一种基于Partial EIV模型的圆曲线拟合解法

针对圆曲线拟合问题,以圆曲线的参数方程为基础建立圆曲线拟合的EIV模型,根据系数矩阵的特点将模型转化为更合理的Partial EIV模型,通过公式变形为最小二乘形式,采用两步迭代法求解模型参数,保证系数矩阵中相同元素的改正数一致,常数元素的改正数为零。算例数据结果表明,所提算法的可行性、拟合精度相对较优。     

通用EIV模型的方差分量估计

针对通用EIV模型平差解算时随机模型的不准确情况,将通用EIV模型转换成附有参数的条件平差模型,得到方差分量估计具有一般性且符合平差的要求。文中选用EIV模型为平差模型,转换出通用EIV模型的最小二乘方差分量估计,并给出相应的迭代算法。通过实验算例的对比分析,验证本文算法的可行性与可靠性,通用EIV模型的方差分量估计具有一般性,根据不同的形式,可以得到与已有方法相同的平差结果。     

虚拟观测值法在三维坐标转换中的应用研究

目的 针对整体最小二乘(TLS)已有算法的缺陷,提出利用虚拟观测值法将其转化为经典最小二乘(LS),并推导了适用于三维坐标转换的矩阵矢量化公式,实现了TLS与LS的统一。通过算例证明了此方法在三维坐标转换中可以得到更为合理的解算数据。     

病态总体最小二乘问题的广义正则化

总体最小二乘(TLS)算法可以视为一个降正则化的过程,对比最小二乘算法,病态总体最小二乘方法的解受系数阵数据误差和观测值误差的影响将更为严重。本文探讨用广义正则化的方法降低病态性对总体最小二乘数值求解的影响,以提高求解结果的稳定性。通过多组算例结果表明,本文采用的广义正则化方法在处理病态总体最小二乘问题上具有明显的优势。     

多变量总体最小二乘在点云拼接中的应用

在三维激光扫描仪使用过程中,为了减小点云拼接时的误差问题,本文利用同方差多元变量的EIV(Errors In Variables)模型及总体最小二乘的方法解决三维空间点的相似变换,较传统的迭代算法计算空间坐标转换的方法,具有非迭代性、可靠性和计算过程中的简便性。最后,利用实际工程案例对非迭代算法的有效性进行了验证。     

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。     

基于变量投影的结构总体最小二乘算法

测绘领域诸多实际应用中系数矩阵和观测向量具有结构特征,即系数矩阵和观测向量中包含固定量(甚至固定列)和随机量,并且不同位置的随机量线性相关。针对这个问题,从变量误差(errors-in-variables,EIV)函数模型出发,首先,将系数矩阵和观测向量构成的增广矩阵表示为仿射函数形式,并采用变量投影法对函数模型进行重构;然后,利用拉格朗日法推导出了一种结构总体最小二乘(structured total least squares,STLS)估计算法。算例分析结果表明,该算法与已有能够解决系数矩阵和观测向量存在结构特征的加权或结构总体最小二乘算法估计结果一致,说明了该算法的有效性,同时阐明了该算法与已有相关算法的关系。     

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