文献

J-GLOBAL ID：201702237820910167   整理番号：17A1428235

GNSSネットワークにおける異常値検出のための冗長性制約のある最小トリム二乗推定量【Powered by NICT】

Least trimmed squares estimator with redundancy constraint for outlier detection in GNSS networks

著者 (7件)： Koch Ismael E. (Advanced Visualization Laboratory-VizLab-Vale do Rio dos Sinos University (UNISINOS), Av. Unisinos, 950, Sao Leopoldo, 93022-000, RS, Brazil) ,  Veronez Mauricio R. (Advanced Visualization Laboratory-VizLab-Vale do Rio dos Sinos University (UNISINOS), Av. Unisinos, 950, Sao Leopoldo, 93022-000, RS, Brazil) ,  da Silva Reginaldo M. (Advanced Visualization Laboratory-VizLab-Vale do Rio dos Sinos University (UNISINOS), Av. Unisinos, 950, Sao Leopoldo, 93022-000, RS, Brazil) ,  Klein Ivandro (Department of Civil Construction, Federal Institute of Santa Catarina (IFSC), Florianopolis, 88020-300, SC, Brazil) ,  Matsuoka Marcelo T. (Institute of Geography, Federal University of Uberlandia (UFU), Monte Carmelo, 38500-000, MG, Brazil) ,  Gonzaga Luiz (Advanced Visualization Laboratory-VizLab-Vale do Rio dos Sinos University (UNISINOS), Av. Unisinos, 950, Sao Leopoldo, 93022-000, RS, Brazil) ,  Larocca Ana Paula Camargo (Graduate Program in Transportation Engineering, University of Sao Paulo, Sao Carlos School of Engineering (EESC), Sao Carlos - SP, Brazil)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 88  ページ： 230-237  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 全地球的航法衛星システム(GNSS)ネットワークは,地球表面上の長短距離にわたり正確な位置決めを促進し,高精度測定の範囲を拡大する。これらのネットワークはマッピング活動,地理情報,土地登録と他の位置ベースサービスのためのだけでなく基礎であるが,高度に正確な三次元制御点に直接依存したインフラストラクチャ工事(道路,橋梁,トンネル,給水,下水,電力網,通信など)として社会で重要な役割を提供する。所定数の点によるConstituted,GNSSネットワークは調整過程によってそれらの間の相対距離,観測と呼ばれる,から推定したそれらの点の座標を有していた。この情報の重要性を考えると,正確な調整が必要である。最良線形不偏推定量である,異常値や系統誤差が存在することを仮定してために最小二乗(LS)法がしばしば適用される。異常値は,実際に生じ,このような推定を引き起こすできず,ネットワークの多くの点で前例のない誤差をもたらす可能性がある。それ故,本研究では,残差ベクトルを調べることにより観測における小規模および大規模異常値を検出するための新しいアプローチを提案した。この目的のために,メタヒューリスティック法と共に新しいロバスト推定量,冗長制約(LTS RC)と最小トリム二乗を適用した。低い計算コストで望ましい結果を達成するためにまた,メタヒューリスティックスのための探索空間の定義を提案した。実験を行い,提案アプローチの有効性を確認し,GNSSネットワークにおける相関関係が認められる場合の。さらに,ロバスト推定量は古典的なLTS法と比較して有意な改善をもたらした。提案した方法は,正確に最も確立されたシナリオにおける偽陽性と全ての異常値を検出し,メタヒューリスティックなアルゴリズムにおいてサイクルの数が減少してもせず,小さな誤差よりも中程度と大きい異常値の良好な検出精度を記録した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ロバスト推定 ,  *異常値 ,  ベクトル ,  電力系統 ,  *冗長性 ,  インフラストラクチャー ,  *ネットワーク ,  アルゴリズム ,  最小二乗法 ,  地表面 ,  発見的方法 ,  三次元 ,  *推定量 ,  *GNSS
準シソーラス用語： 高精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ロバスト推定 ,  メタヒューリスティックス ,  異常値検出 ,  GNSSネットワーク ,  探索空間

分類 (2件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  地形データの処理  (RC02050O)

タイトルに関連する用語 (6件)： GNSS ,  異常値検出 ,  冗長性 ,  制約 ,  トリム ,  推定量