论大地监测网结合先验信息的平差方法

本文根据具有先验信息的大地监测网的特点,在估值均方差分析的基础上,提出最小二乘最小加权偏差范数估值和最小二乘最小均方差迹估值,并证明了它们与贝叶斯估值在参数先验方差因子σ_x~2→+∞的极限状态下的一致性。作者认为:这两种方法都利用先验信息补充了平差基准,同时克服了先验统计模型中所含缺陷的不良影响。     

监测网形变分析的基准

监测网中各点形变分析,必须有一个统一的基准,基准选择不同,形变量也不会相同。 本文从阐述经典平差、伪逆平差和拟稳平差三类自由网平差原理着手,对相应的固定参考系、重心参考系和拟稳参考系三种基准进行了探讨。前两种参考系已应用于地壳形变分析。后一参考系是近两年才提出的,在地壳形变分析中应用可能更广泛,本文对此着重予以阐明。文中还用实例对伪逆平差和拟稳平差的结果作了比较,还说明了最小二乘原则与最小范数条件在形变分析中的作用。     

附不等式约束的总体最小二乘迭代算法

基于惩罚函数和测量平差中权的思想,提出了附不等式约束的总体最小二乘平差模型,即利用惩罚函数对不等式约束方程构造约束权,通过零权和无限权将不等式约束转换为等式约束,从而将不等式约束平差准则转化为传统的测量平差准则。同时,根据非线性最小二乘平差理论,用构造结构矩阵的方法来顾及系数矩阵的结构性,推导了附不等式约束的总体最小二乘迭代算法。该算法迭代格式与传统的间接平差类似,只需经过若干次迭代便能得到最优解。     

线性回归总体最小二乘平差模型及解算

针对系数矩阵含有一列常数列的线性回归总体最小二乘平差问题,提出一种总体最小二乘平差模型。在此基础上,推导了线性回归总体最小二乘的迭代算法,并采用一个算例验证了模型和算法的可行性。     

序贯平差的稳健化处理

本文从最小二乘贝叶斯原理出发,指出了序贯平差的一般原则,据此平差原理,每组观测可以分别处理,从而很客易应用稳健估计方法获得稳健的序贯解。本文算例说明了可行性。     

多维观测的矩阵参数建模与加权最小二乘估计

针对常规向量参数法多维观测建模与平差效率低的问题,分析指出多维观测矩阵参数建模条件应满足不同观测维度的参数独立且个数相等特点（简称独立同构特征）,进而利用该建模条件、Kronecker积运算性质和加权最小二乘原理提出矩阵参数建模与加权最小二乘估计方法。该方法顾及不同观测维互相关性,增大系数阵稠密度,降低法矩阵阶数,从而有效提高了建模与平差计算效率。空间直线和GPS站坐标时序模型计算结果均表明,向量参数法和矩阵参数法平差结果相同,但后者具有更高的存储与计算效率。     

关于大地四边形的平差问题

大地四边形是大地测量、航空摄影测量、地形测量和各种工程测量中经常使用的一种图形。由于应用这种图形测定控制点,工作量省、使用方便,而测定的精度又较高,所以一般都乐于采用。关于这种图形的平差方法,虽然已有许多种方法,归纳起来有严密的和近似的两种。前者是把四边形的各种条件都列出来,然后按照最小二乘原理进行平差;后者只是满足需要,采用近似方法平差,以简化平差的手续。可是近年来国际和国内又把这一问题提出     

半参数回归与平差模型

从数据处理几种回归模型出发，对参数、非参数、半参数回归模型进行了讨论，指出了它们的适用前提条件。论证了半参数回归模型的最小二乘核估计与附加系统参数平差、补偿最小二乘准则与最小二乘配置之间的联系与区别，阐述了半参数回归估计在测量平差中的应用前景。     

空间直线拟合的PEIV模型的构建与解法

针对空间直线拟合不宜直接采用总体最小二乘算法和混合总体最小二乘算法的问题,提出一种基于PEIV模型的总体最小二乘法的空间直线拟合算法。首先将空间直线的标准方程进行变换,改写为总体最小二乘的EIV模型;然后针对系数矩阵的特点,将模型转换为更加合理的PEIV模型,线性化成类似于最小二乘间接平差形式,采用迭代的方法求解拟合参数。平差过程保证了系数矩阵重复元素的改正数一致,常数元素的改正数为零,符合实际理论;最后,通过算例比较验证了该方法的可行性和优越性。     

部分有界不确定性数据平差方法

针对传统最小二乘法以及总体最小二乘法不完全适合于系数矩阵带有有界误差,及有界不确定性数据平差方法也不能直接用于系数矩阵只是部分带有有界误差的问题,基于有界误差问题的平差方法,给出解决部分有界问题的迭代算法,并验证该方法的有效性。     

平差系统模型误差补偿的配置法

利用大地测量数据分析地壳形变所建立的平差系统，不可避免地存在模型误差。给出了估计模型偏差的带权均方误差公式，提出了模型误差的识别、先验协方差的确定以及用最小二乘配置法对平差系统模型误差的补偿方法。     

借助最小二乘配置整体解算地壳视应变场

研究利用多手段（ＧＰＳ、跨断层等）形变资料,结合定点应变数据解算地壳视应变场的方法,包括利用间接平差法求单元内部的均匀视应变及借助最小二乘配置求水平视应变连续分布。对华北地区ＧＰＳ监测网１９９２年、１９９５年和１９９６年３期成果进行计算分析,得到其视应变场动态图像。     

测量平差中的最优化方法

本文应用最优化方法分析平差问题,指出无论是古典平差或是秩亏自由网平差,实际上都是求矛盾方程组BX-L=0的极小最小二乘解。以此为基础,本文采用Cram-Schmidt矩阵直交化方法,提出一种对古典平差和秩亏自由网平差都适用的计算方法。     

地壳形变分析的总体最小二乘配置方法

针对地壳形变问题中观测向量和趋势项系数矩阵均含有误差的情况,研究了总体最小二乘配置平差方法,在广义总体最小二乘准则下推导了具体的解算公式和迭代算法。利用模拟的地壳水平形变和2009年意大利L’Aquila实际地震数据进行分析,结果表明,总体最小二乘配置与传统的最小二乘配置方法在地壳形变分析中的效果基本一致,并给出了相关的理论依据。     

矩阵平差和传统平差

电子计算机技术的飞跃发展,促进了各项科学技术的深刻革命,到目前为止,还无法估计其深广程度。传统平差所使用的计算工具是手摇计算机、算尺和各种数表,计算原理是19世纪初德国数学家高斯和法国数学家勒戍德尔创立的最小二乘法。而目前所讨论的矩阵平差,其计算工具系先进的电子计算机,因此必然会引起测量平差的原理和计算方法的改革和发展。本文主要介绍矩阵平差和传统平差的区别和它们结果的一致性,并导出用改进平方根法分解系数矩阵的平差公式,为认识矩阵平差的特点提供依据,同时也为进一步研究丰富多采的现代平差打下基础。测量平差里的问题甚多,下面将从间接观测平差、条件观测平差和分组平差三个方面进行介绍。     

线性回归模型的稳健总体最小二乘解算

针对线性回归中自变量和因变量可能含有粗差的情况,提出线性回归模型的稳健总体最小二乘法。将线性回归模型进行等价变换,视其总体最小二乘平差模型为非线性,根据选权迭代的思想推导线性回归模型的稳健总体最小二乘迭代算法。以模拟算例在自变量和因变量同时添加粗差的情况下进行10 000次试验,并从中选出一组数据进行具体分析,结果验证了本文算法的有效性和可行性。     

江苏地区水准监测网平差方法的比较与探讨

本文通过各种平差方法在处理江苏地区水准监测网复测数据中的实际应用和对各种平差结果的分析,认为拟稳平差方法比较适合于监测网的数据处理。文中对拟稳平差动态方法的思路作了介绍,对拟稳点的选取和监测网使用拟稳、伪逆平差方法的可行性作了探讨。     

改进的边坡变形非线性时变系统的不确定性分析

大地测量数据往往包含许多不确定性,可能导致所建立的函数模型产生病态,影响参数估计的准确性和可靠性。通过研究边坡变形非线性时变系统的力学原理,利用多项式拟合方法改进原模型,在参数解算过程中,考虑到测量数据的不确定性给解算结果带来消极影响,通过限制不确定度,利用min-max准则,提高参数解算的准确性,并将预测变形结果与实测边坡位移数据对比。结果表明,带不确定性的平差算法（least-square with uncertainty,ULS）与最小二乘平差（least-squares,LS）和整体最小二乘平差（total least-square,TLS）相比,其预测结果更接近实际测量数据,证明了改进的边坡变形非线性时变系统预测变形的有效性。     

复数域与实数域最小二乘平差的等价性研究

针对等精度独立观测条件下的同一平差问题,从理论上证明复数域与实数域最小二乘平差结果的等价性,并指出复平差方法在函数模型表达上的简便特点。基于常用的图像几何校正多项式模型构造复数域多项式模型,并设计一阶和二阶多项式图像校正算例。结果表明,两种方法的平差结果完全相同,但复数域平差方法的参数维数和法矩阵阶数仅为实数域平差方法的一半。     

和极大似然估计及其性质

将小误差和粗差看成同一正态分布时 ,最小二乘估计不抗差 ,而其和极大似然估计是抗差的 ,其统计性质受尺度因子 (方差因子 ) k影响。k =1 .41 6时 ,有最小最大偏差 ,即最强的抗差能力 ,效率为 83.85 ;k=2 .73时 ,其最大偏差不超过无粗差时 (以 2倍中误差为阈值 )最小二乘估计的最大偏差 ,具有很好的抗差性 ,效率为 97.91 ,是最合适的取值 ;k =∞时 ,与最小二乘估计等价