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1.
对L1 范估计的平差值和LS估计的平差值作为抗差估计的初值进行了比较 ,指出在 ρ函数是严凸函数时 ,二者无明显的区别。因为LS估计简单且易于计算 ,因此建议用LS估计的平差值作为抗差估计的初值。  相似文献   
2.
用遗传算法解算病态方程   总被引:7,自引:1,他引:6  
对应用遗传算法解决病态方程问题进行了探讨。利用拟合法而不是通过法方程求解参数,从而避免了法方程系数求逆,使病态方程的解答有了较好的结果。通过模拟计算并和其他方法进行比较,证明该方法是可行的和有效的。  相似文献   
3.
GPS观测数据的模拟研究   总被引:16,自引:0,他引:16  
主要研究了地面基准站GPS观测值模拟情况.分析了GPS观测值模拟的意义、原理及流程、用到的数学模型等。并用编写的模拟软件模拟了武汉站的GPS观测值情况。结果表明,本模拟方法所模拟的GPS观测值和实测值很接近,能满足不同层次人员对GPS模拟观测值的需要。  相似文献   
4.
改进的ARCE方法及其在单频 GPS快速定位中的应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
基于TIKHONOV正则化原理,设计了一种正则化矩阵的构造方法,将ARCE(ambiguity resolution using constraint equation)方法进行了改进。通过新的正则化矩阵的作用,减弱了GPS快速定位中少数历元情形下法矩阵的病态性,得到了比较准确的模糊度浮动解,大大减小了模糊度的搜索范围,利用ARCE方法固定模糊度的成功率高。并结合一个算例,验证了本文改进方法的效果。  相似文献   
5.
针对将Kalman滤波方法应用到星载GPS定轨时,由于动态噪声和观测噪声确定不准而造成滤波的发散、污染观测值造成Kalman滤波估值的扭曲及计算舍入误差可能带来协方差阵的不正定性等缺陷,提出了一种新的综合Kalman滤波方法。该方法用拟准检定法准确地探测和修正量测方程中存在的粗差;用UD分解算法克服了数值的不稳定性,改进了计算精度;用Sage自适应滤波器克服滤波器的发散。算例结果表明,这种综合卡尔曼滤波方法具有数值稳定性好、较强的自适应性和较好地削弱粗差影响等优点。  相似文献   
6.
特定基准下的异常位移诊断   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对地壳运动和变形研究中存在的位移资料的参考基准、异常位移等问题,主要讨论了位移资料特定基准的转换和异常位移诊断的数学模型——特定基准转换模型为七参数相似变换模型,转换保持了变形体内部相对位置关系不变,并使转换后的位移矢量更能体现区域内的相对运动信息;异常位移诊断采用拟准检定法(QUAD),在选定拟准观测的情况下,使得位移真误差具有明显的分群性;模拟算例结果显示,本文采用的线性变换模型、粗差拟准检定法都表现出很好的效果。  相似文献   
7.
用L-曲线法确定半参数模型中的平滑因子   总被引:7,自引:0,他引:7  
提出了一种新的方法——L-曲线法确定平滑因子。通过确定合适的平滑因子,更好地控制了残差部分V^TPV与光滑度部分S^TRS之间的平衡,得到了更准确的参数估值。通过算例,将基于L-曲线法确定平滑因子的半参数模型解算方法和其他方法进行了比较。结果表明,用L-曲线法确定平滑因子后,提高了半参数模型计算结果的精度,可以更好地将观测值中的系统误差分离出来。  相似文献   
8.
用L-曲线法确定岭估计中的岭参数   总被引:15,自引:0,他引:15  
运用L 曲线法来确定岭估计中的岭参数 ,推导了用L 曲线法确定岭参数的基本公式 ,在此基础上实现了其算法 ,并用两个算例 ,比较了新方法和以往方法。结果表明 ,L 曲线法不仅容易收敛 ,而且其计算结果的精度较高  相似文献   
9.
针对视野移动方向的判断问题,该文介绍了运动补偿的常用方法及应用,提出了基于灰度块匹配的视野移动监测算法。通过对比各种算法计算复杂度和计算时间,发现灰度投影算法准确率低、计算量较小;块匹配搜索算法中的穷尽搜索算法准确率高,但是计算量较大。为了发挥以上两者算法的优势,将两者结合形成了灰度块匹配算法,并通过实验证实了灰度块匹配算法在实时监测系统中的可行性。  相似文献   
10.
一种附约束的单频单历元GPS双差相位解算方法   总被引:8,自引:1,他引:8  
韩保民  欧吉坤 《测绘学报》2002,31(4):300-304
在各类变形观测中,存在着2次观测的变形值不大及各种变形方向和大小可以比较精确预测等特点,可以把这些特征作为约束条件,对GPS单历元相位观测方程进行求解。基于以上几点,提出了一种含约束条件的单频单历元GPS相位求解算法和简单实用的模糊度搜索方法,本方法据观测值直接估计模糊度参数,并根据求出的模糊度估值进行搜索,还分析了最优解的获得和检验方法,最后用2个实例说明了该法的有效性和实用性。  相似文献   
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