1、 一種改進的TurboEdit 非差數據預處理算法袁玉斌黨亞民成英燕 Chinese Academy of Surveying & Mapping2009.08.08第1頁，共20頁。主要內容常用的非差數據預處理算法TurboEdit算法介紹TurboEdit算法的改進實例分析 結論2第2頁，共20頁。1、常用的非差數據預處理算法高次差法多項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TurboEdit算法 3第3頁，共20頁。2、 TurboEdit算法介紹2.1、Melbourne-Wbbena（M-W）組合 M-W觀測值及其整周模糊度可分別表示為一般地對于一個無周跳的觀測時

2、段， 應接近于常數，并且隨機分布，一旦發生寬巷周跳，則曲線隨之出現跳變。 4第4頁，共20頁。采用遞推公式計算每一歷元 的寬巷模糊度預測值 及其方差 ：若 ,則認為 歷元可能發生周跳；繼續判斷 歷元的狀態。5第5頁，共20頁。2.2、Geometry-Free（G-F）組合 整數據段擬合 G-F觀測值為 G-F組合觀測值適于周跳探測與修復、粗差剔除。一般利用多項式進行擬合，根據擬合殘差來判斷是否發生周跳。若 則認為 歷元發生周跳。然后進行周跳修復(葉世榕,2002)。 分別探測出M-W和G-F周跳后，聯立方程求解 上的周跳值。 6第6頁，共20頁。主要內容常用的非差數據預處理算法TurboEd

3、it算法介紹TurboEdit算法的改進實例分析 結論7第7頁，共20頁。3、TurboEdit算法的改進3.1、M-W寬巷模糊度預測值及方差 預測當前歷元寬巷模糊度及方差時 （1）只能利用當前弧段的觀測值。 （2）選擇序列亦不能太長。 （3）考慮到粗差問題。8第8頁，共20頁。選取一參考歷元 ， 兼顧了前述要求。設從參考歷元至當前歷元 的粗差數為 ，則9第9頁，共20頁。3.2、Geometry-Free（G-F）組合 相鄰歷元求差法 如果 、 的測量誤差為0.01周，則 的中誤差為0.023周，可根據拉依達準則或肖維勒準則來探測異常。 (1)(2)(3)10第10頁，共20頁。3.3、G-

4、F組合的滑動窗口擬合模型 整數據段上的擬合模型 (見2.2) 以下兩個缺陷：1）、該方法只能探測大周跳。2）、擬合階數的選擇問題。相鄰歷元差分法(見3.2) 本質上也是一種擬合模型。11第11頁，共20頁。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窗口的擬合模型。對當前歷元，僅選擇前n個歷元來求定擬合參數和中誤差 ，然后作判斷 如果上式成立，則當前歷元異常，繼續進行下一歷元的判斷。如果連續三個歷元均超限，則認為出現了周跳，否則認為出現了粗差，并在相應的歷元作粗差標記。附加更強的約束條件，重新遍歷各G-F弧段的歷元，進一步剔除難以發現的小粗差。12第12頁，共20頁。13第13頁

5、，共20頁。主要內容常用的非差數據預處理算法TurboEdit算法介紹TurboEdit算法的改進實例分析 結論14第14頁，共20頁。4、實例分析 以bjfs1750.08o的PRN02數據作實驗，共756歷元。第100歷元處加周跳 ，等周周跳，M-W探測的盲點；第200歷元處加周跳 ，等距周跳，G-F探測的盲點；在第300、301、302、303歷元處分別加上 、 、 、 周跳，此為連續周跳（或同時發生周跳和粗差）；在第400、405歷元處分別加上 、 周跳。注意兩周跳時間間隔較小，并且施加的為小周跳。不少文獻認為，對開始十幾歷元內出現的周跳TurboEdit算法將無能為力。本文的改進算法

6、期望可避免這一情況。在第500、501歷元處分別加上 、 的小粗差。15第15頁，共20頁。經過前述處理后，M-W和G-F序列為 序列序列 16第16頁，共20頁。 改進后的算法將先探測寬巷周跳，正如預期結果：M-W探測到了三個周跳，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組合彌補了M-W組合的這一缺陷。 將 、 浮點解四舍五入取整即得整數解，可知取整帶來的舍入誤差較小。對300-303共四個歷元的連續周跳，該算法只認為第四歷元處發生周跳，而將前三個歷元當作粗差剔除。另外400歷元處的寬巷周跳被正確探測到，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作粗差剔除。17第17頁，共20頁。 改進的算法對粗差有較強的探測能力。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，但一經滑動窗口放大，即明顯表現出來。本實驗探測到第500歷元發生異常后，解算的連續三個歷元擬合殘差分別為-0.0182、0.0205、0.0015，中誤差均為0.0012，根據 原則易將這兩個連續粗差剔除。18第18頁，共20頁。5、結論TurboEdit方法是當前非差相位數據預處理的一種常用且行之有效的算法。然而發揮該