GPS 高程转换的总体最小二乘组合方法

在现有GPS高程转换的研究中,通常只采用单一的解算方法,然而,不同的计算方法由于适用的条件不同,在对同一组数据进行解算时,解算的精度也各有优劣。针对以上问题,文中提出GPS高程转换的总体最小二乘组合方法,对多种不同的高程转换方法进行组合,运用总体最小二乘法计算不同方法的权值,结合实际工程数据,验证该方法的可行性。计算结果表明,提出的方法能够有效地提高高程转换精度。     

加权最小二乘优化倾斜摄影测量模型矢量化精度方法研究

无人机倾斜摄影测量技术以高精度、高效率、大范围的方式全面感知复杂场景,通过专业的数据采集设备和建模软件恢复三维场景,再进行量测。市场上的三维测图软件大部分是基于立面散点正交原理,不能有效地减弱人工立体测图产生的误差。本文提出一种加权最小二乘直线拟合优化倾斜摄影测量模型矢量化精度的方法,选取南昌市桑海管理委员会部分区域进行地形图数据采集和精度评定,试验表明,采用本文方法所建立的立体测图模型精度提高了2 cm。     

基于CPⅢ控制网进行仪器加乘常数的计算方法研究

针对仪器加乘常数计算方法进行研究,旨在基于高精度CPⅢ控制网和六段法得出一种便于计算仪器加乘常数的方法.首先,本文对CPⅢ控制网自由网平差中四参数转换尺度因子的主要影响因素进行分析;接着,对铁路工程控制网独立坐标系进行变形分析,表明以铁路坐标系统设计上相对应的投影变形值可以进行严格的投影改正;之后,通过以严格投影改正后...     

部分变量误差模型的整体抗差最小二乘估计

部分变量误差模型(partial EIV model)的加权整体最小二乘(weighted total least-squares,WTLS)估计不具备抵御粗差的能力。鉴于粗差可能同时出现在观测值和系数矩阵中,本文在提出部分变量误差模型WTLS估计的两步迭代解法的基础上,运用抗差M估计的等价权方法,发展了一种整体抗差最小二乘(TRLS)估计方法,并采用一致最大功效统计量确定降权因子。针对WTLS估计两步迭代解法的特点,设计了两个不同的降权方案:第1个方案是在估计系数矩阵元素时,不对观测值降权,仅对系数矩阵降权;第2个方案是在估计系数矩阵元素时,既对系数矩阵降权,同时也对观测值降权。通过对模拟2D仿射变换和线性拟合实例进行计算和分析,结果表明第1方案优于第2方案,并且优于基于残差和验后单位权方差的抗差估计和现有的变量误差模型抗差估计。     

求解GM(1,1)模型新总体最小二乘算法

在GM(1,1)模型中系数矩阵和观测向量都是由原始序列组成的。系数矩阵中同样是有误差的,与观测向量中的误差一样,亦来源于原始序列,即它们误差同源。不同位置的相同元素应该有相同的改正数,采用传统总体最小二乘求解则不能达到此目的。针对这一缺陷,推导了一种新的总体最小二乘算法;并且通过算例验证了新方法的可行性和有效性。     

基于部分最小二乘岭估计的粗差定值定位

在利用部分最小二乘原理进行粗差定值定位时,模型的法方程矩阵可能存在病态性,使得到的粗差定值定位结果不可靠。文中针对观测数据包含多个粗差且法方程病态问题,利用岭估计处理病态问题,建立部分最小二乘岭估计的粗差定值定位方法,给出粗差搜索步骤,利用迭代算法实现多个粗差的定值和定位。通过模拟算例分析部分最小二乘法、部分最小二乘岭估计在粗差搜索方面的效果,从另一个角度探讨粗差处理方法,推广现有的误差理论,证明文中方法的有效性。     

改进的距离约束最小二乘模糊度搜索算法

针对短基线最小二乘模糊度搜索算法搜索效率低的缺点,该文提出了一种改善模糊度搜索空间以提高模糊度搜索效率的方法。最小二乘搜索算法通过基线长度范围确定模糊度搜索空间,完成模糊度的搜索和确认。距离约束的短基线模糊度搜索空间是一个空心椭球,各模糊度之间具有相关性,影响模糊度搜索效率。该文通过最小二乘去相关调整方法降低模糊度之间的相关性,减少搜索次数。实验证明,该算法的搜索效率提高了25%以上,且随着基线长度的增加,搜索效率有更多的提升。     

一种改进的病态问题截断奇异值方法

截断奇异值分解方法是通过删除较小的奇异值及对应的特征向量获得病态模型的稳定解.文中首先将线性病态模型表示成近似的秩亏模型,证明秩亏模型的最小范数最小二乘解与截断奇异值解的等价性;然后,根据模型参数间的先验信息,以参数的线性函数的二次范数最小为目标,在残差范数最小条件下给出改进的最小范数最小二乘解,其实质是截断奇异值解的修正.截断参数的选取采用L曲线法.计算实例表明,修正的截断奇异值算法稳定有效,比正则化解和截断奇异值解具有更小的均方误差.     

基于Partial EIV模型的空间平面拟合总体最小二乘法

针对空间平面拟合中系数矩阵含有部分误差的特点,根据Partial EIV模型提取系数矩阵随机元素的思想,将空间平面拟合模型系数矩阵中观测元素作为随机元素提取组成新的未知向量。采用Partial EIV模型线性化的新解法求解拟合参数,简化了计算过程,且保证了系数矩阵相同元素的改正数一致,较EIV模型的总体最小二乘法,理论模型更加严谨。通过算例说明了,本文方法可以用于拟合空间平面,且精度有一定优势。