项目简介：   　　项目属于几何大地测量及大地形变测量领域

　　项目针对高精度变形监测中观测误差的控制及变形信息的提取这一科学问题，从观测误差的变化规律、观测数据中的粗差剔除、观测方差的合理确定、先验信息的利用、系统误差的剔除、多种观测联合处理等方面对变形监测及其数据处理的理论进行了系统的研究：

　　1、 揭示了污染误差模型的内在本质，建立了污染误差模型与估计量之间的显式关系，由此发展形成了污染误差模型下的测量数据处理理论；同行学者将其中均方误差最小的稳健估计称为“朱－方法”，并与著名的李德仁方法并列；

　　2、 揭示了用测距仪进行变形监测时，观测误差产生的内在规律及提出了消除方法；

　　3、 发现了方差估计时先验信息与观测信息之间的内在联系，并在国际上首先推出了方差分量的Bayes估计的显示表达式；

　　4、 建立了广义方差模型，由此发展形成了广义方差估计理论；

　　5、 得出了先验信息偏差对有关结果的影响规律及提出了解决方法；

　　6、 建立了变形分析时的灵敏性准则、可区分性准，提出了一种观测信息与地质力学等信息进行融合的方法；

　　7、 提出了变形分析的差值回归新方法。

　　研究组在国际大地测量领域的权威刊物《Journal of Geodesy》上发表反映本研究成果的论文10篇，其他国际刊物和国内权威刊物论文数十篇。SCI收录34，EI收录31篇，ISTP收录4篇。SCI他引57次。

　　本项目的理论研究成果应用于自行研制的变形监测机器人系统中，可以获得对1公里以外的物体监测误差小于1毫米的实时亚毫米级精度，是目前测量机器人能达到的最高精度。相关技术已经获国家发明专利。该机器人系统已经应用于张家界326米高观光电梯的变形与安全监测站，这是世界上第一个亚毫米级精度全自动机器人监测站。保证了该电梯于2003年4月的重新运营，由此产生的直接经济效益1.5亿，对发展湘西旅游事业、国际交往和地方经济起到了重要作用。

主要发现点：

1、揭示了污染误差模型的内在本质，建立了污染误差模型与估计量之间的显式关系及一种能全面反映稳健性定义的稳健性度量――一种COOK距离，在此基础上分别导出了位置参数的稳健估计和尺度参数的稳健估计，依据测量工作者能广泛接受的衡量估计质量的均方误差，导出了均方误差最小的稳健估计，并揭示了马尔柯夫模型对粗差的灵敏性，由此发展形成了污染误差模型下的测量数据处理理论，把以偶然误差模型为基础的经典最小二乘理论扩展到误差服从污染误差模型的情形。研究成果中均方误差最小的稳健估计（即污染误差模型取均值移动模型时的稳健估计）方法，被同行学者称为"朱－方法"并与著名的李德仁方法并列。支持该发现点的主要代表性论文有［1］［2］等。该发现点属几何大地测量领域，代码1703520

2、发现了高精度变形观测时误差产生规律，特别是用光电测距仪进行变形观测时观测误差产生的内在规律及消除方法。由该发现点形成的有关技术，在不增加明显硬件成本的基础上，可使常规测距仪的测距精度达亚毫米级，是目前常规测距仪所能达到的最高精度。该技术获得了国家发明专利（ZL98　1　00678.7）。支持该发现点的主要代表性论文、及著作有［3］［4］［5］等，该发现点属几何大地测量领域，代码1703520

3、发现了方差估计时先验信息与观测信息之间的内在联系，并在国际上首先推出了方差分量的Bayes估计的显示表达式，证明了方差分量的Bayes估计是先验方差与样本方差的一个加权平均，从而揭示了方差分量的Bayes估计的实质，解决了国际测绘界知名教授Koch认为方差分量Bayes估计没有显式表达式的难题；建立了广义方差模型，该模型不仅包含了目前已有的线性方差模型，而且包含了方差矩阵与待估方差因子或参数为非线性的情形,同时也包含待估参数为非方差因子的情形。然后，以广义方差模型为基础，建立了广义估计理论。支持该发现点的主要代表性论文有［6］［7］［8］等。该发现点属几何大地测量领域，代码1703520

4、得出了先验信息偏差对有关结果的影响规律并提出了解决方法，从而解决了人们最为关心的、当先验信息不准确时先验信息可能破坏原有结果的问题；提出了考虑先验信息与不顾及先验信息时两种情况下变形分析的灵敏性准则、可区分性准则及考虑先验信息时的变形检验方法，及观测信息与其它（先验）信息融合进行变形分析的方法，从而形成了考虑先验信息时的变形分析理论。发现了大坝变形分析中回归变量之间的共性关系，提出了用虚拟观测方程替代共性变量的差值回归新方法，从而解决了国际上大坝变形分析中常用差值回归方法中变形多、观测方程多，计算工作量大的缺点。主要代表性论文有［9-13］等。该发现点属大地形变测量学领域，代码1703515

主要完成人：

1.  朱建军

完成了发现点1中的污染误差模型下的测量数据处理理论的研究（主要代表性论文［1］［2］），完成了发现点2中观测数据中系统误差的剔除［3］，发现点3中的方差分量Bayes估计［7］，发现点4中变形分析中先验信息利用、变形分析中考虑先验信息的灵敏性准则及可区分性准则的建立及集成地质、力学方面信息进行变形分析方面的研究等大部分工作［9］［10］。本人在该项目中的研究工作量占本人工作量的70%

2.  丁晓利

发现点1中观测方案与粗差探测研究，完成了发现点2中用辅助仪器进行变形观测的工作，发现点4中多种信息集成进行变形分析的理论与方法方面的研究等。主要代表性论文［4］［10］及其他代表性论文多篇。本人在该项目中的研究工作量占本人工作量的60%

3.  张学庄

完成了发现点2的主体研究，即光电测距误差规律的实验研究，提出了利用辅助仪器直接消除测距误差的方法，并实现了将有关理论应用于机器人系统的工作，及将机器人系统用于张家界百龙天梯的变形观测，完成了发明专利。主要代表性论文［5］，本人在该项目中的研究工作量占本人工作量的60%

4.  欧自强

完成了发现点3中广义差估计理论的研究及方差分量的Bayes估计及经验Bayes 估计的研究工作。主要代表性论文［6］［8］，本人在该项目中的研究工作量占本人工作量的60%

5.  陈永奇

完成了发现点4中变形分析的灵敏性准则和可区分性准则的研究及变形分析中多种信息利用等方面的研究工作。主要代表性论文［10］及其他代表性论文多篇。本人在该项目中的研究工作量占本人工作量的50%

10篇代表性论文：

1.   污染误差模型下的测量数据处理理论，测绘学报, No.3, Vol.28

2.   Robustness and the robust estimate, Journal of Geodesy（国际大地测量的权威刊物）, 1996, No.9, Vol.70, pp586-590

3.   变形测量的理论与方法，中南大学出版社

4.   Automatic monitoring of slope deformations using geotechnical instruments， JOURNAL OF SURVEYING ENGINEERING-ASCE, 126 (2): 57-68 MAY 2000（SCI收录）

5.   单波高精度测距系统的研究. 测绘学报Vol.25(3)

6.   Estimation of variance and covariance components, Bull. of Geod.（《Journal of Geodesy》的前身之一）, v 63, 1989, p 139-148,

7.   方差分量的Bayes估计，测绘学报， No.1, Vol.20

8.   Approximative Bayes estimation for variance components, Manuscripta　Geodaetica (《Journal of Geodesy》的另一份前身), v16,n3,1991, p168-72

9.   admissibility of Bayes estimate with inaccurate prior in surveying adjustment, Transactions of nonferrous metals society of China，No.1, Vol.10,pp114-118

10.  集成地质、力学信息和监测数据的滑坡动态模型，测绘学报，Vol.32(3), P261-266（该文的外文发表于第十届国际变形测量会议上