稳健估计法提升GNSS高程拟合精度：粗差剔除与模型保真

本文主要探讨了GNSS（全球导航卫星系统）高程拟合中的问题，特别是在处理含有粗差数据时，最小二乘估计方法的局限性。最小二乘估计由于其对异常值敏感，容易受到粗差数据的影响，导致拟合结果失真。为了解决这一问题，论文提出了一种创新的方法——稳健估计选权迭代法，它将稳健估计理论应用于GNSS高程数据的预处理阶段。 稳健估计是一种统计学概念，强调在存在异常值或不确定数据的情况下，仍能提供较为可靠的结果。通过引入稳健估计，本文的方法能够在一定程度上抵抗粗差数据对拟合结果的影响，确保在允许的精度范围内，不会因为个别极端值而扭曲整个模型。作者使用MATLAB这一强大的数值计算工具，设计了一个迭代过程，通过不断优化权重分配，逐步剔除粗差数据，提高高程拟合的准确性。 研究结果显示，该稳健估计选权迭代法在实际应用中表现出显著的优势，不仅能够有效解决最小二乘估计易受粗差干扰的问题，还通过对具体工程实例的分析，验证了该方法在提高高程拟合精度和鲁棒性方面的有效性。此外，文中提到的关键词如多项式，可能是在建立稳健估计模型时使用的数学工具，用于描述GNSS高程数据的函数形式。 这篇文章深入研究了GNSS高程拟合中的稳健估计策略，提出了一种实用的数据预处理技术，对于提升GNSS在高精度定位、大地测量等领域的应用具有重要的理论和实践意义。通过严谨的数学建模和实际案例分析，该研究为GNSS数据的质量控制和异常检测提供了新的思路和方法。