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2.
自适应序贯平差及其应用 总被引:2,自引:1,他引:2
基于自适应估计原理和抗差M估计原理,提出了自适应序贯平差和自适应抗差序贯平差法,给出了相应的参数估值公式。计算结果证明,自适应序贯平差能有效地控制模型参数先验信息的异常影响,平衡观测值和参数先验值在参数估计中的贡献;自适应抗差序贯平差能有效地抵制观测异常和模型参数先验信息异常扰动对平差结果的影响。 相似文献
3.
王新洲 《武汉大学学报(信息科学版)》1994,(4)
应用贝叶斯统计理论推导了序贯平差公式.按本文推导的公式进行贝叶斯序贯平差,得到的未知参数X的贝叶斯估值与按经典序贯平差得到的结果完全相同,但单位权方差σ2的贝叶斯估值却与按经典平差方法得到的结果相差一个因子. 相似文献
4.
顾及像点观测方程的系数矩阵中存在随机误差,提出了基于总体最小二乘的线阵卫星遥感影像光束法平差模型。在假定像点观测误差和系数矩阵误差均为独立、等精度分布的基础上,利用拉格朗日条件极值法推导了包含外方位元素虚拟观测方程和控制点误差方程的总体最小二乘光束法平差算法的具体公式和计算方法。该方法利用方差分量估计确定各类虚拟观测值的方差,可求解包含多类虚拟观测量的平差问题,并可用先验信息或岭迹法确定系数矩阵观测值的权比例系数,从而克服了现有总体最小二乘虚拟观测方法不能处理多类虚拟观测值的不足,确保了光束法平差可正确有效求解。分别利用模拟算例与两组真实影像进行了试验验证。结果表明,相比于常规最小二乘虚拟观测法以及现有总体最小二乘虚拟观测方法,本文方法具有更高的求解精度与适应性。相较于传统线阵卫星遥感影像光束法平差方法,本文方法可以获得更高的平差计算精度。 相似文献
5.
王新洲 《武汉测绘科技大学学报》1994,19(4):315-321
应用贝叶斯统计理论推导了序贯平差公式。按本文推导的公式进行贝叶斯序贯平差,得到的未知参数X的贝叶斯估值与按经典序贯平差得到的结果完全相同,但单位权方差σ^2的贝叶斯估值却与按经典平差方法得到的结果相差一个因子。 相似文献
6.
序贯平差方法是长距离网络RTK基准站间模糊度固定中的常用方法,该方法充分利用了卫星间的相关信息以及多余观测量,是理论严密且十分有效的方法。一般文献中只给出了参数不变的序贯平差公式。但是,观测过程中的参数是不断变化的,参数不变的序贯平差公式并不适用于网络RTK系统。此外,对于序贯平差而言,由于一般不存储历史观测值,因此,模糊度固定后无法将其带入原观测方程重新平差,这导致法方程更新困难。针对以上问题,本文给出了参数变化的序贯平差公式及严密的推导过程,并给出了模糊度固定后法方程的更新方法。结合长距离网络RTK基准站间模糊度固定问题,通过实验,证明了给出的序贯平差公式和法方程更新方法正确有效。 相似文献
7.
基于等价观测值的思想,利用间接平差函数模型,推导了改变部分独立观测值权对最终平差结果的影响,并给出了相应的精度评定公式。在推导过程中,把权的改变等价于观测值的改变进行处理,使推导过程简便直观。 相似文献
8.
多因子自适应序贯平差 总被引:1,自引:1,他引:0
针对参数先验信息含有异常的问题,基于自适应滤波原理和双因子等价权原理,在单因子自适应序贯平差的基础上,提出了多因子自适应序贯平差,推导了相应的多因子自适应序贯平差公式。基于各点和各个参数不符值构造出了点自适应因子和坐标分量自适应因子,最后利用GPS网数据进行了计算与分析,结果表明,在先验信息异常量级不同的情况下,多因子自适应序贯平差结果优于单因子自适应序贯平差结果。 相似文献
9.
附加约束条件的序贯平差 总被引:1,自引:0,他引:1
从观测量分组的参数平差出发,详细推导了附加约束条件的序贯平差及其精度估计,讨论了附加约束条件的抗差序贯平差的计算过程.算例表明,推导的公式正确有效,简单实用,附加约束条件的序贯平差抗差估计能有效地抵制粗差的影响. 相似文献
10.
《测绘科学技术学报》2020,(1)
由于数据探测法、多维粗差同时定位与定值法、拟准检定法以及部分最小二乘法不能同时解算待估参数和粗差,提出了基于选权拟合的粗差参数化平差模型。首先推导了选权拟合的等价模型;在此基础上提出了参数化粗差的平差模型。由于粗差参数化之后观测系统呈现出不适定性,因此,对非粗差部分采取平方和最小的约束,实际上是构造虚拟观测方程。但是,由于事先并不知道粗差的位置,提出了通过搜索来构造虚拟观测方程系数矩阵的方法。算例表明,这种方法用于GPS单点定位可以有效地消除粗差观测的影响。 相似文献