本发明涉及参考站网稳定技术领域，具体涉及一种参考站稳定性的自动检验方法。
背景技术：
参考框架是由空间大地测量众多台站三维坐标和速度场来维持和实现。在控制网数据处理中，常常需要若干参考站作为框架站进行约束，从而得到观测站的坐标。然而，由于个别参考站不可避免的观测误差或可能受到的局部干扰或局部地壳形变等不稳定因素的影响,从而导致同一个区域的多个台站会表现出不协调的位移，产生不自洽性，使整个观测网平差结果错误。此外，大型建筑物变形监测(如桥梁、大坝等)和地质灾害监测也需要以稳定的参考站为基准，看监测点相对于参考站的变化量，进而评定该区域的地质稳定性。当这些参考站点坐标的精度较低或含有粗差时，不仅会造成单位权方差估计值不准确，并会致使监测获得的精密成果发生严重扭曲。可见，参考站的稳定性与否直接影响着地球参考框架和变形监测成果的精度与可靠性。因此，参考站稳定性分析检验在测量中有着至关重要的作用。为了能够发现不稳定的参考站，多数是采用经验方法和先验知识,通常布设多个参考站构成一个参考网，通过定期对参考网的复测、比较两期或多期的坐标位移量以经验值进行判定相应的参考站是否稳定，这样往往缺乏严密的理论依据，人为干预很大，分析结果缺乏可靠性。而且当参考站受干扰因素较小时，或者多个台站都存在不稳定时，直接从观测资料中逐一筛选、判断参考站稳定性具有很大难度。尤其是，近年来，随着各区域观测网络的逐渐建设，台站数量在急剧增加，观测资料日益丰富，迫切需要构建一种敏感度较高的模型，对大规模的台站观测网络进行稳定性分析，根据分析结果选择一种平差模型、全面甄别不稳定参考站、建立一个对变形分析比较有利的参考基准，从而提高参考站稳定性检验水平和自动化程度。
技术实现要素：
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种参考站稳定性的自动检验方法，可高效地根据选取的稳定的台站可建立高精度参考框架基准，确保了控制测量及变形监测成果的可靠性。
本发明要解决的技术问题是通过以下技术方案来实现的：一种参考站稳定性的自动检验方法，其特征是：
步骤s1：建立所述参考站网运动模型，其中所述参考站包括多个台站，如变形监测站；
步骤s2：根据欧拉运动理论，建立所述运动模型的欧拉矢量函数；
步骤s3：采用最小二乘法求解所述欧拉矢量函数，并根据所述欧拉矢量函数的解得到所述运动模型的模型残差，以及所述模型残差的概率分布；
步骤s4：构造当前台站服从一定自由度的标准统计量，设置置信区间，计算所述当前台站的所述台站统计量；
步骤s5：根据台站统计量是否落入置信区间检测所述台站统计量的事件概率以判断所述当前台站的台站稳定性；
步骤s6：直至完成所有所述台站的稳定性判断。
本发明要解决的技术问题是通过以下技术方案进一步来实现的：所述步骤5具体包括以下步骤：
步骤s51：检测所述台站统计量的事件概率，当所述事件概率为正常概率时：判断当前台站为稳定台站；对下一台站，重复所述步骤s4至所述步骤s5；
步骤s52：检测所述台站统计量的事件概率，当所述事件概率为小概率时：判断所述当前台站为不稳定台站，剔除所述当前台站；对下一台站，重复所述步骤s1至所述步骤s5。
本发明要解决的技术问题是通过以下技术方案进一步来实现的：
v＝vh+vq+ξ(1)
式中，v是空间大地测量观测三维速度矢量，可表示为
本发明要解决的技术问题是通过以下技术方案进一步来实现的：所述步骤s2中：设置欧拉运动理论公式为：
式中，r为地球半径，λ、φ分别为所述参考站的经度、纬度；其中，
本发明要解决的技术问题是通过以下技术方案进一步来实现的：所述步骤s3中：
则对于所述参考站，利用最小二乘法求解算欧拉矢量函数为：
式中，p表示所述参考站的权重值；
进一步得到所述运动模型的所述模型残差：
v＝(a(atpa)-1atp-i)l(4)
当所述参考站由于观测误差、受到的局部干扰或局部变形,整个观测站网会表现不协调的位移，出现不自洽性。令所述不协调的位移为ε，则式(4)变为
此时，函数
本发明要解决的技术问题是通过以下技术方案进一步来实现的：根据所述t分布，设置稳定限值
本发明要解决的技术问题是通过以下技术方案进一步来实现的：所述步骤s4中：针对每一个所述台站，构造并计算所述台站统计量：
式中，σ0为所述运动模型中单位权中误差，
本发明要解决的技术问题是通过以下技术方案进一步来实现的：所述步骤s51具体为：若所述当前台站的所述台站统计量满足
所述步骤s52：若所述当前台站的所述台站统计量满足
本发明要解决的技术问题是通过以下技术方案进一步来实现的：步骤s6之后，具有步骤s7：当完成所有所述台站的所述台站稳定性的判断后，由于已经剔除所述不稳定台站，则所述参考站为稳定参考站。
本发明有益技术效果为：
采用基于欧拉运动的参考站模型，利用t分布统计概率检验每个台站的稳定性，提出不稳定性台站，从而实现了每个台站的稳定性检验，进而实现了参考站网的稳定性的自动检验。该方法检验结果精确可靠、自动化程度高，可用于大规模观测台网的稳定性检测和稳定区域的精细划分，同时，为高精度参考框架与基准的建立提供了重要理论依据和技术支撑。
附图说明
图1为本发明一具体实施例流程图；
图2为本发明一具体实施例采用的欧拉运动矢量示意图；
图3为本发明一具体实施例中的不稳定台站剔除前残差分布；
图4为本发明一具体实施例中的不稳定台站剔除后残差分布；
图5为本发明一具体实施例中的单位权中误差随检验次数的变化。
具体实施方式
下面将结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
本发明提出了一种参考站稳定性的自动检验方法，
首先，设置台站的速度：
v＝vh+vq+ξ(1)
式中，v是空间大地测量观测三维速度矢量，可表示为
其次进行如下步骤：
步骤s1：建立所述参考站的系统模型，其中所述参考站包括多个台站，如变形监测站；
步骤s2：根据欧拉运动理论，建立所述运动模型的欧拉矢量函数；具体的，设置欧拉运动理论公式为：
式中，r为地球半径，λ、φ分别为所述参考站的经度、纬度；其中，
步骤s3：采用最小二乘法求解所述欧拉矢量函数，并根据所述欧拉矢量函数的解得到所述运动模型的模型残差，以及所述模型残差的概率分布；具体的，则对于所述参考站，利用最小二乘法求解算欧拉矢量函数为：
式中，p表示所述参考站的权重值；
进一步得到所述运动模型的所述模型残差：
v＝(a(atpa)-1atp-i)l(4)
当所述参考站由于观测误差、受到的局部干扰或局部变形,整个基准站网会表现出不协调的位移，令所述不协调的位移为ε，则式(4)变为
此时，函数
进一步，根据所述t分布，设置稳定限值
其中α可以根据实际情况进行设置，比如α为0.05。
步骤s4：构造当前台站的台站统计量，计算所述当前台站的所述台站统计量；具体的，针对每一个所述台站，构造并计算所述台站统计量：
式中，σ0为所述运动模型中单位权中误差，
步骤s5：查表检测所述台站统计量的事件概率以判断所述当前台站的台站稳定性；具体的，步骤s51：查表检测所述台站统计量的事件概率，当所述事件概率为正常概率时：判断当前台站为稳定台站；对下一台站，重复所述步骤s4至所述步骤s5；
更进一步，所述步骤s51具体为：若所述当前台站的所述台站统计量满足
所述步骤s51：若所述当前台站的所述台站统计量满足
所述步骤s52：查表检测所述台站统计量的事件概率，当所述事件概率为小概率时：判断所述当前台站为不稳定台站，剔除所述当前台站；对下一台站，重复所述步骤s1至所述步骤s5
步骤s6：直至完成所有所述台站的所述台站稳定性判断。
步骤s7：当完成所有所述台站的所述台站稳定性的判断后，由于已经剔除所述不稳定台站，则所述参考站为稳定参考站。
具体结合一实例分析。
采用179个台站组成的参考站，建立参考站系统，采用本发明所提出的一种参考站稳定性的自动检验方法。经过9次试验，依次剔除不通过的台站，最终确定69个测站作为稳定台站。其中，图3、图4依次表示本实施例中不稳定台站剔除前残差分布、不稳定台站剔除后残差分布。由图3、图4可以看出，不稳定台站剔除前n分量模型残差值最大达到70mm，e分量模型残差最大达到25mm。剔除后n分量模型残差基本分布在±0.4mm之内，e分量模型残差分布在±0.7mm之内。可见，通过假设检验剔除不稳定台站后使模型拟合度得到了明显改善，效果显著。