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。     

三维基准转换的约束加权混合整体最小二乘的迭代解法

基于传统的三维基准转换方法及经典最小二乘(LS)理论,引入混合整体最小二乘(LS-TLS)的原理,在此基础上,根据测量平差原理建立附有约束条件的加权模型,并通过Euler-Lagrange逼近法推导出含有初始值的迭代算法,解决了模型与实际测量条件更加匹配的问题;给出了该模型下三维基准转换的实例,并分析了不同条件下权因素的影响。     

加权总体最小二乘的效率优化算法

加权总体最小二乘法是理论上估计EIV模型参数相对严密的方法,其迭代过程中涉及的矩阵运算较为耗时,在处理大量级数据时尤其明显。PEIV模型有助于提高加权总体最小二乘法的计算效率。本文基于PEIV模型和经典最小二乘准则给出了一种加权总体最小二乘法算法,算法的推导过程简洁,易于理解,迭代过程中无需重构矩阵,减少了矩阵运算量。最后通过仿真试验验证了算法的可靠性。试验结果表明,本文算法可以取得与现有算法相同的参数估计精度且计算效率更高。     

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。     

标度总体最小二乘在坐标转换中的应用

将顾及观测向量与系数矩阵权比的总体最小二乘法应用于三维坐标转换,阐述了验前单位权方差法和目标函数最小化法确定观测向量与系数矩阵标度的计算步骤,结合算例探讨了两种方法的适用特点,得出了有益的结论。     

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。     

稳健加权总体最小二乘方法

加权总体最小二乘没有考虑观测数据中可能存在的粗差,本文基于IGG权函数,采用选权迭代法求解加权总体最小二乘。结合模拟数据和真实数据,系统地比较了加权总体最小二乘方法、基于Huber权函数的稳健加权总体最小二乘方法和基于IGG权函数的稳健加权总体最小二乘方法的系数估计和误差估计,通过对比分析表明,两种稳健加权总体最小二乘方法的参数估计结果比加权总体最小二乘方法更加可靠,且以基于IGG权函数的稳健加权总体最小二乘方法为最优。     

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。     

总体最小二乘在GPS高程转换中的适用性分析

在GPS高程转换中,位置信息通过观测手段获得,在平差处理中,系数矩阵和观测向量都存在误差。在阐述总体最小二乘平差原理的基础上,以常用的GPS高程转换模型为基础,利用某城市实测GPS数据,证明了总体最小二乘方法在GPS高程转换方面的优势性:模型更合理;精度更高;复杂地形的精度改善更明显。     

坐标转换Partial-EIV总体最小二乘方法

在测量数据处理过程中,针对系数矩阵中同时存在随机元素和固定元素的情况,Xu等通过将随机元素分离使EIV模型推广到Partial-EIV模型,并给出基于Partial-EIV模型的总体最小二乘(TLS)算法。文中介绍该算法,并将其应用在平面及空间的坐标转换中,通过与最小二乘(LS)、总体最小二乘(TLS)及加权总体最小二乘(WTLS)方法的比较和分析,验证该算法有效性。     

加权总体最小二乘平差的改进算法

当观测向量和系数矩阵不等精度时,利用系数矩阵元素和观测向量之间的映射关系,通过误差传播定律推导了系数矩阵的协因数阵,算例结果表明,改进的加权总体最小二乘法能够得到正确、合理的参数,且本文方法简单、实用。     

顾及系数矩阵结构性的加权总体最小二乘解算

针对加权总体最小二乘平差模型中系数矩阵具有结构性的问题,该文设计了一种顾及系数矩阵结构性的加权总体最小二乘迭代解法:首先,利用非线性最小二乘平差方法将总体最小二乘模型线性化;然后,采用结构矩阵的方法顾及系数矩阵的重复元素和常数项,通过间接平差的原理推导了顾及系数矩阵结构性的加权总体最小二乘迭代公式,可适用于加权总体最小二乘的参数估计;最后,通过算例分析并与其他算法进行比较,验证了该算法的有效性和可行性。     

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。     

非线性二维转换模型的稳健总体最小二乘算法

针对应用线性最小二乘估计准则求解非线性平面转换模型参数时,通过定义间接参数将模型线性化的方法不能直接求解转换模型参数的问题,该文在非线性平面转换模型的基础上,建立线性模型,实现平面坐标的转换。为解决控制点已知坐标与观测坐标中均含有误差对转换参数求解的影响,对应用稳健总体最小二乘求解线性模型参数的算法进行讨论。最后,通过算例比较稳健总体最小二乘算法与最小二乘算法在抗差性方面的优势。结果表明,稳健总体最小二乘算法更适用于应用线性模型求解未知控制点的转换坐标。     

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...     

复数域总体最小二乘平差

在复数域最小二乘的基础上提出了复数域总体最小二乘平差方法,推导了复数域总体最小二乘和复数混合总体最小二乘的相关公式。通过算例比较分析了复数观测值的残差的模的平方和最小(平差准则1)下及残差的实部和虚部的平方和分别最小(平差准则2)下的复数最小二乘、复数观测值和系数矩阵的残差的模的平方和最小(平差准则3)下及残差的实部和虚部的平方和分别最小(平差准则4)下的复数总体最小二乘方法的优劣。试验结果表明:平差准则1下复数最小二乘较平差准则2下得到的结果更加合理,平差准则3下复数总体最小二乘较平差准则4下得到的结果更为准确;当顾及系数矩阵误差时,平差准则3下复数总体最小二乘要优于平差准则1下复数最小二乘。     

总体最小二乘法在相机标定中的应用

对比总体最小二乘方法与最小二乘方法在相机标定中的适用性及优越性。在相机标定中,由于像点坐标和对应的地面点坐标均存在误差,因此采用总体最小二乘方法对误差方程中的系数矩阵及观测向量同时改正,能够建立更加合理的计算模型。文中以相机标定两步法为例,通过实例解算,证明利用总体最小二乘法能够得到精度更高的相机标定参数解。     

基于加权总体最小二乘的平面点云拟合方法

根据每个点云激光反射强度不同以及对于系数阵A的部分修正,在地面三维激光的平面点云拟合中引入加权总体最小二乘的方法,建立较最小二乘方法和总体最小二乘方法更加合理的模型.根据相应的迭代算法,经实例计算证明该方法更加合理,可以获得更高精度的参数解.     

多变量整体最小二乘在激光跟踪仪转站中的应用

激光跟踪仪转站实质是就是三维坐标转换,转站前后坐标误差必然存在,导致系数矩阵中必然存在随机误差。为消除系数矩阵中携带的随机误差对激光跟踪仪转站精度的影响,提高激光跟踪仪转站的精度,文章采用基于EIV(Error-in-Variable)模型的多变量整体最小二乘求解转换参数。多变量整体最小二乘在考虑观测矩阵结构性的基础上同时对观测矩阵与系数矩阵进行改正,其思路是将旋转参数、尺度参数和平移参数分开求解,避免了计算转换参数循环迭代的过程。实验结果表明,多变量整体最小二乘获得的参数估计值比最小二乘平差法获得的参数估计值更加接近设计值,提高了转站的精度。