空间直线的结构总体最小二乘拟合

提出结构总体最小二乘方法拟合空间直线,该方法能顾及三维坐标的误差,同时保证测量点到拟合直线的距离和最小。通过算例分析,验证了该方法的有效性和可行性。     

GPS高程异常拟合的稳健总体最小二乘算法

为解决控制点平面坐标与高程异常值中均含有误差的情况下求解模型参数的问题,对应用总体最小二乘算法(TLS)建立G-M模型求解拟合模型参数的方法进行讨论,重点对应用稳健总体最小二乘算法解决控制点之间观测值精度不等对参数求解有影响的问题进行探讨。对基于稳健估计思想的TLS迭代定权算法进行讨论,并通过算例与其他两种算法进行比较。结果表明,基于稳健估计的TLS算法能更好地解决含有误差的控制点已知坐标对GPS高程拟合模型参数求解有影响的问题。     

基于加权总体最小二乘法的GPS高程拟合

在GPS高程拟合中,针对传统最小二乘方法不能解决系数矩阵存在误差的问题,提出了一种基于加权总体最小二乘的拟合方法。对平面和二次曲面多项式建立更加合理的拟合模型,并给出了相应的迭代算法。实例计算表明,加权最小二乘方法能够得到更好的估计参数,高程异常值拟合精度也相应提高。     

基于整体最小二乘的稳健点云数据平面拟合

针对点云数据平面拟合方法没有完整考虑测量数据中的误差及系数阵中误差的情况,提出稳健整体最小二乘点云数据平面拟合方法。该法以整体最小二乘法为基础,在考虑全部观测量存在误差的情况下,通过一定的准则删除数据中的粗差或异常值,从而获得稳健的平面参数估值。实验中,分别利用最小二乘法、特征值法和稳健整体最小二乘拟合法对仿真点云数据和真实点云数据进行平面拟合,结果显示该法能克服异常值的影响,得到可靠的平面参数估值,具有稳健性。     

基于补偿最小二乘的平面点云拟合方法

采用补偿最小二乘进行估计解算,同时兼顾参数和非参数两类因素,极大地提高了平面点云拟合精度。通过对斜面、水平面和垂直面3种平面分别使用最小二乘方法、特征值方法以及补偿最小二乘方法进行拟合,结果显示,补偿最小二乘方法的拟合效果最优。     

约束总体最小二乘在点云拼接中的应用

在两站点云拼接的大角度空间直角坐标转换问题中,由于拟合靶标球心坐标值在两套扫描测站坐标系下均存在误差,提出基于约束总体最小二乘的点云拼接方法,建立附有约束条件的变量中的误差模型,对观测向量和系数阵同时进行修改。经算例证明,与传统的约束最小二乘法相比,可得到更加合理的模型和更高精度的参数解     

传感器通道的全最小二乘方法拟合

运用传感器的静态标定值,拟合信号调理器的传输函数,使由传感器和信号调理器共同组成的传感器通道的传输函数为线性函数。针对这种情况,论述并证明了用全最小二乘法比用最小二乘法能获得更高的拟合精度。     

求解球面拟合的改进总体最小二乘算法

在球面拟合中，系数矩阵和观测向量的误差同源，均来源于球面点坐标。不同位置有相同元素存在，从理论上讲，这些相同元素应该有相同的改正数，并且非线性形式出现在观测向量中。为此，本文推导了一种改进的总体最小二乘算法，可以很好地克服上述问题。通过算例分析发现，本文方法得到的参数估值更为可靠，证明了本文方法的有效性。     

加权总体最小二乘点云平面拟合定权方法探讨

针对加权总体最小二乘点云数据平面拟合方法中缺少统一定权准则的问题,提出以先验入射角及距离定权两种方法。利用稳健估计构造了基于强度值定权的稳健加权最小二乘、基于先验入射角定权的加权最小二乘与基于距离定权的加权最小二乘3种新的平面拟合算法,并应用于拟合扫描不同反射材质获取的平面点云数据。算例表明,〖JP2〗以距离定权构造的距离加权总体最小二乘法的各项精度指标均优于其他算法,拟合效果最好。     

多维观测的矩阵参数建模与加权最小二乘估计

针对常规向量参数法多维观测建模与平差效率低的问题，分析指出多维观测矩阵参数建模条件应满足不同观测维度的参数独立且个数相等特点（简称独立同构特征），进而利用该建模条件、Kronecker积运算性质和加权最小二乘原理提出矩阵参数建模与加权最小二乘估计方法。该方法顾及不同观测维互相关性，增大系数阵稠密度，降低法矩阵阶数，从而有效提高了建模与平差计算效率。空间直线和GPS站坐标时序模型计算结果均表明，向量参数法和矩阵参数法平差结果相同，但后者具有更高的存储与计算效率。     

基于选权迭代的总体最小二乘算法在三维坐标转换中的应用

提出一种基于选权迭代的TLS算法,通过IGG I函数进行定权,降低含粗差观测值的权值,在进行三维坐标转换时能有效地处理观测值粗差。实例证明,该算法可以获取更高精度的三维坐标转换参数。     

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加权总体最小二乘和RBF神经网络的三维坐标转换

分析部分变量误差加权总体最小二乘法（PWTLS）、加权总体最小二乘法（WTLS）和最小二乘法（LS）在三维坐标转换模型参数求解中的应用与影响,提出PWTLS与RBF神经网络组合的坐标转换方法。结果表明,当三维坐标转换模型系数矩阵中同时存在常数元素和重复元素时,PWTLS方法计算的单位权中误差和内符合精度均优于LS方法,且源坐标改正数较WTLS方法更加合理。PWTLS+RBF组合方法能够使PWTLS的求解参数得到有效使用,提高坐标转换精度。     

顾及地形坡度的非线性最小二乘相位解缠

InSAR相位解缠是利用干涉合成孔径雷达(InSAR)数据,提取数字高程模型,进行精确差分干涉测量的关键技术之一。然而缠绕的差分相位信息在地形陡峭或者坡度变化较大区域的解缠结果会有较大的误差传递的问题,针对此问题将干涉图中的地形坡度表示为距离向和方位向的局部相位频率,利用局部相位频率估计地形坡度和推导缠绕相位梯度概率密度函数(PG-PDF)参数模型,并将参数模型作为非线性最小二乘相位解缠模型约束条件,平滑不满足要求的缠绕相位梯度,经过迭代求解得到的解缠结果可以在消除噪声的同时减少地形因素的欠采样对相位解缠结果的影响,提高相位解缠的精度。最后,利用欧空局ENVISAT ASAR卫星获取的干涉数据进行实验,验证了算法在解缠精度和对地形的适应性方面优于直接加权的相位解缠算法,在频域下顾及地形的方法能有效克服LS对于相位坡度欠估计的缺点,具有较高的精度和稳定性,能够有效地考虑地形坡度的影响,抑制误差传递。     

病态总体最小二乘问题的谱修正迭代法

针对病态问题岭估计法及正则化方法存在破坏方程的等量关系、解是有偏估计的问题,在最小二乘谱修正迭代法的基础上,提出病态总体最小二乘问题的谱修正迭代法,并推导了总体最小二乘谱修正迭代法及其改进算法的具体公式。通过算例验证和阐明了TLS谱修正迭代法在病态问题中的有效性和易受迭代初值影响的缺点。