泛函分析在最小二乘平差中的应用

利用泛函分析方法讨论最小二乘平差问题，曾有人作过系统的讨论（P．Meissil〔9〕，H．Moritz〔5〕）。本文则侧重于用观测值向量空间的直交分解，泛函投影方法，简单直观地推导了在具有核函数的Hilbert空间中的间接平差和条件平差公式；从几何上揭示了最小二乘平差；根据核函数的性质自然地引入了带权的内积问题；将核函数定义稍加扩展，得出了协方差传播的内积表示；对于Q_(LV)=0，Q_(XV)=0，以及同一问题的间接平差和条件平差模型方程的系数之积为零（BA=0）的问题用泛函分析作了解释。利用这些关系以及投影算子的性质，简化了平差解向量、权倒数及V~TPV的表达式的推导过程。     

相关平差与分组平差

相关平差法是J.M铁斯特拉（Tienstra）于1947年首先提出，并在1956年作了系统的阐述，此后有关这类问题的文献相继出现。我国1964年发表的文献〔2〕，是从多元正态变量的联合分布密度出发导出了广义最小二乘原理和广义平差法（即相关平差法），这篇文章虽与铁斯特拉从线性变换理论出发的途径不同，但两者的平差公式完全一致。     

最小二乘原理的进一步推广

本文根据参数估计的原理，讨论在信号X和噪声Δ的协方差Cov（X，Δ）≠0的情况下的滤波问题。导出了更一般的“广义最小二乘原理”，并根据所导出的广义最小二乘原理，得到了滤波问题的最小二乘平差算法及最小二乘平差问题的滤波算法。     

第九讲 滤波和配置

自高斯创建了最小二乘法以来，在测量中进行最小二乘平差，主要是求平差问题中的未知参数。本世纪六十年代初，在物理大地测量中，为了提高重力的内插和外推的精度，出现了最小二乘推估（Predic-tion）法。近十年来，为了解决地球重力场一些问     

测量平差中估计准则的统一

本文总结了测量平差中各种不同的估计准则，由此建立了它们的统一形式——广义最小二乘估计。最后以一算例验证了广义最小二乘估计的可行性。     

同伦函数与填充函数相结合的非线性最小二乘平差模型

提出了同伦函数与填充函数相结合进行非线性最小二乘平差的方法。先采用同伦函数求解非线性恰定方程组,得到一个局部最优解,然后以该局部最优解为基础构造填充函数,通过对填充函数求解,得到比当前局部最优解更小的局部极小点,再以该局部极小点为基础重新构造同伦函数和填充函数进行求解,通过有限步的循环迭代,最终找到非线性最小二乘平差的全局最优解。实例验证,该方法能有效地寻找出非线性最小二乘平差的全局最优解。     

病态加权总体最小二乘的广义岭估计解法

针对加权情形下的变量误差(EIV)模型,采用广义岭估计法处理总体最小二乘平差的病态性问题. 结合最优化准则和协方差传播率推导了未知参数的改正数求解公式;根据参数估计值的均方误差最小化原理,通过求偏导数列出广义岭估计中岭参数的迭代解式,并讨论了广义岭参数的含义和作用,给出了确定岭参数的L-曲线法. 通过算例比较分析了加权最小二乘估计、总体最小二乘估计、加权最小二乘岭估计、总体最小二乘岭估计、加权最小二乘的广义岭估计和总体最小二乘广义岭估计,叙述了加权总体最小二乘的广义岭估计的优缺点.      

有附有条件的参数平差法求解秩亏新探

通过引进典则参数,以较简捷的方式证明了秩亏网平差应满足的条件方程,从而用附有条件的平差方法求解秩亏网平差参数的最小二乘极小范数解。     

用附有条件的参数平差法求解秩亏网新探

通过引进典则参数,以较简捷的方式证明了秩亏网平差应满足的条件方程,从而用附有条件的平差方法求解秩亏网平差参数的最小二乘极小范数解。     

吉文斯变换及其在序贯最小二乘平差中的应用

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。     

自由网平差法之计算

对自由网作秩亏平差，即求其最小二乘范数解，是近十年提出的一种自由刚平差的新方法。业已证明，这种方法所求的未知数精度均匀，协因数阵的迹为最小，网中观测量的改正数及其函数和它们的精度（一般称之为不变量）与网中有必要起始数据的经典自由网平差（条件平差或间接平差）的相应结果完全相同，     

论秩亏网平差

本文从最小二乘观点出发，以秩亏网平差、拟稳平差以及经典自由网平差为例，详细讨论了它们之间的相互关系，指出其中任意一种平差方法所得到的唯一解，可以用最小二乘的任意解表示。从而证明，测量平差的目的不仅在于消除矛盾，评定平差值及其函数的精度，而且起网外配置的作用。本文末尾以水准网平差为例作了详细说明。     

附非负约束平差模型的最小二乘估计

研究了不等式约束下的平差问题,即先将不等式约束的最小二乘问题转换成凸二次规划问题,然后求其最优解.给出了几个判定最优解的充分必要条件,以及非负约束下的平差问题参数最小二乘估计的一般形式,并给出了简明的算法.模拟实例说明,此算法可以很好地应用于实际测量中的平差计算.     

再论拟合推估

拟合推估理论形成于20世纪60－70年代，至今已成为数据处理中的一种通行算法，本文取其广义模式（1），其中X为确定未知量；Y为随机未知量。随机量在观测现场的取值，是其特点。本文对通行解提出如下看法：1、通行解属于经典最小二乘法，取双似合法则（2），将ΔY=Y-EY和N同等看待，视作误差；2、解X^-是优估值；3、Y^-不是优解，相对所求取值Y是有偏的。其积差σY=E（Y^--EY^-)(Y^--EY^-)不适用于衡量Y^-的精度（accuracy)；4、双拟合法则源于概率密度极大，但同时把Y^-引向EY，是自我偏离；5、经典最小二乘法把[^N^- ；ΔY^-)称 为余差，不作误差的估值。     

霍斯霍特法在平差计算中应用的推广

用霍斯霍特法解最小二乘问题具有良好的数值稳定性。本文讨论利用H变换和H算法来解依最小二乘原理得到的有关方程组，从而使H法的应用得到推广，使它不仅能用于间接平差，也可用于条件平差，并且能解决求未知数或平差值函数的精度问题。     

连续观测系统的平差模型与有色噪声补偿

现代测量技术多依赖于各种连续对地观测系统。有色噪声在影响参数估计的同时,还蕴含了地球科学研究所需的大量有用信息。本文讨论了连续平差模型及最小二乘解,将有限维空间中的测量平差问题推广至无穷维空间,从信号分析角度讨论了观测有色噪声的消除方法。研究表明,连续观测方程的最小二乘解可由经典最小二乘解的极限导出;有色噪声对解的影响是系统性的,然而通过合理的观测方案设计可以实现参数的无偏估计     

广义逆平差理论及其应用——为中国测绘科学研究院五十华诞而作

本文从广义逆矩阵基础知识出发,利用测量误差基本方程的特点,建立一套测量平差数学模型。用这套模型答解测量平差问题,作者将其称为广义逆平差法。此法与最小二乘平差法比较,其推导过程更简单、直观、易懂。文中讨论了各种平差方法的相互关系,给出了各种平差方法的统一模式,指出具有待估参数的平差方法,选择不同的参数近似值对平差结果产生不可忽视的影响,文中算例作了补充说明。     

利用无人机影像和广义迭代重加权最小二乘法的三维重建

为了提高基于无人机影像重建三维场景的效率,提出了应用广义迭代重加权最小二乘法的全局式三维重建方法。首先,介绍了广义迭代重加权最小二乘法的基本思想和具体步骤;接着,将全局旋转矩阵的求解转化为李代数中旋转向量的求解问题,利用结合范数优化和迭代重加权最小二乘的方法求出全局旋转最优解;然后,根据极线几何约束条件,解算相机在全局坐标系下的相对平移方向向量,在广义迭代重加权最小二乘架构下,利用二次规划法求出相机全局位置最优解;最后,对影像位姿参数和重构三维点进行光束法平差优化。实验结果表明该方法在提高重建效率的同时,能够更真实地恢复场景的几何形态。     

带有不确定性的观测数据平差解算方法$

通过把不确定度作为参数融入到函数模型,建立了不确定性平差模型。依据残差中不确定性传播规律,确定了残差最大不确定度达到最小的平差准则,利用迭代算法得到了不确定性平差模型的解算方法。通过实例分析了最小二乘平差、整体最小二乘平差和不确定性平差准则下最优解的不同特点。     

加权总体最小二乘的地面解析摄影测量算法

在分析加权总体最小二乘解与经典最小二乘解的区别和联系的基础上,将加权总体最小二乘平差理论首次应用于地面摄影测量的解析相对定向算法中,并给出了基于相对定向模型的加权总体最小二乘的算法步骤。同时,将Procrustes理论引入到解析绝对定向模型中,推导了基于Procrustes理论的加权总体最小二乘解。具体算例证明了加权总体最小二乘平差理论应用于地面摄影测量处理中能够获得精确稳定的解析参数。