病态矩阵参数估计的改进主元加权迭代算法

传统测绘数据处理中矩阵求逆的准确性极大地影响最终解算精度。针对测量数据处理常遇到的病态矩阵求逆不稳定,导致精度显著降低等问题,提出一种改进的主元加权迭代法的病态矩阵处理算法。该算法结合传统主元加权迭代法精度高、误差转移法稳定性好的优点,先将误差从解向量转至中间变量,再利用主元加权迭代法求解中间变量,实现更高精度的解算结果。实验表明,改进算法在良态矩阵法方程中解算结果与传统方法一致,在病态矩阵中改进算法精度更高。     

平面坐标转换参数的解耦算法

基于公共点点位反解平面坐标转换四参数的整体平差由于量纲问题可能出现病态法矩阵,分析病态性的产生机理,提出利用原始点位的重心化改造对解算参数去耦合。在计算重心以及独立解算尺度因子和旋转参数的过程中,提出同时顾及两套点位精度的加权方法。给出基于矩阵计算的解算流程,通用性好,便于程序实现。     

基于QR分解的Ⅱ类病态性诊断

为了对现代测绘数据处理中参数估计系统的Ⅱ类病态性[1]进行诊断,利用观测结构分析方法解决了观测有效性的分析问题.通过对观测矩阵的QR分解,将观测结构的分析过渡到对R矩阵的分析,提出了相对体积法,方法几何意义明确.算例表明,该方法能够准确度量参数估计系统的Ⅱ类病态性程度,是一种对Ⅱ类病态性进行定量诊断的新方法.     

误差限的病态总体最小二乘解算

大地测量和地球物理数据解算中时常会涉及病态问题的处理。基于客观的观测精度,利用设计矩阵与观测向量的误差限制,一方面降低了病态性对求解造成的波动;另一方面避免引入正常数,从而提高整个解算过程的客观性与可靠性。计算表明,本文提出的方法可以有效地处理病态总体最小二乘问题,并且具有较高的稳定性。     

病态不确定性平差模型的岭估计算法

测量数据在获取的过程中,常存在不确定性,它们会影响参数估计结果,不确定性平差模型的解算方法可以有效提高参数估计的有效性和可靠性。当观测方程的系数矩阵存在接近零的奇异值,采用岭估计可有效抑制观测方程病态性对参数估值结果的影响。当不确定性平差模型出现病态,其受系数矩阵误差和观测值误差的影响更为严重,本文将岭估计法应用于病态不确定性平差模型,推导了迭代算法,以提高解的稳定性,并用算例验证,结果表明了新方法的有效性和可行性。     

火山形变Mogi模型反演的病态总体最小二乘解算方法

相对最小二乘方法,总体最小二乘顾及了观测方程系数矩阵含有误差的情况,然而,当系统出现病态时,总体最小二乘受病态的影响将更加明显。因此,针对病态总体最小二乘问题解算方法的研究越来越多受到关注。文中基于总体最小二乘进行火山形变Mogi模型反演,针对反演过程中出现的病态性问题,采用虚拟观测解法、谱修正迭代解法、共轭梯度解法,通过模拟算例验证文中方法在抑制病态性方面的有效性。与一般总体最小二乘、正则化总体最小二乘等方法相比存在优势。     

测量中病态问题的一种迭代算法

系统病态性问题在测量数据处理领域是常见的,具有许多种解算方法。迭代法是其中的一种。通过分析病态矩阵的性质,基于谱修正迭代法,构造了一种迭代算法,实例表明：该算法是有效的,提高了迭代速度,具有实际意义。     

改进的CGLS迭代正则化法在内插平面坐标 转换中的应用

内插算法用于测量平面坐标转换时,经常会遇到因矩阵的病态导致坐标转换精度差、甚至转换失败的问题。文章基于改进的CGLS迭代正则化算法进行抗病态研究。算例研究表明,改进后的算法能够很好地消除病态矩阵影响,获得相对较高精度的转换坐标。     

有偏卡尔曼滤波及其算法

从理论角度分析了观测矩阵的复共线性对卡尔曼滤波的影响,并在均方误差最小意义下,给出了一种有偏卡尔曼滤波算法。分别对观测矩阵和观测量施加扰动进行了试验和分析,证明观测矩阵的病态性会对卡尔曼滤波估计造成严重危害。数值模拟结果表明,本文算法能够有效改善观测矩阵病态性对卡尔曼滤波估计的影响,提高解算质量。     

近景区域网平差的预处理共轭梯度稀疏解法

针对大规模、近病态法的近景区域网平差法方程快速解算问题,提出基于预处理共轭梯度(preconditioned conjugate gradient,PCG)法的稀疏解算方法。首先,通过选择与法方程系数矩阵对应的对角平方根矩阵作为预处理矩阵,以改变待估参数向量的坐标基,进而改善法方程系数矩阵性态,达到利用PCG提高收敛速度和解算精度的目的;然后,通过应用稀疏矩阵提高平差法方程系数矩阵的储存与求解效率。实验结果证明,该方法不影响摄影测量中区域网平差中多类、多尺度参数同时解算的收敛域,不但具有很高的解算精度,而且速度较快。     

等式约束对病态问题的影响及约束正则化方法

有效利用参数间已知的等式约束信息能够提高最小二乘解的精度,消除秩亏,但是等式约束能否消除或减弱平差模型的病态性尚不明了,由此提出了一种通过消除部分参数将等式约束病态问题转化为无约束问题的方法。然后分析了等式约束对病态问题的影响,用简单实例证明了加入约束后,系统可能呈现良态或病态,它的性态由原设计阵和等式约束共同决定,并提出了求解等式约束病态问题的诊断-正则化两步方法。最后用一个数值实例验证了该方法的可行性。     

NLS问题的不适定性及正则化解算方法

本文进一步完善定义了NLS问题的两种不适定性,对产生这两种不适定问题的现象进行了分析。借助于正则化理论,通过添加稳定泛函,结合高斯-牛顿法,构造了不适定NLS问题的正则化高斯-牛顿法求解公式;解决了普通高斯-牛顿法在迭代过程中其Jacobian矩阵是秩亏或者严重病态导致的不能收敛的问题;给出了非线性秩亏自由网平差的正则化高斯-牛顿法步骤;以几个经典NLS问题为例进行了数值实验,说明了本文所提方法的适用性。     

卫星遥感影像有理函数模型优化方法

针对高分辨率遥感影像有理函数模型（RFM）在实际应用中存在过度参数化和定位精度不高的问题,提出基于离差阵和消去变换及残余系统误差补偿的高分辨率遥感影像RFM优化方法。试验结果表明,经过参数筛选后的RFM参数均为无偏估计值,拟合精度可以达到全部参数用于拟合时的精度,而且模型病态性基本消除,模型稳定性更高;残余系统误差补偿方法可以有效消除RFM拟合严格成像模型的残余误差,达到与严格成像模型一致的对地定位精度。     

遥感反演中约束最优化方法的拓展

遥感反演大多是典型的约束是最优化问题。本文对现有的约束最优化方法在遥感反演中的适用性进行了分析，从提高反演速度有降低优化方法病态特性两个方面考虑，提出了罚矩阵的概念，对约束优化方法中的乘子法进行了拓展，并进行了理论证明。经过大量的模拟反演实验表明，拓展后的乘子法的反演速度提高了大约30％，病态程度也得到了进一步的改善。     

采用联合平差法处理附有病态等式约束的反演问题

探讨了附有病态等式约束的反演问题,尝试用降秩处理方法解这类病态约束问题,通过算例验证了此种方法与截断奇异值方法是等价的。然后提出了一种联合平差方法,它不仅能解病态的约束问题,而且能解决主模型秩亏或病态同时约束模型病态的问题,增强了应用性。最后设计了多种方案进行计算和比较,验证了联合平差法的有效性和可行性。     

Inverse problems theory and application: analysis of the two-temperature method for land-surface temperature and emissivity estimation

The two-temperature method (TTM) allows the separation of land-surface temperature and land-surface emissivity information from radiance measurements, and therefore, the solution can be uniquely determined by the data. However, the inverse problem is still an ill-posed problem, since the solution does not depend continuously on the data. Accordingly, we have used some mathematical tools, which are suited for analyses of ill-posed problems in order to show TTM properties, evaluate it, and optimize its estimations. Related to this last point, we have shown that it is necessary to constrain the problem, either by defining a region of physically admissible solutions and/or by using regularization methods, in order to obtain stable results. Besides, the results may be improved by using TTM with systems that possess a high temporal resolution, as well as by acquiring observations near the maximum and minimum of the diurnal temperature range.     

平差不适定问题解性质与正则参数的确定方法

对于测量平差不适定问题的求解问题,大都可归结Tikhonov正则准则下的极值问题,而正则参数求解又至关重要。本文在讨论其解性质的基础上,归纳与总结了不适定问题正则参数的几种确定方法,通过两个算例对几种方法进行了综合分析与比较,指出了其方法的适用性及特点。     

选权拟合法解的特性探讨

选权拟合法是解决大地测量中的不适定问题的一种方法,是对吉洪诺夫正则化方法的改造。在推导一般正则化解的偏差计算公式并回顾了选权拟合法的基本原理和公式的基础上,推导了选权拟合法解的一个重要性质:只要被约束的部分参数估值无偏,其余的也无偏;该性质说明利用选权拟合进行参数估计的结果是有条件无偏的。这个不同于一般正则化解的重要特性可以用于设计加快GPS短基线快速定位双差模糊度解算策略。恰当利用选权拟合法,用实测数据算例分析了GPS基线分量的先验信息的偏差大小对模糊度解算的影响。     

测日定位中病态问题的有偏估计及精度分析

目前月球/火星车上均搭载有太阳敏感器用于导航,但需要较长的跟踪观测时间才能实现绝对定位,影响了导航的实时性。本文研究如何在超短的跟踪观测时间(1~2min)内,实现测日绝对定位。首先推导了高度法定位的最小二乘法求解模型,并首次从病态问题的角度看待测日定位问题,采用奇异值分解法对病态问题进行了诊断。通过仿真算例,将有偏估计的方法应用于测日定位,并对不同有偏估计方法进行了比较。仿真计算结果表明,有偏估计总是能够改善初值的精度,明显优于最小二乘法。但初值的选取对有偏估计的影响非常显著,有偏估计总是将初值沿着太阳的指向稳定收敛到一条与太阳指向垂直的直线上,且这条直线通过真值。