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本文概述了数学模型及模型误差的一般概念。在此基础上,从测量中广泛使用的高斯一马尔可夫模型出发,以未知参数的方差和均方差作为模型误差的标准,论述了参数模型和随机模型中的模型误差对待估参数的影响,并利用讨论的结果,对光束法自检校平差中附加参数选择,过度参数化与岭估计等问题进行了理论分析。 相似文献
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将抗差估计的思想融入到二次曲面模型粗差探测的算法中,设计出对模型误差特别是粗差具有抵抗能力的粗差探测算法。稳健初值的选权迭代法即为抗差估计的一种,首先是通过线性规划的单纯形解法来计算观测值的残差,然后再根据残差和有关的参数,按所选择的权函数,计算每个观测值的权,经过迭代计算求得观测值的残差。通过实例证明,具有稳健初值的选权迭代法具有较强的稳健性和粗差探测能力。 相似文献
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针对参数模型的局限性,提出了利用半参数模型的卫星影像定位方法。利用SPOT-5、IKONOS影像进行实验,分别采用严格成像模型和有理函数模型进行立体定位,实验结果表明:无控制点的情况下,采用半参数模型进行立体定位,SPOT-5的估计结果普遍优于参数估计,IKONOS的平面点位误差较小,其平面点位的半参数模型估计精度与参数模型基本相当,而高程的半参数模型估计精度要优于参数模型。 相似文献
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在半参数模型估计中,均假设观测误差服从正态分布.当观测量含有粗差时,粗差对参数和非参数估计的影响是不可忽略.基于此,首先在总结线性参数模型稳健估计基本理论的基础上,论述了M估计权因子的确定方法.然后提出了半参数模型稳健估计方法,并导出半参数模型(广义)补偿最小二乘稳健估计的基本公式.最后通过两个模拟算例验证了其估计方法的有效性. 相似文献
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为了提高工业机器人运动学参数标定的精度,分析了影响标定结果的误差源,并提出了一种基于抗差岭估计的参数辨识算法。在机器人误差模型建立过程中,针对基坐标系拟合具有一定误差的特点,首先建立了机器人的误差模型;然后分析了误差方程中系数阵存在的病态性问题,以及多因素导致的末端观测值存在的粗差现象;最后基于抗差岭估计的最小二乘法对运动学参数进行了解算。实验表明,机器人经标定补偿后,绝对定位的RMS误差由补偿前的0.83 mm降低为0.42 mm;平均误差由补偿前的0.75 mm降低到0.37 mm。从而证明了该方法的有效性。 相似文献
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目前区域电离层延迟建模中,较少顾及单层模型薄层高度假设误差、投影函数选择误差、差分码估计偏差以及数学公式的模型化误差等,为了削弱这些误差对解算精度的影响,将半参数模型引入到电离层球谐函数建模中,利用半参数核估计方法,解算误差分量和球谐函数系数,并将解算结果代入区域4阶电离层球谐函数计算建模区域内电离层总电子含量(total electron content, TEC)。选取欧洲大陆区域的国际GNSS服务组织(international global navigation satellite system service, IGS)测站,分别对太阳活动低年和太阳活动高年的观测数据进行电离层建模,并采用半参数核估计法与传统最小二乘法进行建模精度的对比与分析。实验结果表明：太阳活动低年,以欧洲定轨中心发布的电离层TEC为参考,利用半参数核估计法的区域电离层建模相比于最小二乘,其精度提高了12.2%～19.0%,以IGS发布的电离层TEC为参考,其精度提高了8.3%～13.6%;太阳活动高年,利用半参数核估计法进行电离层建模相较于最小二乘法精度相当。 相似文献
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一种Kalman滤波系统误差及其协方差矩阵的半参数估计方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出用半参数估计理论来解决系统误差对Kalman滤波解的影响问题。即用半参数模型中的非参数分量表达观测模型和动力学模型中未知的系统误差,在移动的窗口内,基于观测残差和状态向量预测残差拟合模型系统误差,进而修正相应的观测向量和状态预测向量的协方差矩阵,以消除系统误差对滤波的影响。同时这种方法还有明显的优点,就是在滤波过程中不需要对系统误差做任何假设。文中推导了基于正则核估计来解算导航系统半参数模型的相应公式,并根据一个模拟的算例,证明了算法的有效性。 相似文献
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本文给出了半参数模型的小波估计方法,它克服了补偿最小二乘法的一些不足,并将该小波估计法应用于变形分析中,其计算结果优于已有的结果,从而说明了该方法能够有效地应用于变形分析的研究中。 相似文献
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用L-曲线法确定半参数模型中的平滑因子 总被引：7，自引：0，他引：7
提出了一种新的方法——L-曲线法确定平滑因子。通过确定合适的平滑因子，更好地控制了残差部分V^TPV与光滑度部分S^TRS之间的平衡，得到了更准确的参数估值。通过算例，将基于L-曲线法确定平滑因子的半参数模型解算方法和其他方法进行了比较。结果表明，用L-曲线法确定平滑因子后，提高了半参数模型计算结果的精度，可以更好地将观测值中的系统误差分离出来。 相似文献
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针对测量数据处理中系统误差对参数估计的影响,提出了半参数估计的正则核方法。这种方法可以在不知道系统误差具体形式的情况下有效地分离系统误差的影响,并且对系统误差进行估计。由于正则项的引入,有效地避免了对非参数部分的过拟合现象,同时对于小样本的观测值也能取得较好效果。最后通过两个算例证明了该方法的有效性。 相似文献