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相似文献
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从残差的定量关系出发评述了检测粗差的数据探测法和抗差估计的选权迭代法,指出了其中用残差代替真误差所产生的问题及解决办法,并且导出了单位权方差估值、单位权中误差估值的概率分布,给出了后的数字特征,对平差问题的精度体系作了统计分析。  相似文献   

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从残差的定量关系出发评述了检测粗差的数据探测法和抗差估计的选权迭代法,指出了其中用残差代替真误差所产生的问题及解决办法,并且导出了单位权方差估值、单位权中误差估值的概率分布,给出了后者的数字特征,对平差问题的精度体系作了统计分析。  相似文献   

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本文分析了导线网平差结果单位权中误差超限的原因,并有针对性地提出了处理方法。重点讨论了边角权的匹配问题。  相似文献   

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本文分析了导线网平差结果单位权中误差超限的原因,并有针对性地提出了处理方法。重点讨论了边角权的匹配问题。  相似文献   

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在大多数场合下,由于真值难以求得,关于平差值的精度提高幅度问题多用理论推导来解决。文献[1]通过理论推导得出:三角锁网经过三角形图形条件平差后的角值中误差为原测角中误差的(2/3)~(1/2)倍,即平差后三角形各角的权提高到1.5倍,本文拟用数学模型扭曲法  相似文献   

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本文利用实例讨论了一、二级导线严密平差后测角中误差超限问题,通过分析原因,提出了对现行《规范》测角中误差精度指标合理修改建议。  相似文献   

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本文利用实例讨论了一、二级导线严密平差后测角中误差超限问题,通过分析原因,提出了对现行《规范》测角中误差精度指标合理修改建议。  相似文献   

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在三角测量中,一般都采用菲列罗公式来检查测角的质量。从实践证明,根据菲列罗公式估计的观测质量有相当的准确性。为了便于讨论问题,我们把公式的推导在这里重复一下,按误差的性质,三角形闭合差可以认为是真误差,因此三角形闭合差的中误差可以写成下式:m_Δ=(〔ΔΔ〕/n)~(1/2)  相似文献   

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一、二等导线测量中估算测角中误差公式可分为三大类:一类是由导线节方位角闭合差w_i的均方误差中减去方位角中误差m_A的影响,即  相似文献   

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史赖伯全组合角观测法的测站平差,一般是按照下列公式在已印好的表格上进行计算的:〔i·K〕=1/n{2(i·k)-(l·i) (l·k) …(i·x) (x·k) … (In)-(k·n)}式中n为观测的方向数。  相似文献   

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在三角测量中都用菲列罗公式计算测角中误差,在导线测量中用什么公式计算测角中误差比较合理是值得研究的。为了更好地研究导线计算测角中误差的公式,我们首先必须把菲  相似文献   

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郭辉 《地理空间信息》2012,10(6):158-160,16
在对测角网进行平差计算时,网中未知点平面坐标的概算是一个关键问题。针对测角网的特点,设计了测角网近似坐标自动概算的算法,用实例验证了算法的正确性及可靠性,避免了繁琐的手工近似计算过程,提高了数据处理的效率。  相似文献   

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王乐洋  李志强 《测绘工程》2021,30(1):6-13,19
针对线性最小二乘法处理非线性模型产生模型误差的问题,文章将高斯牛顿迭代法引入测角网坐标平差模型中,给出测角网坐标平差模型的高斯牛顿迭代法计算过程.考虑到非线性平差模型的参数估计值是有偏估计,结合Bootstrap重采样方法对参数估值进行改善,提出测角网坐标平差模型的Bootstrap参数估计方法,并给出详细的迭代流程图.针对等精度与不等精度角度观测数据,设计两个测角网案例.实验结果表明,测角网坐标平差模型的高斯牛顿迭代解法能够削弱线性近似带来的模型误差影响,其参数估值优于传统的线性近似方法;而测角网坐标平差模型的Bootstrap参数估计方法比高斯牛顿迭代解法在提高测角网坐标平差参数估值质量方面更加有效.实验证明将高斯牛顿迭代解法应用于测角网坐标平差模型的必要性与实用性,也证明将Bootstrap重采样参数估计方法与高斯牛顿迭代解法结合并用于测角网坐标平差的可行性与有效性.  相似文献   

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导出了由于GPS网空间无约束平差的基准点定位误差而引起的大地坐标误差,高斯平面坐标误差、转换参数误差及转换后GPS点坐标误差的微分计算公式。并通过示例对公式的正确性进行了检验。  相似文献   

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不同等级的方向一并观测,一般是高等方向观测了按度盘分配的全部测回,而在某些测回中舍测了一部分低等方向,这时其测站平差可按国家测绘总局1956年11月译印的“三角测量计算细则”P.69§102所述的方法及P.71表  相似文献   

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我国不少中小城市的首级控制网建于五十或六十年代,随着城市规模的扩大、测图比例尺和精度要求的提高,普遍面临着改造问题。城市首级控制网的改造方法,由于具体情况不同而可能有各种不同的选择,其中可以考虑的方案之一是在原三角网基础上直接测定某些较弱边,以提高全网的精度(以下称这种网为加测边三角网)。  相似文献   

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