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附不等式约束平差的理论与方法研究

附不等式约束平差能充分利用已有的各种知识和信息,因而越来越得到关注,它在GPS数据处理、变形监测及方差估计等领域中都得到广泛的应用。目前,国内外对附不等式约束平差问题进行大量研究,文中主要综述附不等式约束平差问题的最新研究成果,系统介绍附不等式约束平差的理论,同时探讨附不等式约束平差的发展方向。     

不等式约束对平差结果的影响分析

不等式约束平差模型能够改善平差效果,在大地测量中的运用越来越广泛。平差参数估计已经有了很多有效的算法,但是不等式约束对平差的影响以及参数的统计性质还没有解决。针对这一问题,运用概率统计的思想,证明了不等式约束平差是一种有偏估计,给出了参数的期望和方差表达式。与无约束平差比较,证明不等式约束参数的方差恒小于无约束时的情形。用一个简单的算例,说明了不等式约束平差参数的4个统计性质,指出了以往研究中,将有效约束看做等式约束进行精度评定的不足。     

测量噪声污染时的一种动态滤波算法

当观测数据中含有粗差(异常值)时,其误差分布可视为污染分布.卡尔曼滤波对异常值非常敏感,它严重影响动态定位的精度.本文应用Bayes定理,给出测量噪声为污染正态分布时的一种Boyes估计动态模型,通过模拟和实例计算与比较分析,表明算法的有效性.