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平方根最小二乘法是解决传统最小二乘估计中法方程奇异的有效方法之一,但是,当观测方程具有大量局部参量时,直接使用该方法并不可取。基于等效观测方程思想,本文提出了一种能够约化局部参数的序贯最小二乘算法。 相似文献
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在室内环境中接收机与标签之间的距离会受到随机误差的影响,针对超宽带系统的定位特性,结合Chan算法和序贯平差算法的优势,本文提出了Chan序贯平差(Chan-SA)组合算法,以削弱测距随机误差的影响。首先,通过Chan算法两次加权最小二乘获得标签的三维坐标;然后,将此坐标作为初始值代入序贯平差算法中,利用序贯平差算法对后续数据进行迭代得出最优解。仿真数据和实地测量数据的解算结果表明:与Chan算法、粒子滤波算法和序贯平差算法比较,静态场景中Chan-SA算法定位精度分别提高50.14%、35.29%和41.91%,同时在动态场景内也证明了本文算法的适用性。因此,Chan-SA可以提高超宽带系统的定位精度和稳健性。 相似文献
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序贯平差方法是长距离网络RTK基准站间模糊度固定中的常用方法,该方法充分利用了卫星间的相关信息以及多余观测量,是理论严密且十分有效的方法。一般文献中只给出了参数不变的序贯平差公式。但是,观测过程中的参数是不断变化的,参数不变的序贯平差公式并不适用于网络RTK系统。此外,对于序贯平差而言,由于一般不存储历史观测值,因此,模糊度固定后无法将其带入原观测方程重新平差,这导致法方程更新困难。针对以上问题,本文给出了参数变化的序贯平差公式及严密的推导过程,并给出了模糊度固定后法方程的更新方法。结合长距离网络RTK基准站间模糊度固定问题,通过实验,证明了给出的序贯平差公式和法方程更新方法正确有效。 相似文献
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测量数据处理的实时序贯算法 总被引:8,自引:0,他引:8
为突出最新观测数据对未知参数估计的影响及减弱陈旧观测数据对参数估计的影响,须考虑时变参数的变动而进行未知参数的估计,即实时估计。文中基于序贯算法,针对新观测值对未知参数估计的影响比陈旧观测值要大和用固定数目的最新观测值来确定未知参数的估计,导出了渐消记忆与限定记忆的实时序贯算法的主要公式,以达到快速计算的目的。 相似文献
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吕言 《武汉大学学报(信息科学版)》1987,(1)
利用吉文斯变换解最小二乘问题,具有无须组成法方程,有良好的数值稳定性,利于利用矩阵的稀疏性,尤其便于各类序贯平差等优点。本文着重论述该变换在序贯最小二乘平差中的应用。 相似文献
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为解决影像镶嵌时快速正确地确定影像坐标系和用户坐标系的变换关系问题,本文介绍了一种改进的基于Householder变换的最小二乘序贯算法。该算法可大大减少计算量,提高实用性 相似文献
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自适应序贯平差及其应用 总被引:2,自引:1,他引:2
基于自适应估计原理和抗差M估计原理,提出了自适应序贯平差和自适应抗差序贯平差法,给出了相应的参数估值公式。计算结果证明,自适应序贯平差能有效地控制模型参数先验信息的异常影响,平衡观测值和参数先验值在参数估计中的贡献;自适应抗差序贯平差能有效地抵制观测异常和模型参数先验信息异常扰动对平差结果的影响。 相似文献
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吕言 《武汉大学学报(信息科学版)》1988,(4)
本文提出一种既可用于从图象上提取具有某种用途的一维边缘,又可用于提取具有多种用途的二维边缘的序贯一维型边缘检测新算法。由于构成该算法重要组成部分的基础算子的作用,以及将二维问题化为一维问题求解而使其明显具有简单,快速、有效的特点。该算法还具有Abdou等所建议的边缘检测算子应具有的两个特性。 相似文献
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描述了一种低成本的GPS/INS组合导航系统,经过理论推导得到了系统具体的实现方法,并通过市场上大量使用的低成本GPS模块和MEMS陀螺和加速度计实现了该系统。实际路测数据结果显示,该系统基本达到了理论预期。 相似文献
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GPS定位中对流层折射估计研究 总被引:34,自引:6,他引:34
本文首先讨论了GPS相对定位中的对流层折射2估计的单参数方法,多参数方法,分估线性方法和随机过程方法。论证了其它方法都是随机过程方法的近似。为了用随机过程模拟对流折射,建立了一种最小二乘递推算法。在此基础上,在GAMIT软件中统一实现了以各种对流层折射估计方法。最后给出并分析了不同方法所获得的结果。 相似文献