項目簡介：   　　項目屬于幾何大地測量及大地形變測量領域

　　項目針對高精度變形監測中觀測誤差的控制及變形信息的提取這一科學問題，從觀測誤差的變化規律、觀測數據中的粗差剔除、觀測方差的合理確定、先驗信息的利用、系統誤差的剔除、多種觀測聯合處理等方面對變形監測及其數據處理的理論進行了系統的研究：

　　1、 揭示了污染誤差模型的內在本質，建立了污染誤差模型與估計量之間的顯式關系，由此發展形成了污染誤差模型下的測量數據處理理論；同行學者將其中均方誤差最小的穩健估計稱為“朱－方法”，并與著名的李德仁方法并列；

　　2、 揭示了用測距儀進行變形監測時，觀測誤差產生的內在規律及提出了消除方法；

　　3、 發現了方差估計時先驗信息與觀測信息之間的內在聯系，并在國際上首先推出了方差分量的Bayes估計的顯示表達式；

　　4、 建立了廣義方差模型，由此發展形成了廣義方差估計理論；

　　5、 得出了先驗信息偏差對有關結果的影響規律及提出了解決方法；

　　6、 建立了變形分析時的靈敏性準則、可區分性準，提出了一種觀測信息與地質力學等信息進行融合的方法；

　　7、 提出了變形分析的差值回歸新方法。

　　研究組在國際大地測量領域的權威刊物《Journal of Geodesy》上發表反映本研究成果的論文10篇，其他國際刊物和國內權威刊物論文數十篇。SCI收錄34，EI收錄31篇，ISTP收錄4篇。SCI他引57次。

　　本項目的理論研究成果應用于自行研制的變形監測機器人系統中，可以獲得對1公里以外的物體監測誤差小于1毫米的實時亞毫米級精度，是目前測量機器人能達到的最高精度。相關技術已經獲國家發明專利。該機器人系統已經應用于張家界326米高觀光電梯的變形與安全監測站，這是世界上第一個亞毫米級精度全自動機器人監測站。保證了該電梯于2003年4月的重新運營，由此產生的直接經濟效益1.5億，對發展湘西旅游事業、國際交往和地方經濟起到了重要作用。

主要發現點：

1、揭示了污染誤差模型的內在本質，建立了污染誤差模型與估計量之間的顯式關系及一種能全面反映穩健性定義的穩健性度量――一種COOK距離，在此基礎上分別導出了位置參數的穩健估計和尺度參數的穩健估計，依據測量工作者能廣泛接受的衡量估計質量的均方誤差，導出了均方誤差最小的穩健估計，并揭示了馬爾柯夫模型對粗差的靈敏性，由此發展形成了污染誤差模型下的測量數據處理理論，把以偶然誤差模型為基礎的經典最小二乘理論擴展到誤差服從污染誤差模型的情形。研究成果中均方誤差最小的穩健估計（即污染誤差模型取均值移動模型時的穩健估計）方法，被同行學者稱為"朱－方法"并與著名的李德仁方法并列。支持該發現點的主要代表性論文有［1］［2］等。該發現點屬幾何大地測量領域，代碼1703520

2、發現了高精度變形觀測時誤差產生規律，特別是用光電測距儀進行變形觀測時觀測誤差產生的內在規律及消除方法。由該發現點形成的有關技術，在不增加明顯硬件成本的基礎上，可使常規測距儀的測距精度達亞毫米級，是目前常規測距儀所能達到的最高精度。該技術獲得了國家發明專利（ZL98　1　00678.7）。支持該發現點的主要代表性論文、及著作有［3］［4］［5］等，該發現點屬幾何大地測量領域，代碼1703520

3、發現了方差估計時先驗信息與觀測信息之間的內在聯系，并在國際上首先推出了方差分量的Bayes估計的顯示表達式，證明了方差分量的Bayes估計是先驗方差與樣本方差的一個加權平均，從而揭示了方差分量的Bayes估計的實質，解決了國際測繪界知名教授Koch認為方差分量Bayes估計沒有顯式表達式的難題；建立了廣義方差模型，該模型不僅包含了目前已有的線性方差模型，而且包含了方差矩陣與待估方差因子或參數為非線性的情形,同時也包含待估參數為非方差因子的情形。然后，以廣義方差模型為基礎，建立了廣義估計理論。支持該發現點的主要代表性論文有［6］［7］［8］等。該發現點屬幾何大地測量領域，代碼1703520

4、得出了先驗信息偏差對有關結果的影響規律并提出了解決方法，從而解決了人們最為關心的、當先驗信息不準確時先驗信息可能破壞原有結果的問題；提出了考慮先驗信息與不顧及先驗信息時兩種情況下變形分析的靈敏性準則、可區分性準則及考慮先驗信息時的變形檢驗方法，及觀測信息與其它（先驗）信息融合進行變形分析的方法，從而形成了考慮先驗信息時的變形分析理論。發現了大壩變形分析中回歸變量之間的共性關系，提出了用虛擬觀測方程替代共性變量的差值回歸新方法，從而解決了國際上大壩變形分析中常用差值回歸方法中變形多、觀測方程多，計算工作量大的缺點。主要代表性論文有［9-13］等。該發現點屬大地形變測量學領域，代碼1703515

主要完成人：

1.  朱建軍

完成了發現點1中的污染誤差模型下的測量數據處理理論的研究（主要代表性論文［1］［2］），完成了發現點2中觀測數據中系統誤差的剔除［3］，發現點3中的方差分量Bayes估計［7］，發現點4中變形分析中先驗信息利用、變形分析中考慮先驗信息的靈敏性準則及可區分性準則的建立及集成地質、力學方面信息進行變形分析方面的研究等大部分工作［9］［10］。本人在該項目中的研究工作量占本人工作量的70%

2.  丁曉利

發現點1中觀測方案與粗差探測研究，完成了發現點2中用輔助儀器進行變形觀測的工作，發現點4中多種信息集成進行變形分析的理論與方法方面的研究等。主要代表性論文［4］［10］及其他代表性論文多篇。本人在該項目中的研究工作量占本人工作量的60%

3.  張學莊

完成了發現點2的主體研究，即光電測距誤差規律的實驗研究，提出了利用輔助儀器直接消除測距誤差的方法，并實現了將有關理論應用于機器人系統的工作，及將機器人系統用于張家界百龍天梯的變形觀測，完成了發明專利。主要代表性論文［5］，本人在該項目中的研究工作量占本人工作量的60%

4.  歐自強

完成了發現點3中廣義差估計理論的研究及方差分量的Bayes估計及經驗Bayes 估計的研究工作。主要代表性論文［6］［8］，本人在該項目中的研究工作量占本人工作量的60%

5.  陳永奇

完成了發現點4中變形分析的靈敏性準則和可區分性準則的研究及變形分析中多種信息利用等方面的研究工作。主要代表性論文［10］及其他代表性論文多篇。本人在該項目中的研究工作量占本人工作量的50%

10篇代表性論文：

1.   污染誤差模型下的測量數據處理理論，測繪學報, No.3, Vol.28

2.   Robustness and the robust estimate, Journal of Geodesy（國際大地測量的權威刊物）, 1996, No.9, Vol.70, pp586-590

3.   變形測量的理論與方法，中南大學出版社

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

5.   單波高精度測距系統的研究. 測繪學報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估計，測繪學報， 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.  集成地質、力學信息和監測數據的滑坡動態模型，測繪學報，Vol.32(3), P261-266（該文的外文發表于第十屆國際變形測量會議上