粗差探测的Bayes方法及其在GNSS数据处理中的应用

粗差处理是GNSS数据质量控制体系中的核心内容之一，也是获得高精度、稳健、可靠的导航定位结果的重要前提。.本项目运用现代Bayes统计理论和方法研究、提出粗差定位与定值的一种新方法- - Bayes方法，并以一种全新的、独特的思路研究多个粗差探测中的隐差问题并提出相应的解决方法。引入识别变量，从Bayes假设检验的角度提出基于识别变量后验概率进行粗差定位的Bayes方法；设计一种自适应MCMC算法，不仅能够为采取有效措施防止隐差现象发生提供识别变量之间的相关性信息，而且能够用于正确计算每一个观测值含有粗差的后验概率；基于均值漂移模型，从Bayes点估计的角度提出粗差参数的Bayes估计方法和计算方法。.多个粗差定位与定值的Bayes方法的研究，将为GNSS测量粗差探测问题的更好解决，提供严密的科学理论和行之有效的技术手段，促进现代测量误差理论与数据处理方法的发展。

本项目针对GNSS测量数据处理的实际，运用现代Bayes统计推断理论和方法，提出了实用、可靠的多个粗差定位与定值的Bayes方法以及克服多个粗差探测中隐差效应的有效方法，主要成果包括：粗差定位的Bayes方法；多个粗差定位的抗掩盖型Bayes方法；粗差定值的Bayes方法；粗差探测的Bayes方法在GPS向量网中的应用；Bayes方法在GNSS周跳探测中的应用等等。. 在《Journal of Geodesy》、《SCIENCE CHINA,Physics, Mechanics & Astronomy》、《中国科学》、《测绘学报》等刊物和国际学术会议上发表学术论文42篇，被SCI和EI收录23篇。获军队科技进步奖二等奖 1 项、三等奖 1 项，河南省优秀硕士学位论文 1 篇，中国卫星导航学术年会青年优秀论文三等奖 2 项，河南省自然科学优秀论文一等奖 3 项、二等奖 6 项、三等奖 2 项。