不等式约束加权整体最小二乘的凝聚函数法

误差向量的方差-协方差阵是一般对称正定矩阵下的附不等式约束加权整体最小二乘平差模型,研究了其参数估计和精度评定问题。首先,将残差平方和极小化函数在整体最小二乘准则下转化为只包含模型参数的目标函数,同时将所有的不等式约束表示成一个等价的凝聚约束函数,并运用乘子罚函数策略将不等式约束加权整体最小二乘平差问题转化为相应的无约束最优化问题,并用BFGS方法求解。然后,将误差方程和约束函数线性展开,推导了最优解和观测量间的近似线性函数关系,运用方差-协方差传播律得到了最优解的近似方差。最后,用数值实例验证了方法的有效性和可行性。     

附不等式约束平差的理论与方法研究

附不等式约束平差能充分利用已有的各种知识和信息,因而越来越得到关注,它在GPS数据处理、变形监测及方差估计等领域中都得到广泛的应用。目前,国内外对附不等式约束平差问题进行大量研究,文中主要综述附不等式约束平差问题的最新研究成果,系统介绍附不等式约束平差的理论,同时探讨附不等式约束平差的发展方向。     

附不等式约束最小二乘平差的一种新算法

在大地测量数据处理中,很多情况下可根据先验知识建立合理的不等式约束,能够改善平差结果,提高精度。首先简要总结了附不等式约束平差的各种方法及存在的问题。根据有效约束和库恩塔克条件,提出了解决不等式约束平差的新算法,把不等式约束平差转化为等式约束平差问题,从而得到解的显示表达。最后用一数值算例证明了该算法的可行性。     

不等式约束卡尔曼滤波的解算及其统计性质

卡尔曼滤波是研究如何从被噪声污染的观测信号中过滤噪声,尽可能消除噪声影响,求未知真实信号或系统状态的一种估计方法.首先简要回顾了无约束离散时间不变系统卡尔曼滤波的模型及解算方法、统计性质.然后将其扩展到等式约束情形,推导了等式约束卡尔曼滤波的解及其统计性质.根据有效约束集的思想阐明了附不等式约束和等式约束卡尔曼滤波问题的内在联系,指出其解具有相同的性质,并提出用积极集法解决具有二次规划形式的不等式约束卡尔曼滤波问题.     

经典平差模型的扩展

将经典测量平差的概括模型(附有等式限制条件的条件平差模型)扩展为附不等式约束的平差模型,同时将其定义为测量平差统一模型,并在一定的条件下实现这种平差模型与概括平差模型间的相互转换.在最小二乘平差原则下,作者结合虚拟观测方程处理不等式约束的思路,给出附不等式约束平差的最小二乘显式解,分析其统计性质,并修正传统测量平差结果的统一表达式.按本文所提方法,附不等式约束的平差问题,完全可以利用传统的平差方法和平差程序求解,方法简单可行.     

基于有效约束的附不等式约束平差的一种新算法

不等式约束是客观实际中普遍存在的一种约束,但目前大地测量数据处理领域并没有成熟、完整并被普遍接受的处理理论和方法。首先简要总结附不等式约束平差的各种方法及其存在的问题。然后对现有测量平差中附有等式约束的平差模型进行扩展,提出一种新的处理附有线性约束(包括等式和不等式约束)的平差方法。该方法在有效约束概念下,通过库恩-塔克条件来寻找有效约束条件,把不等式约束平差问题转化为我们熟知的等式约束平差问题,因此实现解向量与观测向量之间的显式表达。最后,用一个数值算例验证新方法的可行性,同时算例分析表明:用等式约束代替有效约束或集成约束进行平差计算,能得到正确的平差结果,但得不到正确的精度评定结果。     

附不等式约束平差的一种简单迭代算法

基于最优化计算理论中罚函数方法及传统测量平差中零权和无限权的思想,提出一种有效的迭代算法,算法过程与经典平差计算方法相同.数值实验表明,该算法简单、可行,并且具有很快的收敛速度.作者还将该模型用在大坝变形分析中,根据地形对控制点建立不等式约束,能够探测到更真实的点位位移,较之无约束平差更合理可靠.     

附不等式约束平差模型的一种快速搜索算法

大地测量中常存在一些先验不等式约束信息,充分利用它们可以保证参数解的唯一性和稳定性。然而,现有的不等式约束平差算法主要是基于优化理论,算法通常比较复杂,需要选取有效约束或建立罚函数。在最小二乘平差准则基础上,把不等式约束看成是一个可行域,借助Fisher函数在可行域中快速搜索使误差平方和达到最小的最优解,推导出了可行解为最优解的充分必要条件。建立了基于Wolfe-Powell算法的非精确快速搜索算法,从而减小了搜索算法的计算量,得到了一种新的不等式约束平差计算方法。该算法的平差准则与最小二乘平差准则一致,不需要矩阵求逆运算,可适用于维数较大的平差问题解算。     

区间约束平差模型的共轭梯度积极集算法

主要研究参数带有区间约束的平差算法，通过把平差问题转化成一个带有区间约束的二次规划问题，利用积极集对二次规划问题进行划分与重组，结合无约束共轭梯度优化算法，给出了带有区间约束的平差算法，并同时给出了参数解的精度评估。由于投影梯度法可以迅速改变积极约束集的构成，新的算法比经典的积极集法效率更高，可以降低模型的不适定性，保持参数先验信息中的统计、几何或物理意义，适合于求解大规模的带有区间约束的平差问题。     

虚拟误差方程解决附不等式约束的平差问题

提出将线性不等式约束看作虚拟误差方程,利用零权和无限权的平差方法,通过对松弛变量的权比进行合理配置,达到区别有效约束与无效约束的目的,进而结合间接平差模型,以求解未知参数与观测值间的显式表达式。从算法的流程和算例的比较结果来说明该平差方法对附不等式约束平差模型的可行性和易操作性。     

An Aggregate Constraint Method for Inequality-constrained Least Squares Problems

The inequality-constrained least squares (ICLS) problem can be solved by the simplex algorithm of quadratic programming. The ICLS problem may also be reformulated as a Bayesian problem and solved by using the Bayesian principle. This paper proposes using the aggregate constraint method of non-linear programming to solve the ICLS problem by converting many inequality constraints into one equality constraint, which is a basic augmented Lagrangean algorithm for deriving the solution to equality-constrained non-linear programming problems. Since the new approach finds the active constraints, we can derive the approximate algorithm-dependent statistical properties of the solution. As a result, some conclusions about the superiority of the estimator can be approximately made. Two simulated examples are given to show how to compute the approximate statistical properties and to show that the reasonable inequality constraints can improve the results of geodetic network with an ill-conditioned normal matrix.     

附有约束条件的GPS模糊度快速解算

采用GPS相位观测值进行快速定位时,由于坐标与模糊度参数间的强共线性,造成浮点模糊度最小二乘解的精度很差,整周模糊度难以正确固定。在GPS的实际应用中,可以利用坐标参数与模糊度参数的约束条件,改善浮点模糊度的解算精度,减小整数模糊度的搜索空间。首先给出了这两类约束的通用模型,然后给出了不同情况下约束条件的具体形式,并导出了相应的GPS模糊度快速解算公式。用实例验证了算法的有效性。结果表明,采用约束条件,可排除大量错误的模糊度备选组合,从而提高模糊度的解算效率和成功率。因此,在GPS定位时,应尽可能利用各种约束条件。     

GIM和不同约束条件相结合的BDS差分码偏差估计

现阶段BDS卫星和地面跟踪站数量较少,用BDS单系统获取的DCB精度有限,针对此问题,本文基于CODE GIM,采用两种不同的"零均值"基准约束方案(分别称为约束1和约束2),选取2015年(DOY002-090)MGEX的BDS数据,求解BDS的DCB,并对其进行精度评估。结果表明,两种约束方案下,卫星DCB差值整体趋势一致,DCBC2I-C7I、DCBC2I-C6I的系统性偏差分别约为-3.3ns和1.2ns,接收机DCB的系统性偏差与卫星DCB大小相同,符号相反。相对于约束1,施加约束2后,IGSO和MEO卫星DCB估值更加稳定(DCBC2I-C7ISTD最大改善21%,DCBC2I-C6ISTD最大改善13%),IGSO和MEO卫星的稳定性(分别在0.1ns和0.2ns左右)优于GEO卫星(0.150.32ns)。约束2的DCB估值效果不仅与CAS/DLR产品有较好的一致性(Bias:-0.40.2ns),而且顾及了BDS卫星DCB间的稳定性差异。两种约束方案下,BDS接收机DCB的STD无明显变化,说明约束的选择对BDS接收机DCB的稳定性无明显影响。BDS接收机DCB稳定性整体上优于1ns,中高纬度区域较好(STD 0.4ns左右),低纬度区域稍差(STD 0.81ns)。     

不等式约束最小二乘问题的解及其统计性质

对不等式约束最小二乘平差问题,借助非线性规划中的凝聚约束方法把多个不等式约束转化为一个等式约束,采用拉格朗日极值法求解,解与贝叶斯解或单纯形解一致。其优点在于该解能够表示为观测的明显表达式,由此解的统计性质与最优性可以确定。给出演示该方法的GPS单点定位算例。     

非线性基线长约束条件线性化近似对模糊度解算影响

GNSS动态相对定位中常附加非线性的基线长约束进行解算, 而LAMBDA方法只能处理无约束或者线性约束的模型, 为了应用LAMBDA方法, 应对非线性约束条件进行线性化近似。通常附加该约束后, 模糊度固定成功率会提高, 但对于超短基线有时反而会降低。何种条件下附加线性化近似的基线长约束条件可以提高模糊度固定成功率尚未有定论。本文基于附加基线长约束的GNSS相对定位数学模型, 推导基线长约束条件线性化近似余项对浮点解的最大影响值公式, 给出基线长约束能否线性化近似的诊断条件。当该条件满足时, 线性化近似余项影响可以忽略, 附加线性化近似的基线长约束可以改善浮点解解算精度, 提高模糊度固定成功率;若不满足, 则线性化近似余项影响可能不可以忽略, 附加约束会因浮点解有偏不能固定为正确的模糊度, 并通过算例验证了相关结论。     

Implication of adaptive smoothness constraint and Helmert variance component estimation in seismic slip inversion

When ill-posed problems are inverted, the regularization process is equivalent to adding constraint equations or prior information from a Bayesian perspective. The veracity of the constraints (or the regularization matrix R) significantly affects the solution, and a smoothness constraint is usually added in seismic slip inversions. In this paper, an adaptive smoothness constraint (ASC) based on the classic Laplacian smoothness constraint (LSC) is proposed. The ASC not only improves the smoothness constraint, but also helps constrain the slip direction. A series of experiments are conducted in which different magnitudes of noise are imposed and different densities of observation are assumed, and the results indicated that the ASC was superior to the LSC. Using the proposed ASC, the Helmert variance component estimation method is highlighted as the best for selecting the regularization parameter compared with other methods, such as generalized cross-validation or the mean squared error criterion method. The ASC may also benefit other ill-posed problems in which a smoothness constraint is required.