加权总体最小二乘在三维基准转换中的应用

对比研究加权总体最小二乘(weighted total least-squares,WTLS)方法和混合最小二乘(LS-TLS)方法、最小二乘(least-squares,LS)方法在三维空间小角度直角坐标转换中的适用性。在两套坐标系下坐标测量值均存在误差时,用WTLS方法不但可以对观测向量y和系数矩阵A同时修改、将坐标先验精度引入平差计算,而且引入的权阵PA对系数阵A起到固定常数元素而只修改必要数据元素的作用,以得到更合适的参数解。     

混合整体最小二乘曲面拟合在点云滤波中的应用

针对传统点云滤波过程中拟合曲面不连续，参数求解不合理及高差阈值不明确的问题，本文提出一种基于混合整体最小二乘的曲面拟合约束法。利用中心网格加权坡度值构建了多尺度格网，探讨了依据网格邻域选取地面种子点的标准，分析了混合整体最小二乘曲面方程求解和根据滤波结果逐级调整高差阈值的方法和步骤。试验结果表明，该方法提高了复杂区域的点云滤波精度，为构建数字高程模型提供了精确数据。     

GM＋AR组合模型的TLS解算方法及其应用

变形体的变形量通常是一个非平稳时间序列,常常包含有趋势项和随机部分,因此,可以考虑建立GM＋AR模型。使用GM模型提取趋势项,提取了趋势项的剩余部分建立AR模型。然而,在进行模型参数的估计时,由于GM模型和AR模型的系数矩阵都含有误差,传统的最小二乘（LS）法并未顾及到这一点,因而,采用LS法得到的结果并不是最优的。为了顾及系数矩阵的误差,将整体最小二乘（TLS）法引入到GM和AR两种模型的参数求解中。AR模型系数矩阵中的每个元素都是含有误差的,可以直接采用TLS法对每个元素进行改正;然而,GM模型有一列元素是固定的,并不需要改正,直接使用TLS法进行求解是不严密的,采用LS法和TLS法相结合的方法对GM模型进行参数的求解。通过具体的变形监测实例,验证了采用组合模型的LS—TLS解法具有比LS法更高的建模和预测精度。     

基于非线性高斯-赫尔默特模型的混合整体最小二乘估计

针对EIV模型的系数矩阵同时包含固定量和随机量的情况,通过将系数矩阵中的随机量提取出来纳入平差的随机模型,从而将EIV模型表示为非线性高斯-赫尔默特(Gauss-Herlmert,GH)模型形式,推导了混合LS-TLS(least squares-total least squares,LS-TLS)算法及其精度估计公式。算法适用于系数矩阵包含固定列、固定元素和随机元素的一般情况。模拟实例结果表明,混合LS-TLS算法与已有能够解决系数矩阵同时含固定量和随机量的结构性或加权TLS算法的估计结果一致;混合LS-TLS的估计结果统计上要优于LS或TLS估计结果。     

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顾及系数矩阵常数列的总体最小二乘迭代解法

介绍总体最小二乘的奇异值分解法(SVD)和混合总体最小二乘法(LS-TLS),基于间接平差原理推导一种总体最小二乘迭代解法,可以用来解决系数矩阵含常数列的总体最小二乘平差问题。最后分别对系数矩阵不含常数列和系数矩阵含常数列的算例进行验证,得到的结果与采用奇异值分解法和混合总体最小二乘法计算的结果相同,表明算法的有效性。