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。     

多变量稳健总体最小二乘平差方法

分析指出了在总体最小二乘解下,含有多列独立变量的(以下简称为多变量)变量含误差(errors-invariables,EIV)模型,其各列变量的改正数受对应的参数估值与观测向量先验精度的联合影响,参数估值与观测向量先验精度的乘积越大,则该列变量的改正数越大。因此,现有稳健总体最小二乘方法采用同一个单位权中误差对多变量EIV模型进行降权处理时,会优先对模型中的某一列变量进行降权处理,从而造成平差结果不合理甚至错误,称之为虚假稳健估计现象。鉴于此,提出了多变量稳健总体最小二乘平差方法,并导出了相应的参数估计与精度评定公式。该方法对含有粗差的多变量EIV模型的各列独立变量分别进行降权处理,从而避免虚假稳健估计现象的发生。仿真算例结果表明,当观测值含有粗差时,该方法能够有效避免虚假稳健估计现象的发生,并能够定位出粗差所对应的误差方程;相较于总体最小二乘和稳健最小二乘方法,该方法的参数估计结果更接近真值。     

坐标转换四参数解算的整体最小二乘新方法

在平面四参数坐标转换模型中,观测向量和误差方程系数矩阵中部分元素都存在误差。提出一种使用整体最小二乘迭代法求解坐标转换四参数的新方法,只改正系数矩阵中含误差的元素,同时使系数矩阵中不同位置的相同元素具有相同改正数,理论上更严谨。设计了平面四参数模型坐标转换实验数据,通过与经典最小二乘、整体最小二乘、混合整体最小二乘3种方法结果对比,验证了新方法的可行性且解算结果更优。     

部分变量误差模型的整体抗差最小二乘估计

部分变量误差模型(partial EIV model)的加权整体最小二乘(weighted total least-squares,WTLS)估计不具备抵御粗差的能力。鉴于粗差可能同时出现在观测值和系数矩阵中,本文在提出部分变量误差模型WTLS估计的两步迭代解法的基础上,运用抗差M估计的等价权方法,发展了一种整体抗差最小二乘(TRLS)估计方法,并采用一致最大功效统计量确定降权因子。针对WTLS估计两步迭代解法的特点,设计了两个不同的降权方案:第1个方案是在估计系数矩阵元素时,不对观测值降权,仅对系数矩阵降权;第2个方案是在估计系数矩阵元素时,既对系数矩阵降权,同时也对观测值降权。通过对模拟2D仿射变换和线性拟合实例进行计算和分析,结果表明第1方案优于第2方案,并且优于基于残差和验后单位权方差的抗差估计和现有的变量误差模型抗差估计。     

总体最小二乘法在坐标转换中的应用

在测量数据处理中,最为经典的处理方法是最小二乘法,认为误差只是包含在观测向量当中,系数矩阵中不包含误差。实际上由于模型等因素,系数矩阵中经常存在着误差。为了平差的严密性和精确性,采用一种可以同时顾及观测向量误差和系数矩阵误差的总体最小二乘方法,应用于测量数据处理和坐标转换中,得到更符合实际的平差处理,获得更准确的坐标转换参数。     

总体最小二乘方法在空间后方交会中的应用

不等式约束部分变量含误差(partial errors-in-variables, PEIV)模型目前主要采用线性化方法和非线性规划类算法, 前者计算效率较低, 后者基于最优化理论, 计算复杂, 未能与经典平差理论建立联系, 难以在测量实际中推广。在整体最小二乘准则下, 根据最优解的Kuhn-Tucker条件, 将不等式约束整体最小二乘解的计算转化为二次规划问题, 并提出改进的Jacobian迭代法求解二次规划。所提方法不需要对观测方程线性化, 与经典最小二乘法具有相同的形式, 易于编程实现。数值实例表明, 所提方法形式简洁, 具有良好的计算效率, 是经典最小二乘平差理论的有益拓展。     

基于罗德里格矩阵的整体最小二乘三维坐标转换模型

首先对基于罗德里格矩阵的坐标转换模型进行了分析,其误差方程中的系数矩阵也存在误差。然后在此基础上提出并推导了基于罗德里格矩阵的整体最小二乘三维坐标转换模型,该模型综合了基于罗德里格矩阵坐标转换和整体最小二乘的优点。最后通过C++编程计算两组不同数据算例说明该方法比基于罗德里格矩阵坐标转换模型具有更高的精度和可靠性。     

整体最小二乘法平面坐标转换在基坑水平位移监测中的应用

在参数求解过程中,经常遇到参数估计模型的观测向量和系数矩阵都可能存在误差的情况,于是人们在20世纪80年代提出了整体最小二乘方法。近几年,整体最小二乘才被引入测量领域。本文详细阐述了整体最小二乘法平面坐标转换基于奇异值分解原理的解算过程。在此基础上,把整体最小二乘法平面直角坐标转换应用到基坑水平位移监测中,改进了传统的变形监测数据处理方法,并运用工程实例验证了该方法的可行性。     

总体最小二乘法在坐标转换中的应用

在处理坐标转换数据的方法中,通常使用的方法是最小二乘法,但其由于不能顾及系数矩阵误差而具有一定的局限性,导致坐标转换结果的可靠性较差。因此,需要一种新的方法来弥补最小二乘法的不足。本文引入总体最小二乘法和混合最小二乘法,采用仿真数据求解坐标转换七参数,并将结果与其仿真值进行比较,证明采用混合最小二乘法得到的坐标转换七参数更接近于理论值。     

多元总体最小二乘在三维坐标转换中的应用

为解决总体最小二乘(TLS)解算三维坐标转换时旋转矩阵线性化导致解算精度降低的问题,提出了能够直接求解旋转矩阵的多元总体最小二乘(MTLS)模型。为了验证多元总体最小二乘坐标转换解算效果,设置了各种坐标转换实验,并与总体最小二乘法进行比较。分析了旋转角度和尺度因子对解算精度的影响,并根据实验结果得出了以下结论:在大角度及独立等权观测条件下,多元总体最小二乘坐标转换解算精度优于总体最小二乘,且算法简单无需迭代,能够实现任意尺度的坐标转换。     

加权总体最小二乘在重心化Bursa模型中的应用

研究了基于加权总体最小二乘的重心化布尔沙模型的坐标转换算法,针对坐标转换中原始坐标和目标坐标均存在误差的问题,根据误差的影响程度不同而给予不同的权值,利用加权总体最小二乘方法求解转换参数。坐标重心化的方法可以解决布尔沙模型在局部地区容易出现病态的问题,将两种方法结合可以很好地提高坐标转换的精度,通过实例验证了该方法的优越性。     

总体最小二乘拟合问题求解方法的比较研究

目前对总体最小二乘求解方法的研究,出现了奇异值分解的总体最小二乘法、顾及自变量和因变量误差的总体最小二乘法及正交总体最小二乘法.在模型推导的基础上,本文对3种总体最小二乘法在直线和平面拟合中求解的参数及其精度进行了分析,通过与最小二乘法的比较表明,总体最小二乘法得到的拟合结果更加稳健,且以正交总体最小二乘法的拟合结果为最优.     

多变量总体最小二乘在点云拼接中的应用

在三维激光扫描仪使用过程中,为了减小点云拼接时的误差问题,本文利用同方差多元变量的EIV(Errors In Variables)模型及总体最小二乘的方法解决三维空间点的相似变换,较传统的迭代算法计算空间坐标转换的方法,具有非迭代性、可靠性和计算过程中的简便性。最后,利用实际工程案例对非迭代算法的有效性进行了验证。     

基于激光跟踪仪的传感器坐标标定应用研究

传感器空间位置标定是测量系统集成与安装的关键技术之一.根据激光跟踪仪的特点与优势,探讨了激光跟踪仪应用于移动测量多传感器坐标转换关系标定的可行性与适用性;重点探索了基于激光跟踪仪的传感器标定测量与数据处理方法,并分析了标定误差及其影响因素.针对船载多波束单体标定需求,基于Leica AT930型激光跟踪仪和经纬仪工业测...     

总体最小二乘方法在三维坐标转换中的应用

工程测量中经常需要实现不同坐标系下成果的相互转换,而高精度的转换参数是完成这一工作的基础。获取基准转换参数的实质就是利用公共点在两套坐标系下的坐标,根据相似变换原理建立误差方程求解。传统的最小二乘（LS）相似变换法只考虑了公共点在一套坐标系下的误差,与实际情况不符。基于此,探讨了坐标参数化的平面基准转换方法,解决了考虑公共点在两套坐标系下坐标都含有误差时高斯-马尔科夫（Gauss-Markov,G-M）模型不成立的问题,以相似变换原理为基础,采取通用的最小二乘方法解算基准转换参数。     

LS和TLS在平面坐标转换中的应用

在超定线性方程Ax=b的解算中,最小二乘(LS)只考虑观测向量b的误差,而总体最小二乘(TLS)则同时顾及观测向量b和系数矩阵A均含误差的情况。本文以六参数模型在平面坐标转换中的应用为例,分别采用LS和TLS进行模型参数的求解。结果表明,2种方法所求参数并无显著差异,但是总体最小二乘更好地改善了坐标转换的内部精度,是一种更为合理的计算方法。     

以三维坐标转换为例解算稳健总体最小二乘方法

稳健最小二乘方法能够有效解决平差计算中观测值存在粗差的情况,因此广泛应用于各种实际问题中。在最小二乘方法中,系数矩阵被认为是不含有误差的。然而在实际情况中,系数矩阵中的变量往往也包含观测值,因此不可避免地会被误差污染。为同时考虑系数矩阵和观测向量中的误差,同时对粗差进行探测和定位,本文提出基于选权迭代的稳健总体最小二乘方法,并以三维相似坐标变换为例展示解算过程。通过模拟计算,证明了采用本文提出的稳健总体最小二乘方法,能够较好地达到粗差探测和定位的目的,获得稳健的参数解。     

基于最小二乘配置的九参数模型在三维坐标转换中的应用

运用传统的布尔莎七参数法进行三维坐标转换时,并未考虑到两坐标系统的公共点坐标误差及三个坐标轴缩放比例不均的问题。引入最小二乘配置法,将公共点误差作为随机信号处理,并增加两个尺度参数解决坐标轴缩放比例不均的问题;推导出基于最小二乘配置的九参数模型及其误差方程,通过实验对比分析表明,该方法可以有效地提高坐标转换精度。