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相似文献
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1.
不等式约束M估计的均方误差矩阵和解的改善条件   总被引:1,自引:0,他引:1  
缺少精确先验时,不等式约束可改善参数估计。针对不等式约束M估计,利用巴哈杜尔线性化原理和凝聚函数方法导出参数估计、残差向量以及观测量平差量线性表达式,进一步导出相应的方差协方差矩阵和均方误差矩阵。线性表达式说明不等式约束M估计通常情况下是有偏的;均方误差矩阵公式表明不等式约束M估计解有可能改善,条件是最大不等式绝对值小于所导出的阈值,阈值由M估计的第一、第二多余参数和与不等式约束有关的多余参数确定。针对正态分布和p范分布确定了Lp估计改善解的具体条件。所导出的公式和结论可用于统计分析和不等式设计。  相似文献   

2.
函数模型和随机模型双约束的GNSS数据融合及其性质   总被引:1,自引:0,他引:1  
推导了基于函数模型和随机模型共同约束的参数最小二乘解及其验后精度估计模型;作为双约束参数解的特例,给出了仅含函数模型约束或仅含随机模型约束的参数解,以及无任何约束的参数解。侧重从理论上讨论了双约束参数解的性质,并分析指出,函数模型约束本身的误差将给参数估计带来强制性扭曲(简称"硬性影响"),先验随机模型本身的误差将给参数估计带来随机性影响(简称"软性影响")。最后,通过实际GNSS数据融合,分析了函数模型约束和随机模型约束的贡献。  相似文献   

3.
不等式约束对平差结果的影响分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
不等式约束平差模型能够改善平差效果,在大地测量中的运用越来越广泛。平差参数估计已经有了很多有效的算法,但是不等式约束对平差的影响以及参数的统计性质还没有解决。针对这一问题,运用概率统计的思想,证明了不等式约束平差是一种有偏估计,给出了参数的期望和方差表达式。与无约束平差比较,证明不等式约束参数的方差恒小于无约束时的情形。用一个简单的算例,说明了不等式约束平差参数的4个统计性质,指出了以往研究中,将有效约束看做等式约束进行精度评定的不足。  相似文献   

4.
针对传统的约束最小二乘模型和总体最小二乘模型的局限性,该文提出了一种改进的约束总体最小二乘法。假设约束总体最小二乘问题中约束方程系数矩阵也存在误差,然后构造函数模型的广义拉格朗日函数,采用最小二乘法迭代求解非线性的法方程,最终获得了改进的约束总体最小二乘法的牛顿-高斯迭代公式和平差模型精度的无偏估计。该算法采用了更接近实际的平差模型,能够获得更加接近真值的估计参数,同时平差模型的精度更加接近模拟数据加入的噪声水平。实验结果表明,本文算法可有效解决对参数进行约束时的数据处理问题。  相似文献   

5.
提出了处理附有病态约束矩阵的等式约束反演问题的岭估计解法,推导了相应的求解公式及均方误差评定精度的方法,给出了确定附有病态约束矩阵的等式约束反演中岭参数的岭迹法、广义交叉核实法和L曲线法。算例比较了三种确定岭参数的方法在处理附有病态约束矩阵的等式约束反演问题中的优缺点,并与截断SVD法进行了对比分析。  相似文献   

6.
带有线性不等式约束平差模型的算法研究   总被引:4,自引:3,他引:4  
本文研究参数带有不等式约束平差模型的一种新算法。采用的方法是先将参数带有不等式约束的最小二乘问题转换成凸二次规划问题,然后利用二次规划的Kuhn-Tucker条件把二次规划问题转换成线性互补问题(LCP),从而求得参数最小二乘估计的一般形式,并给出算法,便于在实际测量中应用。  相似文献   

7.
针对同时估计电离层延迟导致的单频精密单点定位解算秩亏问题,提出了一种附加历元间约束的多历元递推算法。该算法根据无周跳时前后历元模糊度不变的特性,在每一组多历元联合数据解算时,每颗卫星只设置一个模糊度参数,不需要外部先验信息约束即可解决秩亏问题。另外,本文算法同时考虑了参数及观测值之间的时间相关性,采用附加约束的平方根信息滤波对部分参数进行历元间约束,克服多历元算法的病态性,提高了算法的可靠性。试验采用全球分布的15个IGS跟踪站14 d的数据,静态定位精度优于3 cm,仿动态解约为1.5 dm。与同时估计电离层延迟的单频PPP方法相比,收敛速度提高了24%,与双频无电离层组合PPP的收敛速度基本一致,定位精度提高了30%,高程分量定位精度提高更为明显。  相似文献   

8.
周晓敏  刘海颖  蒋鑫  夏露 《测绘科学》2018,(4):109-113,121
针对满足一些状态约束的线性系统,通常的卡尔曼滤波未能有效利用状态约束信息,从而限制了导航定位解算性能的问题,该文将线性系统的状态约束条件融入卡尔曼滤波中,充分利用状态约束信息,对比分析了准确测量法、估计投影法、系统投影法和滑动时域估计法4种状态约束下的卡尔曼滤波方法,以提高卡尔曼滤波的导航状态估计精度。以陆地车辆导航定位的状态估计为对象,对比分析了非约束卡尔曼滤波和带有状态约束的卡尔曼滤波的状态估计精度,结果表明,状态约束卡尔曼滤波可以明显提高导航定位精度。  相似文献   

9.
利用平差参数间的合理等式约束能够提高解的稳定性。针对变量误差模型EIV(errors-in-variables)引入等式约束,分别针对系数阵良态和病态两种情形建立了约束总体最小二乘准则。基于非线性最小二乘问题的常用解法Newton-Gauss法,由约束准则构建了拉格朗日极值函数并由欧拉-拉格朗日必要条件导出了等式约束EIV模型的Newton-Gauss迭代解。针对精度评定时未考虑参数估值偏差所带来的影响这一不足,基于蒙特卡罗模拟法提出了一种估计约束EIV模型单位权方差和参数估值的协方差阵的数值方法。算例分析结果表明,约束总体最小二乘解严格满足先验等式约束条件;当系数阵病态时,约束条件能够提升解的稳定性和精度。此外,基于蒙特卡罗的数值方法能够获得稳定且合理的精度评定结果。  相似文献   

10.
本文依据秩亏GM模型中可估量的条件,提出了参数x部分可估的概念,讨论了补偿系统误差的自由网平差问题中系统误差参数可估的条件。研究了可估量的BLUE以及不可估量的最佳线性最小偏差估计以及x的线性估计之间的关系,从最佳线性最小偏差估计的角度分析了最小二乘最小范数解的性质。对线性约束下的参数估计,讨论了条件可估的BLUE。给出了x可估需满足的边界条件的概念并研究了不同边界条件下参数估值的转换问题。  相似文献   

11.
压缩型抗差估计   总被引:15,自引:0,他引:15  
讨论了测量平差中粗差和病态性同时存在时的参数估计问题。针对抗差估计不能抗拒病态性干扰的缺点,运用有偏然计的压缩变换方法,提出了一种新的估计-压缩型抗差估计,理论分析和模拟计算表明,新估计不但能有效的减免粗差的影响,而且能显著的作病态性的干扰,是一种性能良好的估计。  相似文献   

12.
Robust biased estimation and its applications in geodetic adjustments   总被引:6,自引:0,他引:6  
Q. Gui  J. Zhang 《Journal of Geodesy》1998,72(7-8):430-435
In this paper, a number of robust biased estimators (e.g. ordinary robust ridge estimator, robust principal components estimator, robust combined principal components estimator, robust single-parametric principal components estimator, robust root-root estimator) are established by means of a unified expression of biased estimators and based on the principle of equivalent weight. The most attractive advantage of these new estimators is that they can not only overcome the ill-conditioning of the normal equation but also have the ability to resist outliers. A numerical example is used to illustrate that these new estimators are much better than the least-squares estimator and various biased estimators even when both ill-conditioning and outliers exist. Received: 14 November 1995/Accepted: 11 February 1998  相似文献   

13.
在有偏估计的特征根方法基础上 ,利用等价权方法 ,提出一种新的估计—抗差特征根估计。它既能有效地克服设计阵复共线性的影响 ,又可显著地抵抗粗差的干扰。从而提高了参数估值的准确性、稳定性和可靠性。  相似文献   

14.
当线性回归模型的设计矩阵病态时,最小二乘(least square,LS)估值方差大且不稳定,已不是一种优良估计。为了减弱病态性,许多有偏估计法如岭估计、主成分估计、Liu估计等被提出。基于Liu估计,引入迭代的思想,提出了一种新的有偏估计法—迭代估计法。借助对称正定矩阵的谱分解,将迭代公式转化为便于解算的解析表达式,并证明迭代公式在修正因子d∈[-1,1]是收敛的。基于Liu估计中修正因子d的确定方法,在均方误差最小的情况下给出最优修正因子d的确定公式。最后,分别利用LS估计、岭估计、Liu估计和提出的迭代估计对两个算例进行计算并给出实验结果。在第一个算例中,对观测向量添加不同的扰动,结果表明迭代估计法具有更强的抗干扰能力;第二个算例的结果表明,迭代估计法所得结果更接近于真值,即迭代估计法在均方误差意义下优于LS估计、岭估计和Liu估计。  相似文献   

15.
Gauss-Markov模型参数的岭型广义逆估计及其优良性   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文继续文献 [10 ]的工作 ,进一步讨论了测量平差 Gauss- Markov模型参数岭型广义逆估计的若干性质 ,如允许性、优效性、相对效率、抗干扰性等等 ,得到了许多重要结论。计算结果表明 ,在设计阵呈病态时 ,岭型广义逆估计确能明显改善 L S估计  相似文献   

16.
本文继续文献 [10 ]的工作 ,进一步讨论了测量平差 Gauss- Markov模型参数岭型广义逆估计的若干性质 ,如允许性、优效性、相对效率、抗干扰性等等 ,得到了许多重要结论。计算结果表明 ,在设计阵呈病态时 ,岭型广义逆估计确能明显改善 L S估计  相似文献   

17.
基于偏差矫正的一般理论提出了不适定问题的新的有偏估计。在病态条件下,Gauss-Markov模型参数的最优线性无偏估计,即LS估计是不稳健的,所得估值方差较大,严重偏离真值。因此,文中放弃了对参数估计无偏性的限制,考虑有偏估计的偏差,结合偏差矫正的正则化解法的一般理论提出了一种新的基于偏差矫正的有偏估计;结合岭估计中参数的选择方法确定了替代矩阵。最后通过GPS动态定位算例,验证了新估计的稳定性和有效性。  相似文献   

18.
基于方差分量估计的拟合推估及其在GIS误差纠正的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
拟合推估解算必须首先求得信号向量的方差协方差矩阵,该协方差矩阵一般通过选定的协方差函数,并通过已测点数据进行拟合得到。显然观测噪声的先验方差协方差阵与拟合得到的随机信号的方差协方差矩阵必须相互协调,即观测噪声向量和信号向量的权矩阵所对应的方差因子应该一致,否则将对固定效应和随机效应参数的估计带来系统性的影响。应用方差分量估计来协调拟合推估模型中观测噪声和信号向量的随机模型,并分别从极大似然估计、MINQUE估计、赫尔默特方差分量估计三方面构建了拟合推估模型的方差分量解,最后利用新提出的理论与方法,对一幅实际的扫描地形图进行误差纠正,结果表明基于方差分量估计的拟合推估法能够提高扫描地形图的精度。  相似文献   

19.
抗差主成分估计及应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文基于抗差估计和主成分估计理论,提出一种新的估计-抗差主成分估计,推导了参数的抗差主成分解,并结合算例进行了试算。结果表明:抗差主成分估计不仅可以解除法方程系数降的病态,而且对于抑制观测粗差的影响也有显著功效。  相似文献   

20.
Using CORINE land cover and the point survey LUCAS for area estimation   总被引:3,自引:0,他引:3  
CORINE land cover 2000 (CLC2000) is a European land cover map produced by photo-interpretation of Landsat ETM+ images. Its direct use for area estimation can be strongly biased and does not generally report single crops. CLC areas need to be calibrated to give acceptable statistical results.LUCAS (land use/cover area frame survey) is a point survey carried out in 2001 and 2003 in the European Union (EU15) on a systematic sample of clusters of points. LUCAS is especially useful for area estimation in geographic units that do not coincide with administrative regions, such as set of coastal areas defined with a 10 km buffer. Some variance estimation issues with systematic sampling of clusters are analysed.The contingency table obtained overlaying CLC and LUCAS gives the fine scale composition of CLC classes. Using CLC for post-stratification of LUCAS is equivalent to the direct calibration estimator when the sampling units are points. Stratification is easier to adapt to a scheme in which the sampling units are the clusters of points used in LUCAS 2001/2003.  相似文献   

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