一种基于拟准检定的超强崩溃污染率抗差估计算法

摘要

本发明公开了一种基于拟准检定的超强崩溃污染率抗差估计算法，利用K均值聚类算法实现了任意粗差占比情况下对于拟准观测值的自动化选择，以实现粗差的粗识别，然后以拟准真误差作为抗差估计中等价权函数的初值进行迭代计算，以实现粗差的精识别和模型参数的超强崩溃污染抗差估计。本方法相较于常规抗差估计和基于残差中位数的抗差估计而言，可更加准确地实现对区域GNSS速度场中粗差数据的探测，实现区域地壳运动模型参数的超强崩溃污染率抗差估计，为后续进一步研究区域地壳形变特征提供更真实、更有价值的基础数据，为复杂场景中地壳形变监测数据的粗差探测和模型参数估计提供一种有效的处理方法。