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测量平差模型的抗差最小二乘解及影响函数 总被引：1，自引：0，他引：1
抗差Ｍ估计是使用最广泛、计算较简明的抗差估计法。基于多维Ｍ估计原理，本文建立了经典测量平差函数模型的抗差解，并推导出相应的误差影响函数；为了使抗差估计适于不同类型以及不同先验精度的各类观测值的混合平差，将使用等价权原理构造抗差最小二乘解式。 相似文献
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条件平差、混合平差模型的抗差最小二乘解 总被引：1，自引：0，他引：1
条件平差、混合平差模型的抗差最小二乘解杨元喜条件平差模型、具有参数的条件平差模型和附有条件的参数平差模型与参数平差模型不同，它们均涉及条件极值问题。相应地，观测值受异常污染的抗差估计也涉及抗差条件极值问题。本讲座仍基于等价权原理介绍这三种模型的抗差最... 相似文献
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在观测值中加入粗差，粗差的影响可以通过调整观测值的权加以消除，对含有粗差的观测值利用稳健估计处理后的平差结果应与加粗差前的利用最小二乘原理处理的平差结果一致，依据这样的思想，本文利用间接平差函数模型，借用经典最小二乘原理，推导出了基于等价分析方法的稳健估计的等价权函数。 相似文献
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《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
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当观测数据中存在粗差时,使用经典的最小二乘算法往往不能得到高精度的参数解,此时需要使用具有抗差估计的算法。基于验后方差的选权迭代法,克服了单位权方差未知或者权函数靠经验选取的情况,利用验后方差检验求出方差异常大(即含粗差)的观测值,然后通过不断的迭代,使含粗差的权逐渐趋于一个较小的数,最终实现粗差的探测和改正。结合工程实例,分别比较了不含粗差和含粗差的情况下,利用经典最小二乘法与本文所提的基于验后方差原理的选权迭代法进行平差,结果表明,二者的平差结果相差在1mm以内,解算精度相当。 相似文献
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基于实时单站GPS载波相位历元差分测速模型,引入抗差最小二乘估计,并根据IGGⅢ方案选择合适的等价权因子来削弱小周跳和粗差对结果的影响,并采用一组静态数据和2011年日本"3.11"地震期间MIZU站的高频数据对算法进行测试。结果表明,在含有小周跳和粗差的情况下,抗差最小二乘估计能够明显改善解算速度,可以实时获取测站毫米级的同震速度。 相似文献
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针对平差问题同时含有实数域参数和复数域参数的情形,提出了实参与复参混合的测量平差建模思路,并导出了相应的混合域最小二乘平差方法。该方法统一概括了实最小二乘和复最小二乘方法,其估计过程包括两步:基于零空间算子的实参数平差估计和复数平差模型的复参数估计。通过等价变换将实数域投影变换模型、直接线性变换模型分别重构为相应的混合域平差模型,有效降低法方程求逆维数,从而提高建模和平差计算效率。应用结果及分析验证了本文所提方法的正确性和有效性。 相似文献
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自适应抗差最小二乘估计 总被引：9，自引：3，他引：9
抗差估计与最小二乘估计在相应条件下各具优点。特定的抗差估计极值函数只在特定的污染分布条件下显示其抗差性和优效性。本文研究最小二乘估计，抗差估计以及抗差估计类之间的自适应估计问题。重点讨论了适于测量平差计算的误差分布检验量以及自适应抗差极值函数和权函数的构造与选择，最后人出了自适应抗差最小二科解算积式。 相似文献
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方差分量估计的通用公式 总被引：1，自引：0，他引：1
应用最小二乘原理将方差分量估计公式从参数平差模型推广到概括函数平差模型。通过选取恰当的权阵,基于概括函数模型的最小范数二次无偏估计及赫尔默特法得到的公式均是本文的特例。视协方差矩阵为权逆阵,得到了最小方差估计,并证明了该公式与最优二次无偏估计的通用公式等价,从而表明最优二次无偏估计和极大似然估计的通用公式也是本文的特例。除此之外,本文还给出了最小二乘方差分量估计的简化公式,并对其进行了扩展。最小二乘方差分量估计的假设检验理论同样得到了推广。 相似文献
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分析指出了在总体最小二乘解下，含有多列独立变量的(以下简称为多变量)变量含误差(errors-invariables，EIV)模型，其各列变量的改正数受对应的参数估值与观测向量先验精度的联合影响，参数估值与观测向量先验精度的乘积越大，则该列变量的改正数越大。因此，现有稳健总体最小二乘方法采用同一个单位权中误差对多变量EIV模型进行降权处理时，会优先对模型中的某一列变量进行降权处理，从而造成平差结果不合理甚至错误，称之为虚假稳健估计现象。鉴于此，提出了多变量稳健总体最小二乘平差方法，并导出了相应的参数估计与精度评定公式。该方法对含有粗差的多变量EIV模型的各列独立变量分别进行降权处理，从而避免虚假稳健估计现象的发生。仿真算例结果表明，当观测值含有粗差时，该方法能够有效避免虚假稳健估计现象的发生，并能够定位出粗差所对应的误差方程；相较于总体最小二乘和稳健最小二乘方法，该方法的参数估计结果更接近真值。 相似文献
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通用EIV平差模型及其加权整体最小二乘估计 总被引：1，自引：1，他引：0
以平差基本理论为基础,提出了EIV(errors-in-variables)平差模型的通用形式,涵盖了间接平差、条件平差、附有参数的条件平差及附有限制条件的间接平差等基本EIV模型形式。基于整体最小二乘估计准则,研究了通用EIV模型的加权整体最小二乘算法,并推导了估计结果的近似精度公式。通用EIV模型及其整体最小二乘算法是对EIV模型估计理论的进一步完善,统一的整体最小二乘算法有利于软件的编程实现,有助于推动EIV模型估计理论的应用。 相似文献
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提出等价条件闭合差的方差-协方差分量最小二乘估计方法，简称LSV-ECM法。首先，利用等价条件平差模型建立了基于等价条件闭合差二次型的方差-协方差分量估计方程，由矩阵半拉直算子将其变换为线性Gauss-Markov形式，进而通过最小二乘准则导出了具有模型通用性、形式简洁性且满足无偏性和最优性的方差-协方差分量估计公式。其次，证明了LSV-ECM方法与残差型VCE方法的等价性，并在此基础上通过计算复杂度定量分析了所提方法的计算高效性。最后，通过边角网平差和中国区域GNSS站坐标时序建模及其结果分析，验证了所提新方法的正确性和计算高效性。 相似文献
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通过把不确定度作为参数融入到函数模型,建立了不确定性平差模型。依据残差中不确定性传播规律,确定了残差最大不确定度达到最小的平差准则,利用迭代算法得到了不确定性平差模型的解算方法。通过实例分析了最小二乘平差、整体最小二乘平差和不确定性平差准则下最优解的不同特点。 相似文献
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高斯马尔可夫模型（间接平差模型）、条件平差模型和高斯赫尔默特模型是3种经典平差模型,通常根据参数个数的不同从模型形式上予以表述,但该方式不能反映模型间的本质关系。首先,以矩阵分析理论为基础,依据系数矩阵的半正交性实现了高斯马尔可夫模型与高斯赫尔默特模型的转换,完善了3种平差函数模型之间的数学转换关系,揭示了模型间内在的数学联系。然后,基于线性空间和投影算子,解释了高斯马尔可夫模型和条件平差模型的最小二乘估计,阐述了两类模型的最小二乘目标函数的等价性,并结合勾股定理和对偶性将两种经典目标函数形式扩展至4种等效目标函数,说明了其在空间意义上的构造原理,揭示了目标函数之间的几何关系和内涵,对于平差模型及其估计的数学本质的理解具有理论和应用价值。 相似文献