基于GPS高程拟合的总体最小二乘算法研究

针对GPS测量噪声影响高程拟合精度的问题,本文详细阐述了最小二乘方法、总体最小二乘算法和加权总体最小二乘算法三种误差处理方法的基本原理及计算公式。根据常用的两种曲面拟合模型,通过对实测数据拟合结果分析GPS测量噪声对高程拟合精度的影响,并对比上述三种算法的结果。数值计算结果表明在顾及GPS测量噪声的情况下,总体最小二乘算法能够很好地削弱其对高程拟合的影响,从而提高拟合精度。     

二次曲面与最小二乘配置的组合模型在GPS高程异常拟合中的应用

在工程实践应用中，为了有效利用GPS高程数据，减少对传统水准测量的依赖，提高GPS高程异常的拟合精度便显得十分重要。为此，本文在介绍二次曲面拟合和最小二乘配置拟合基本原理分析、算法过程推导的基础上，提出了一种新的高程异常拟合方法。首先在二次曲面拟合的基础上，计算得到原始观测数据与拟合数据之间的残差序列，然后采用最小二乘配置模型对包括二次曲面拟合模型误差的综合误差进行优化减弱，最后得到新的高程异常。通过实例，将二次曲面拟合法，最小二乘配置法与文中提出的新方法进行比较分析。结果表明：新的组合方法的拟合预测精度要明显优于最小二乘配置及二次曲面拟合。     

基于混合最小二乘与总体最小二乘的 激光雷达滤波算法

机载激光雷达点云数据滤波技术是LiDAR数据后处理最关键的内容之一。利用最小二乘平差的曲面拟合滤波算法存在一定不足,基于混合最小二乘和总体最小二乘的算法可以有效弥补不足。本文提出一种基于混合最小二乘和总体最小二乘的曲面拟合滤波算法。实验表明,本文滤波算法效果良好,满足实际应用需求。     

GPS高程拟合方法比较

从GPS高程测量应用问题入手,简述了GPS高程拟合的原理,介绍了曲面拟合法、最小二乘配置拟合法和基于kriging统计的移动曲面法3种高程拟合方法,并通过某地区GPS/水准点数据进行了实验比较,得出了一些有益的经验结论。     

三种点云数据平面拟合方法的精度比较与分析

详细地介绍了基于最小二乘法、特征值法及总体最小二乘法的点云数据平面拟合方法。通过Matlab编制其算法程序,对模拟的等精度与不等精度点云仿真数据进行计算,结合算例对比分析了3种方法的点云平面拟合效果。拟合结果表明:3种方法在等精度点云平面拟合中的效果较好,在不等精度点云平面拟合中的效果较差,且特征值法与总体最小二乘法的点云平面拟合精度远高于最小二乘法。     

基于丹麦法计算权因子的GPS高程拟合方法研究

针对GPS高程拟合这一问题,介绍了等值线法、解析拟合法等传统GPS高程拟合方法,并选用丹麦法计算权因子,构造等价权矩阵,结合总体最小二乘法抵抗粗差点对GPS高程拟合结果的影响。结果表明:等值线法与其它两种方法对不含粗差的等精度观测数据拟合的效果相当;基于丹麦法计算权因子的抗差总体最小二乘法对不等精度观测数据的偶然误差处理效果更佳,且通过权因子可以有效处理粗差点对高程拟合的影响,拟合效果更佳。      

基于Python的GPS高程异常拟合研究

考虑GPS高程异常具有一定的空间相关性,可将ArcGIS地统计中的确定性插值方法应用到GPS高程异常拟合中。结合Python脚本实现基于加权总体最小二乘的GPS高程异常拟合算法。结果表明,该算法的点位拟合精度和检核精度均优于ArcGIS地统计确定性插值。     

加权总体最小二乘法在点云数据平面拟合中的应用

研讨一种加权总体最小二乘法,它是在Malengo A文献的基础上推导的基于拟牛顿法的加权总体最小二乘算法,能够处理误差变量模型中的各种不同的情况。本文将该算法应用于点云数据平面拟合模型的求解,通过比较加权总体最小二乘法与最小二乘法、总体最小二乘迭代解法的结果来验证该种算法的有效性。     

基于垂直距离最小二乘拟合的双曲线沉降模型

引入临时坐标系,采用高斯-牛顿迭代算法,在双曲线基于垂直距离最小二乘拟合算法的基础上增加一个角度约束条件和两个平移约束条件,对沉降数据进行双曲线几何拟合而非代数拟合,提出了一种基于垂直距离最小二乘拟合的双曲线沉降模型的曲线参数估计算法。算例表明,改进算法改善了传统算法的拟合精度。     

总体最小二乘的加权GPS高程曲面拟合法

针对GPS高程转换的问题,提出了一种基于总体最小二乘的加权GPS曲面拟合直接求值的方法,根据系数矩阵A列向量部分修正引入权阵PA、PX、P0,根据距待求点越近受其影响越大的特点引入权阵P,建立较最小二乘法更加合理的模型,并且可直接求得待定点的高程异常值。经实例计算证明基于总体最小二乘的加权GPS高程曲面拟合的方法更加合理,可以获得更高精度。