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针对线性最小二乘法处理非线性模型产生模型误差的问题,文章将高斯牛顿迭代法引入测角网坐标平差模型中,给出测角网坐标平差模型的高斯牛顿迭代法计算过程.考虑到非线性平差模型的参数估计值是有偏估计,结合Bootstrap重采样方法对参数估值进行改善,提出测角网坐标平差模型的Bootstrap参数估计方法,并给出详细的迭代流程图.针对等精度与不等精度角度观测数据,设计两个测角网案例.实验结果表明,测角网坐标平差模型的高斯牛顿迭代解法能够削弱线性近似带来的模型误差影响,其参数估值优于传统的线性近似方法;而测角网坐标平差模型的Bootstrap参数估计方法比高斯牛顿迭代解法在提高测角网坐标平差参数估值质量方面更加有效.实验证明将高斯牛顿迭代解法应用于测角网坐标平差模型的必要性与实用性,也证明将Bootstrap重采样参数估计方法与高斯牛顿迭代解法结合并用于测角网坐标平差的可行性与有效性. 相似文献
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在吸收Sage-Husa滤波和无迹卡尔曼滤波优点的基础上,利用随机加权估计算法将传统的定义在线性系统上的Sage-Husa噪声估计器推广到非线性系统中,提出一种非线性Sage-Husa随机加权无迹卡尔曼滤波算法。该算法首先利用Sage滤波的开窗平滑方法求得观测残差向量和新息(预测残差)向量的协方差阵;然后用随机加权自适应因子对观测残差和预测残差进行调节;最后对状态预报向量的协方差矩阵进行自适应随机加权估计,以控制观测残差和预测残差对导航精度的影响。计算结果表明,提出的非线性Sage-Husa随机加权无迹卡尔曼滤波算法,滤波精度明显优于无迹卡尔曼滤波和自适应无迹卡尔曼滤波算法,能够提高组合导航的解算精度。 相似文献
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乘性误差模型加权最小二乘参数估值是观测值的非线性函数,观测值的权是加权最小二乘参数估值的非线性函数。已有的乘性误差模型参数估计方法理论上可以达到二阶无偏,但精度评定方法只能达到一阶精度,并且参数估计逐步的迭代过程使得参数及改正数的每一步估值都具有随机性,使得最终的参数估值与观测值为复杂的非线性关系。考虑到非线性迭代过程对加权最小二乘参数带来的影响,使用一种无需求导的Sterling插值方法求解参数估值的均值和标准差。模拟实验表明,当模型非线性较高时,考虑每次迭代的随机性对参数估值的影响可以得到更接近真值的参数估值,并且所提方法的精度评定可以达到二阶精度,验证了Sterling插值方法用于乘性误差模型参数估计及其精度评定的适用性和有效性。 相似文献
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通过编程实现数字高程模型DEM数据采集的随机采样、规则采样和成层随机采样的3种算法;再对某一地区的格网大小为30 m×30 m的栅格格式的高程数据进行采样,使用克立金法(Kriging)、样条函数法(Spline)和距离倒数加权法(Inverse Distance Weighted)3种插值方法分别对采样数据进行插值;然后计算出平均高程值之差的绝对值、中误差和单点最大误差.通过分析发现,成层随机采样与距离倒数加权插值组合适合于对高程总体偏差要求较高的应用;规则采样与样条函数插值组合适合于对相对高程要求较高的应用. 相似文献
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通过地形建模,将6个地形隶属函数按照101×101,112×112,126×126,144×144,168×168,201×201,257×257 7种格网密度生成6种局部地形单元的规则格网DEM;使用反距离加权(IDW)等7种插值算法,将前6种格网密度下的DEM插值成257×257规格;从原始257×257DEM中随机抽取检查点计算残差,并对残差中误差进行分析。通过分组插值实验,运用控制变量法、方差分析等方法研究地貌类型、采样密度和插值算法对DEM插值精度的影响。 相似文献
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无味卡尔曼滤波(UKF)是一种通过采样来近似非线性分布,从而对非线性问题进行次优估计的滤波方法。利用实时观测得到的重力异常以及航行区域参考重力异常图,可以建立基于重力异常的UKF滤波匹配导航算法,以此校正惯性导航系统的漂移误差。针对选取与UT变换相同权系数来求取预测观测值而可能导致求得的预测观测值为伪观测值的问题,提出了利用关联概率密度函数对采样观测值进行加权的重力异常UKF滤波匹配导航算法。通过对某实验区域的实验进行计算分析,结果表明,基于关联概率密度加权重力异常UKF滤波算法能够克服传统加权预测观测值带来伪观测信息的问题,将惯性导航系统经纬向漂移误差降低至1.1 n mile以内,均优干传统加权算法和纯惯性导航系统的定位精度。 相似文献
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介绍了基于贝叶斯理论的线性-非线性模型的反演方法(F-J方法),在理论上可以求出模型参数的概率分布,可以通过马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo, MCMC)采样估计参数值及其精度。为了评估F-J方法反演效果,给出了线性-非线性模型的最小二乘方法以及假设检验步骤。针对MCMC采样算法中参数的随机游走步长会影响最佳采样数量的问题,对采样算法作了改进,模拟数据算例表明,改进的采样算法基本消除了部分参数游走步长选取不合适对确定采样次数的影响,解决了随机游走采样难以确定最佳采样点数量的问题。 相似文献
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航天器姿态确定的模型具有严重的非线性性.而采样卡尔曼滤波(UKF )通过采用一组确定性采样得到的Sigma点比扩展卡尔曼滤波(EKF)能够更准确地近似初始分布,使滤波在不准确的初始条件下更快地收敛.利用修正罗德里格参数(MRPs)表示姿态,用动力学方程进行角速率的传播,利用UKF的改进算法迭代采样卡尔曼滤波(IUKF)对航天器的姿态进行估计.在分析IUKF 性能的基础上进一步对IUKF算法作了改进,通过仿真算例将3种方法进行了比较.结果表明:IUKF及改进IUKF算法姿态参数的滤波精度比UKF更高,同时改进IUKF算法比IUKF的滤波能更快趋于稳定. 相似文献
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已有加乘性混合误差模型参数估计方法能达到二阶精度,但精度评定方法只能达到一阶精度,若通过传统泰勒级数展开近似函数法来获取参数估值的二阶精度信息,由于加乘性混合误差模型中参数估值与观测值为一个复杂的非线性关系,必然需要复杂的求导运算。针对该问题,本文使用一种无须求导、无须了解非线性函数构成的比例无迹变换(scaled unscented transformation,SUT)法来计算参数估值的二阶精度信息。通过算例分析表明,利用SUT法求解加乘性混合误差模型能够有效避免复杂的求导运算,所求得的参数估值及其协方差阵均能达到二阶精度,从而验证了本文方法的可行性和优势。 相似文献
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已有的倾斜刃边法受边缘亚像素定位精度、边缘扩散函数(ESF)样本质量及ESF曲线拟合方法的限制,点扩散函数(PSF)重建的稳定性和精度不高。为此,提出了一种优化的基于倾斜刃边的PSF估计方法,将梯度算子引入刃边直线拟合,对刃边边缘进行了高精度的亚像素位置修正;并采用基于移动窗口的ESF去噪及重采样方法精化ESF样本质量;最后通过高斯函数拟合得到稳健的PSF估计值。实验结果表明,改进算法的边缘直线拟合精度优化效果明显,且PSF重建精度较高,稳定性强。 相似文献
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Carl Chow 《Journal of Geodesy》1951,25(2):221-229
Conclusion The idea which this paper represents here has hot been subjected for test and is but a skeleton discussion. It is believed
that it may be helpful to the geodesists when the solution of a large sclae linear simultaneous equations is to be considered. 相似文献
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无人机影像具有数量多、畸变大、POS数据不准确等特点,导致其在拼接过程中会产生大量的累积误差,要快速地获得大范围准确的全景图有一定的困难。基于此,提出一种既精确又高效的无人机序列影像拼接方法。首先计算大致的影像匹配区域,减少特征搜索和匹配的时间,同时记录匹配区域中心位置的特征点坐标,引入平差理论,区分平地、丘陵、山区等不同区域加权纠正匹配特征点的坐标位置。同时针对航带间重叠率小、姿态差异大等特点,采用"先航带间再航带内、旁边航带向中间航带靠拢"的拼接方式,减少整体区域的累积误差产生,最终完成全局影像的拼接。 相似文献