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基于同伦法的非线性最小二乘平差统一模型 总被引:2,自引:1,他引:2
基于非线性同伦思想,提出了非线性同伦最小二乘平差统一模型,该方法既可适用于满秩网非线性最小二乘平差,也可适用于秩亏网非线性最小二乘平差。算例表明,对于精度较差的初始值,算法仍能精确地收敛到原方程的参数估值。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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通过把不确定度作为参数融入到函数模型,建立了不确定性平差模型。依据残差中不确定性传播规律,确定了残差最大不确定度达到最小的平差准则,利用迭代算法得到了不确定性平差模型的解算方法。通过实例分析了最小二乘平差、整体最小二乘平差和不确定性平差准则下最优解的不同特点。 相似文献
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为了提高基于无人机影像重建三维场景的效率,提出了应用广义迭代重加权最小二乘法的全局式三维重建方法。首先,介绍了广义迭代重加权最小二乘法的基本思想和具体步骤;接着,将全局旋转矩阵的求解转化为李代数中旋转向量的求解问题,利用结合范数优化和迭代重加权最小二乘的方法求出全局旋转最优解;然后,根据极线几何约束条件,解算相机在全局坐标系下的相对平移方向向量,在广义迭代重加权最小二乘架构下,利用二次规划法求出相机全局位置最优解;最后,对影像位姿参数和重构三维点进行光束法平差优化。实验结果表明该方法在提高重建效率的同时,能够更真实地恢复场景的几何形态。 相似文献
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针对测绘领域中函数模型为非线性函数的线性组合的特殊结构,本文提出了基于Moore-Penrose广义逆和立体矩阵的可分离非线性最小二乘解算方法。该方法首先利用变量投影算法消除可分离非线性模型中的线性参数,将包含两类参数的原非线性优化问题转化为仅含有非线性参数的最小二乘问题。然后,基于Moore-Penrose广义逆矩阵的微分和立体矩阵理论计算最小二乘目标函数的一阶导数,进而采用非线性优化的LM方法求解非线性参数的最优估值。最后,根据最小二乘方法求解线性参数的最优估值。通过指数函数模型拟合和机载LiDAR全波形参数求解试验与传统参数不分离优化方法进行对比,结果表明,基于Moore-Penrose广义逆和立体矩阵的可分离非线性最小二乘解算方法对待求参数初值依赖性低,同时避免了迭代过程中线性参数导致的病态问题,算法稳定性好,为测绘领域中可分离非线性最小二乘问题的解算提供了一种思路,也拓展了可分离非线性最小二乘方法的应用。 相似文献
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GPS非线性数据处理的同伦最小二乘模型 总被引:4,自引:1,他引:4
基于非线性同伦思想 ,提出了非线性最小二乘同伦方法 ,并推导出相应的GPS同伦非线性模型和算法。算例表明 ,对于精度较差的初始值 ,采用同伦非线性GPS伪距定位模型较线性最小二乘求解精度要好。 相似文献
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根据变形监测网非线性二类动态优化设计的数学模型,本文从一个简单的网形入手,导出测边网非线性二类动态优化设计数学模型的具体形式,并提出了采用非线性优化设计技术的方法-投影梯度算法解算这种模型,从而将这种解算方法推广到求解任意网形的监测网非线性二类动态优化设计中的观测权。 相似文献
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城市三维管网的可视化及其系统功能 总被引:25,自引:2,他引:23
阐明了三维管网几何建模的原理,介绍了基于该技术的城市三维管网的可视化过程及几种加快图形显示的方法和管网系统的功能。该三维管网建模关键技术对于解决复杂的城市三维管网可视化快速建模提供了一种新思路,是建立三维管网系统的前提。 相似文献
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针对线性化近似法模型误差大,牛顿迭代法和高斯-牛顿法局部收敛等不足,而同伦算法在非线性数据处理方面有独到优势。通过对同伦路径跟踪过程中牛顿迭代终止判据和步长控制策略进行了改进,得到了一种快速、稳定的同伦路径跟踪算法。 相似文献
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Forecast Vienna Mapping Functions 1 for real-time analysis of space geodetic observations 总被引:3,自引:2,他引:1
The Vienna Mapping Functions 1 (VMF1) as provided by the Institute of Geodesy and Geophysics (IGG) at the Vienna University
of Technology are the most accurate mapping functions for the troposphere delays that are available globally and for the entire
history of space geodetic observations. So far, the VMF1 coefficients have been released with a time delay of almost two days;
however, many scientific applications require their availability in near real-time, e.g. the Ultra Rapid solutions of the
International GNSS Service (IGS) or the analysis of the Intensive sessions of the International VLBI Service (IVS). Here we
present coefficients of the VMF1 as well as the hydrostatic and wet zenith delays that have been determined from forecasting
data of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) and provided on global grids. The comparison with parameters
derived from ECMWF analysis data shows that the agreement is at the 1 mm level in terms of station height, and that the differences
are larger for the wet mapping functions than for the hydrostatic mapping functions and the hydrostatic zenith delays. These
new products (VMF1-FC and hydrostatic zenith delays from forecast data) can be used in real-time analysis of geodetic data
without significant loss of accuracy. 相似文献
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提出了根据实测声速剖面,利用经验正交函数建立了声速剖面场的数学模型,得到了任意点位的声速剖面对边缘波束数据进行声线折射改正的方法。该方法对提高多波束勘测效率和精度具有重要意义。 相似文献