(1)系统研究了测量数据处理中的信息熵理论体系，归纳 整理了测量数据处理中熵的概念、基本性质和典型性质，阐明了 熵与误差、不确定度、分布和权的关系。 (2)系统研究了测量数据误差分布的熵律，通过连续型随 机变量具有明确概率密度函数的分布熵计算推导及其熵值特性 分析，全面归纳总结了一般意义上测量数据误差分布的熵律，进 一步阐述了熵意义上的测量数据误差以及误差熵的作用基础。 (3)建立了污染正态分布熵和熵系数估算的一种近似方法， 填补了以污染正态分布为典型代表的此类复杂复合分布的熵估 算方法的空白。研究以污染正态分布概率密度函数的模型研究入 手，引入Kullback-Leibler距离研究污染正态分布两种模型概率 密度函数的差异性，导出了污染正态分布的主体分布概率密度函 数、均值漂移模型下和方差扩大模型下总体分布概率密度函数之 间的Kullback-Leibler距离表达式，分析指出了污染正态分布的 熵估算关键是寻求一种适合熵值运算规律的方案。 (4)提出了以简单分布的熵组合近似估计P-范分布的熵， 简化了其计算过程，解决了P范分布复杂的概率密度函数表达式 不利于其熵计算和实际应用的问题。 (5)引入了熵分析方法研究GPS RTK观测数据误差特性， 给出了熵用于测量数据误差分析一种有效途径。 (6)建立了以熵为计算基础的数据污染率估算方法，分别 提出了数据在主体分布模式已知和未知两种情况下的污染率估 算方法，并分析了熵计算的截断误差对污染率的估算影响。 关键词：熵，熵系数，不确定度，污染正态分布，P范分布 分类号：P22 万方数据(1)系统研究了测量数据处理中的信息熵理论体系，归纳 整理了测量数据处理中熵的概念、基本性质和典型性质，阐明了 熵与误差、不确定度、分布和权的关系。 (2)系统研究了测量数据误差分布的熵律，通过连续型随 机变量具有明确概率密度函数的分布熵计算推导及其熵值特性 分析，全面归纳总结了一般意义上测量数据误差分布的熵律，进 一步阐述了熵意义上的测量数据误差以及误差熵的作用基础。 (3)建立了污染正态分布熵和熵系数估算的一种近似方法， 填补了以污染正态分布为典型代表的此类复杂复合分布的熵估 算方法的空白。研究以污染正态分布概率密度函数的模型研究入 手，引入Kullback—Leibler距离研究污染正态分布两种模型概率 密度函数的差异性，导出了污染正态分布的主体分布概率密度函 数、均值漂移模型下和方差扩大模型下总体分布概率密度函数之 间的Kullback—Leibler距离表达式，分析指出了污染正态分布的 熵估算关键是寻求一种适合熵值运算规律的方案。 (4)提出了以简单分布的熵组合近似估计P一范分布的熵， 简化了其计算过程，解决了P．范分布复杂的概率密度函数表达式 不利于其熵计算和实际应用的问题。 (5)引入了熵分析方法研究GPS RTK观测数据误差特性， 给出了熵用于测量数据误差分析一种有效途径。 (6)建立了以熵为计算基础的数据污染率估算方法，分别 提出了数据在主体分布模式已知和未知两种情况下的污染率估 算方法，并分析了熵计算的截断误差对污染率的估算影响。 关键词：熵，熵系数，不确定度，污染正态分布，P一范分布 分类号：P22 万方数据