于常数，并且随机分布，一旦发生宽巷周跳，则曲线随之出现跳变。生宽巷周跳，则曲线随之出现跳变。 11221 1221212mwf Lf Lf Pf PLffff12/()/mwwmwbwLLffC bw5采用递推公式计算每一历元采用递推公式计算每一历元 的宽巷模糊度预测值的宽巷模糊度预测值 及
3、其方差及其方差 ：若若 , ,则认为则认为 历元可能发生周跳；继续判历元可能发生周跳；继续判断断 历元的状态。历元的状态。1( )1wwiwib iibbii 22211( )1wwiiib ibiii 11|( )| 4wwiib ib ii1wib2i1i62.2、Geometry-Free（G-F）组合组合 整数据段拟合整数据段拟合 vG-F观测值为观测值为 vG-F组合观测值适于周跳探测与修复、粗差剔除。组合观测值适于周跳探测与修复、粗差剔除。v一般利用多项式进行拟合，根据拟合残差来判断是否发生周跳。若一般利用多项式进行拟合，根据拟合残差来判断是否发生周跳。若 则认为则认为 历元发生周
4、跳。然后进行周跳修复历元发生周跳。然后进行周跳修复(叶世榕叶世榕,2002)。 v分别探测出分别探测出M-W和和G-F周跳后，联立方程求解周跳后，联立方程求解 上的周跳值。上的周跳值。 1 122gf 21|( )( )(1)(1)| 6()gfgfiQ iiQ i21|(1)(1)( )( )| ()gfgfiQ iiQ ii12,L L7主要内容主要内容v常用的非差数据预处理算法常用的非差数据预处理算法vTurboEdit算法介绍算法介绍vTurboEdit算法的改进算法的改进v实例分析实例分析 v结论结论83、TurboEdit算法的改进算法的改进3.1、M-W宽巷模糊度预测值及方差宽巷
5、模糊度预测值及方差 预测当前历元宽巷模糊度及方差时预测当前历元宽巷模糊度及方差时 （1 1）只能利用当前弧段的观测值。）只能利用当前弧段的观测值。 （2 2）选择序列亦不能太长。）选择序列亦不能太长。 （3 3）考虑到粗差问题。）考虑到粗差问题。9v选取一参考历元选取一参考历元 ， 兼顾了前述要求。兼顾了前述要求。v设从参考历元至当前历元设从参考历元至当前历元 的粗差数为的粗差数为 ，则，则refepochrefepochi( )e i11( )( )( )( )refwwiwirefrefiepoche ib ibbiepoche iiepoche i 222111( )( )( )( )r
6、efwwiiirefrefiepoche ib ibiepoche iiepoche i 103.2、Geometry-Free（G-F）组合组合 相邻历元求差法相邻历元求差法 如果如果 、 的测量的测量误差为误差为0.010.01周，周，则则 的中误差的中误差为为0.0230.023周，可根周，可根据拉依达准则或据拉依达准则或肖维勒准则来探肖维勒准则来探测异常。测异常。 21211122( )( )( )( )( )( )gfionoiiifN iN iif(1)(1)( )(1)( )gfgfgfionoionoiiiii112212(1)(1)( )7760gfionoionofiNNi
7、ifNN 12(1)(2)(3)gf113.3、G-F组合的滑动窗口拟合模型组合的滑动窗口拟合模型 v整数据段上的拟合模型整数据段上的拟合模型 ( (见见2.2) 2.2) 以下两个缺陷：以下两个缺陷：1 1）、该方法只能探测大周跳。）、该方法只能探测大周跳。2 2）、拟合阶数的选择问题。）、拟合阶数的选择问题。v相邻历元差分法相邻历元差分法( (见见3.2) 3.2) 本质上也是一种拟合模型。本质上也是一种拟合模型。123.4、G-F组合拟合模型的概括模型组合拟合模型的概括模型 v本文提出一种基于滑动窗口的拟合模型。对当前历元，仅选本文提出一种基于滑动窗口的拟合模型。对当前历元，仅选择前择前
8、n n个历元来求定拟合参数和中误差个历元来求定拟合参数和中误差 ，然后作判断，然后作判断 如果上式成立，则当前历元异常，继续进行下一历元的判如果上式成立，则当前历元异常，继续进行下一历元的判断。断。v如果连续三个历元均超限，则认为出现了周跳，否则认为出如果连续三个历元均超限，则认为出现了周跳，否则认为出现了粗差，并在相应的历元作粗差标记。现了粗差，并在相应的历元作粗差标记。v附加更强的约束条件，重新遍历各附加更强的约束条件，重新遍历各G-FG-F弧段的历元，进一步弧段的历元，进一步剔除难以发现的小粗差。剔除难以发现的小粗差。( )gfi|( )( )|4( )gfgfiQ ii13是否最后一历
9、元否i是否超限是i+1是否超限i,i+1超限值之差是否超限是标记i为粗差是标记i为周跳i=i+1否否遍历历元i开始否是是否j弧段尾联立方程组求L1,L2周跳 M-W弧段j M-W弧 段j历元k是否最后一M-W弧段结束取k之前15历元预测Q(k)及s0|Fgf-Q(k)|=4s0即K超限下两历元均超限?标记k为G-F周跳,L1,L2周跳,新的G-F弧段标记粗差,调整k值否是是否否是是否改进后的TurboEdit算法流程图重新遍历各 G-F弧段,进一步剔除小粗差14主要内容主要内容v常用的非差数据预处理算法常用的非差数据预处理算法vTurboEdit算法介绍算法介绍vTurboEdit算法的改进算
10、法的改进v实例分析实例分析 v结论结论154、实例分析实例分析 以以bjfs1750.08o的的PRN02数据作实验，共数据作实验，共756历元。历元。v第第100历元处加周跳历元处加周跳 ，等周周跳，等周周跳，M-W探测的盲点；探测的盲点；v第第200历元处加周跳历元处加周跳 ，等距周跳，等距周跳，G-F探测的盲点；探测的盲点；v在第在第300、301、302、303历元处分别加上历元处分别加上 、 、 、 周跳，周跳，此为连续周跳（或同时发生周跳和粗差）；此为连续周跳（或同时发生周跳和粗差）；v在第在第400、405历元处分别加上历元处分别加上 、 周跳。注意两周跳时间间隔周跳。注意两周跳
11、时间间隔较小，并且施加的为小周跳。不少文献认为，对开始十几历元内出现的较小，并且施加的为小周跳。不少文献认为，对开始十几历元内出现的周跳周跳TurboEdit算法将无能为力。本文的改进算法期望可避免这一情况。算法将无能为力。本文的改进算法期望可避免这一情况。v在第在第500、501历元处分别加上历元处分别加上 、 的小粗差。的小粗差。(1,1)(77,60)(1,0) (1,0) (0,1)(2,0)( 1,0)(1, 1)(0.1,0) ( 0.1,0)16经过前述处理后，经过前述处理后，M-WM-W和和G-FG-F序列为序列为 序列bw序列 GF17 改进后的算法将先探测宽巷周跳，正如预期
12、结果：改进后的算法将先探测宽巷周跳，正如预期结果：M-W探测到了三个周跳，探测到了三个周跳，但遗漏了但遗漏了100历元处的等周周跳。而在划分的历元处的等周周跳。而在划分的M-W弧段中，弧段中，G-F组合弥补了组合弥补了M-W组合的这一缺陷。组合的这一缺陷。 将将 、 浮点解四舍五入取整即得整数解，可知取整带来的舍入误浮点解四舍五入取整即得整数解，可知取整带来的舍入误差较小。对差较小。对300-303共四个历元的连续周跳，该算法只认为第四历元处共四个历元的连续周跳，该算法只认为第四历元处发生周跳，而将前三个历元当作粗差剔除。另外发生周跳，而将前三个历元当作粗差剔除。另外400历元处的宽巷周跳历元
13、处的宽巷周跳被正确探测到，但由于被正确探测到，但由于400-404弧段太短，难以正确解算出两波段上的弧段太短，难以正确解算出两波段上的周跳值而被当作粗差剔除。周跳值而被当作粗差剔除。1L2L18 改进的算法对粗差有较强的探测能力。下图为改进的算法对粗差有较强的探测能力。下图为500历元处左右的历元处左右的G-F序列放大效果。从图中可以看出，尽管序列放大效果。从图中可以看出，尽管0.1周的粗差较小，但一经滑动周的粗差较小，但一经滑动窗口放大，即明显表现出来。本实验探测到第窗口放大，即明显表现出来。本实验探测到第500历元发生异常后，解历元发生异常后，解算的连续三个历元拟合残差分别为算的连续三个历
14、元拟合残差分别为-0.0182、0.0205、0.0015，中误差，中误差均为均为0.0012，根据，根据 原则易将这两个连续粗差剔除。原则易将这两个连续粗差剔除。0|( )( )|4gfiQ i195、结论结论TurboEdit方法是当前非差相位数据预处理的一种常用方法是当前非差相位数据预处理的一种常用且行之有效的算法。然而发挥该算法的优异性能必须处理好且行之有效的算法。然而发挥该算法的优异性能必须处理好以下三个方面的问题。以下三个方面的问题。 M-WM-W组合中当前历元宽巷模糊度的预测值及方差计算问题。组合中当前历元宽巷模糊度的预测值及方差计算问题。 G-FG-F组合的拟合模型选择问题。组合的拟合模型选择问题。异常历元的处理策略问题。异常历元的处理策略问题。20 谢谢 谢！谢！
