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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(7)
从理论角度分析了观测矩阵的复共线性对卡尔曼滤波的影响,并在均方误差最小意义下,给出了一种有偏卡尔曼滤波算法。分别对观测矩阵和观测量施加扰动进行了试验和分析,证明观测矩阵的病态性会对卡尔曼滤波估计造成严重危害。数值模拟结果表明,本文算法能够有效改善观测矩阵病态性对卡尔曼滤波估计的影响,提高解算质量。 相似文献
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岭-压缩组合估计在线阵推扫式影像外定向中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
针对线阵推扫式影像外定向中存在的法方程病态问题,提出了采用岭压缩组合估计进行解算,能提高定向精度,并分析了该算法的优点和应用方法。实验证明,该算法性能优异,精度很高。 相似文献
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大气湍流扰动严重影响了空间目标的观测、成像和识别。在目标图像的重建过程中,对成像系统和大气条件先验知识的缺乏使PSF(Point Spread Function)的估计成为解决病态问题的重要内容。在NSWT(Non-Subsampled Wavelet Transform)和Fried参数的理论基础上,根据不同尺度下小波变换模极大值和高斯点扩散函数方差的关系,结合Fried参数提出一种新的估计方法,即基于非抽取小波变换模极大值的PSF估计算法。实验结果证明,该估计算法是确实可行的,重建的PSF能够有效地改善因受大气湍流影响的图像解卷积的效果。 相似文献
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大气湍流扰动严重影响了空间目标的观测、成像和识别。在目标图像的重建过程中,对成像系统和大气条件先验知识的缺乏使PSF（Point Spread Function）的估计成为解决病态问题的重要内容。在NSWT（NonSubsampled Wavelet Transform）和Fried参数的理论基础上,根据不同尺度下小波变换模极大值和高斯点扩散函数方差的关系,结合Fried参数提出一种新的估计方法,即基于非抽取小波变换模极大值的PSF估计算法。实验结果证明,该估计算法是确实可行的,重建的PSF能够有效地改善因受大气湍流影响的图像解卷积的效果。 相似文献
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距离观测在测量中具有重要的地位,其观测方程为非线性函数模型。由于非线性问题的复杂性,测距方程的解可能不是唯一的,尤其当方程呈现病态性时,方程的解将会变得更加复杂,同时短距离测距方程的非线性强度相对较大,会对迭代算法产生影响。本文针对这一问题,利用直接解法、高斯-牛顿法和封闭牛顿法对病态的测距方程进行求解,试验验证了解析法、高斯-牛顿法与封闭牛顿迭代法的局部收敛性质。结果表明封闭牛顿法的局部收敛性最好。探讨了非线性定位问题中的病态多解问题,解析法和高斯-牛顿法会得到两个解,封闭牛顿法会得到3个解,并且其中两个解与前两种算法相同,而且这些解均为局部最优解。 相似文献
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从扰动角度、空间几何角度、超椭球的角度对病态方程进行研究,加深对病态方程的认识,并给出部分有偏估计方法。数值试验结果表明,该方法效果较好,可以作为相关计算的参照。 相似文献
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线性最小二乘估计在对非线性函数进行线性近似的过程中会产生模型误差,而一些非线性参数估计方法可能因为函数复杂而难以求导,法方程系数矩阵秩亏或呈病态矩阵时难以求解,非线性迭代解法有时对初始值的选择存在依赖性,不恰当的初始值会导致迭代无法收敛。针对这些问题,引入了模拟退火算法,介绍了该算法的基本原理、计算步骤和收敛性,并以3个控制网平差应用为例,说明该算法具有无需求导求逆,简洁实用,易于编程等优势,并能实现全局优化,获得高精度的平差结果。 相似文献
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Levenberg-Marquarat算法及其在测量模型参数估计中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
分析了参数估值中求解函数模型的LS算法、牛顿算法、高斯一牛顿算法等常用方法在实际应用中所存在的问题;针对以上算法遇到法方程呈病态或奇异时不能得到所求问题稳定解的情况,尝试将Levenberg-Marquarat算法用于求解法方程异常时的线性和非线性函数模型;然后结合数据算例,分析Levenberg-Marquarat算法的计算结果,并与传统方法进行简单的对比。算例表明,Levenberg-Marquarat算法是处理法方程病态或奇异的有效方法。 相似文献
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非线性方程参数估计存在的弊端在于非线性观测方程存在不适定问题时，以线性化平差估计和高斯牛顿为代表的经典数值算法会产生较强的不稳定特征。因此，针对传统非线性最小二乘求解不稳定且可靠性低的特点，基于稳定泛函极小准则最优化思想，提出了一种自适应松弛正则化数值算法。该算法采用正则化参数几何递增计算方法和残差最小步长准则，实现了正则参数和迭代步长计算的完全自适应，提高了非线性迭代收敛效率。以病态仿真数据和水下实测数据为例，验证了该方法的数值收敛解优于线性平差估计解，收敛效率优于迭代Tikhonov正则化方法。 相似文献
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病态总体最小二乘问题的虚拟观测解法 总被引：1，自引：1，他引：0
提出基于虚拟观测的病态总体最小二乘问题岭估计解法,该方法将先验信息作为一项独立的虚拟观测量,作为约束条件与病态观测方程联立求解未知参数,推导了求解的具体公式和迭代算法,给出了虚拟观测法中确定准则子参数的岭迹法。算例比较分析了病态总体最小二乘虚拟观测法、总体最小二乘岭估计的L曲线法、普通总体最小二乘法和最小二乘法的结果,发现虚拟观测法在解决病态总体最小二乘问题时是非常有效的。 相似文献
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线阵推扫式影像外定向的一种新算法 总被引：4，自引：2，他引：2
线阵推扫式影像外方位元素间的强相关性,导致法方程病态,外方位元素的最小二乘估计值误差较大.本文提出采用岭-压缩组合估计解决线阵列推扫式影像的外定向问题.该算法是综合岭估计和压缩估计的一种新有偏算法,它通过对最小二乘估计值的不同分量进行不同比例的压缩使估计值最优.文中采用10 m分辨率的SPOT 1全色影像和2.5 m分辨率的SPOT 5全色影像进行实验,并与商业遥感软件Erdas的实验结果进行比较.研究结果表明该算法能有效地克服线阵推扫式影像外方位元素间的相关性,定位精度较高,定向点精度在1个像素内,检查点精度在1.5个像素内,达到Erdas软件的定位精度. 相似文献
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针对法方程系数阵病态和观测值存在粗差对估值结果造成双重影响的问题,在岭型主相关估计的基础上引入抗差M估计模型,提出了一种抗差有偏估计的新方法——抗差岭型主相关估计。推导出了相应模型的抗差解及误差影响函数,并进行了计算分析。与主成分估计不同的是,该方法按主成分对观测值的影响程度大小对其进行舍取,在尽可能保留有用观测信息的基础上克服了病态性和粗差的影响。 相似文献
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针对法方程系数阵病态和观测值存在粗差对估值结果造成双重影响的问题,在岭型主相关估计的基础上引入抗差M估计模型,提出了一种抗差有偏估计的新方法--抗差岭型主相关估计.推导出了相应模型的抗差解及误差影响函数,并进行了计算分析.与主成分估计不同的是,该方法按主成分对观测值的影响程度大小对其进行舍取,在尽可能保留有用观测信息的基础上克服了病态性和粗差的影响. 相似文献
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针对t型估计不能抵抗病态性的影响这一缺陷,从Bayes估计的观点出发,通过对t分布模型引入未知参数的先验信息,提出了一种新的抗差有偏估计——t型Bayes估计,重点讨论了正态-Gamma先验分布下的t型Bayes估计及其EM算法和超参数的选取方案。数值实验证实了正态-Gamma先验分布下的t型Bayes估计能够同时抵抗粗差和病态性的不良影响,是一种性能更好的抗差有偏估计。 相似文献
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