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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
采用最小二乘(LS)进行GPS高程拟合参数估计未考虑系数矩阵误差,尝试采用总体最小二乘(TLS)平差方法进行参数估计。利用本文提出的基于TLS平差的粗差探测方法进行粗差剔除的基础上,对TLS平差方法在GPS高程拟合中求解的参数及其精度进行了分析,通过与LS的对比表明,混合总体最小二乘的拟合结果最为合理。  相似文献   

2.
在经典的遥感图像配准中,多项式回归模型一般假设参考控制点(RCPs)是没有误差的。然而,实际情况是RCPs含有误差,并且不同图像之间RCPs残差中误差也不尽相同。通常,最小二乘(LS)方法仅考虑观测向量中的误差,而整体最小二乘(TLS)方法则同时考虑观测向量和系数矩阵的误差,并假设它们具有相同的残差中误差。针对上述情况,引入更为合理的加权整体最小二乘(WTLS)方法对多项式回归系数进行估计。实验结果表明,与LS和TLS方法相比,WTLS方法能够更好地求取几何变换的多项式系数,其图像配准精度明显提高。  相似文献   

3.
汤静雅  谷金 《测绘科学》2015,(11):155-158
针对GPS RTK测量中坐标系转换参数因选择的公共点不同而导致转换误差的问题,该文提出了一种坐标转换残差改正方法:利用测区任意已知点进行"点校正"来求取坐标转换参数,通过测定各个已知点的坐标转换残差,建立残差改正模型,对测量结果施加残差改正,减小坐标转换参数误差对测量结果精度的影响。实例应用表明:所提出的坐标转换方法简便可行且便于编程实现,对于提高GPS-RTK测量精度和可靠性具有实用价值。  相似文献   

4.
变形体的变形量通常是一个非平稳时间序列,常常包含有趋势项和随机部分,因此,可以考虑建立GM+AR模型。使用GM模型提取趋势项,提取了趋势项的剩余部分建立AR模型。然而,在进行模型参数的估计时,由于GM模型和AR模型的系数矩阵都含有误差,传统的最小二乘(LS)法并未顾及到这一点,因而,采用LS法得到的结果并不是最优的。为了顾及系数矩阵的误差,将整体最小二乘(TLS)法引入到GM和AR两种模型的参数求解中。AR模型系数矩阵中的每个元素都是含有误差的,可以直接采用TLS法对每个元素进行改正;然而,GM模型有一列元素是固定的,并不需要改正,直接使用TLS法进行求解是不严密的,采用LS法和TLS法相结合的方法对GM模型进行参数的求解。通过具体的变形监测实例,验证了采用组合模型的LS—TLS解法具有比LS法更高的建模和预测精度。  相似文献   

5.
总体最小二乘方法在空间后方交会中的应用   总被引:10,自引:0,他引:10  
在空间后方交会的解算过程中,利用共线条件方程式列出误差方程后,针对地面控制点以及像点坐标均存在误差这一特点,引入总体最小二乘(total least squares,TLS)的方法,对系数矩阵A以及观测向量b同时进行改正,计算像片的6个外方位元素,建立更加合理的计算模型,可获得精度更高、更稳定的解。  相似文献   

6.
通过多个已知点上的转换坐标值与已知坐标值之差(称为坐标转换残差)来建立残差改正模型,对测区内的点云数据施加残差改正,从而提高三维激光扫描点云数据的精度。同时,以Leica Scanstation C10型扫描仪为例,通过实验探讨了点云高程精度与扫描距离及倾角的关系,分析了该仪器扫描时配准标靶至仪器的合理距离,以促进维激光扫描技术在DEM建模中的应用。  相似文献   

7.
针对EIV模型的系数矩阵同时包含固定量和随机量的情况,通过将系数矩阵中的随机量提取出来纳入平差的随机模型,从而将EIV模型表示为非线性高斯-赫尔默特(Gauss-Herlmert,GH)模型形式,推导了混合LS-TLS(least squares-total least squares,LS-TLS)算法及其精度估计公式。算法适用于系数矩阵包含固定列、固定元素和随机元素的一般情况。模拟实例结果表明,混合LS-TLS算法与已有能够解决系数矩阵同时含固定量和随机量的结构性或加权TLS算法的估计结果一致;混合LS-TLS的估计结果统计上要优于LS或TLS估计结果。  相似文献   

8.
针对地形测图测绘和地物重建中存在的平行直线拟合问题,同时考虑x坐标和y坐标的测量误差,构建变量含误差(EIV)模型,根据设计矩阵的特点采用混合最小二乘(LS)总体最小二乘方法(TLS)求解,并给出了相应的精度评定方法。混合LS-TLS方法的平差结果与LS、TLS方法结果对比表明:对于平行直线拟合,混合总体最小二乘方法的精度高于LS和TLS方法。论文旨在对EIV问题提出实用的平差和精度评定方法,推TLS方法的应用。  相似文献   

9.
传统多变量灰色模型MGM(1,n)的背景值误差会使得求解的灰色参数精度降低。总体最小二乘是一种可以同时顾及到观测误差与模型系数矩阵误差的数学方法。基于此,引入TLS对传统MGM(1,n)模型的灰色参数进行修正。通过对某大坝变形数据试算,验证表明,该方法能够有效地提高变形预报精度。  相似文献   

10.
杨娟  陶叶青 《测绘科学》2015,40(4):15-18
针对传统的应用最小二乘法建立高斯-马尔科夫(G-M)模型实现坐标系统转换的方法导致转换模型参数精度低下的问题,该文提出一种基于总体最小二乘算法的坐标系统转换方法。考虑到粗差会导致控制点坐标精度差异较大,因此根据稳健估计理论进行迭代定权,在总体最小二乘算法下建立G-M模型,以便求解转换模型参数,并通过算例比较不同算法的转换精度。实验结果表明:基于稳健估计的总体最小二乘抗差算法实现的空间坐标转换精度高于传统方法的转换精度。  相似文献   

11.
以三维坐标转换为例解算稳健总体最小二乘方法   总被引:3,自引:2,他引:1  
陈义  陆珏 《测绘学报》2012,41(5):715-722
稳健最小二乘方法能够有效解决平差计算中观测值存在粗差的情况,因此广泛应用于各种实际问题中。在最小二乘方法中,系数矩阵被认为是不含有误差的。然而在实际情况中,系数矩阵中的变量往往也包含观测值,因此不可避免地会被误差污染。为同时考虑系数矩阵和观测向量中的误差,同时对粗差进行探测和定位,本文提出基于选权迭代的稳健总体最小二乘方法,并以三维相似坐标变换为例展示解算过程。通过模拟计算,证明了采用本文提出的稳健总体最小二乘方法,能够较好地达到粗差探测和定位的目的,获得稳健的参数解。  相似文献   

12.
刘立龙  姚朝龙 《测绘科学》2012,37(5):12-13,64
在超定线性方程Ax=b的解算中,最小二乘(LS)只考虑观测向量b的误差,而总体最小二乘(TLS)则同时顾及观测向量b和系数矩阵A均含误差的情况。本文以六参数模型在平面坐标转换中的应用为例,分别采用LS和TLS进行模型参数的求解。结果表明,2种方法所求参数并无显著差异,但是总体最小二乘更好地改善了坐标转换的内部精度,是一种更为合理的计算方法。  相似文献   

13.
针对点云特征点含有粗差的问题,提出了基于对偶四元数的稳健点云配准方法。遵循加权最小二乘原则构建了基于对偶四元数的稳健点云配准模型,运用拉格朗日乘数法推导了旋转矩阵和平移向量求解公式,研究了新权计算与坐标转换迭代步骤。实例证明,该方法能够有效识别并剔除粗差,提高点云配准精度。  相似文献   

14.
郭绍禹 《测绘工程》2022,31(1):30-34
文中在平面网平差中应用整体最小二乘理念.在最小二乘模型中,为了消除观测方程系数误差和未知参数系统误差,加入系数改正数和参数改正数,并提出三原则整体最小二乘模型.研究平差两大步骤,用最小二乘多次改用"参考点组"而选出w个稳定点;用最小二乘多次改用"近似坐标"而消除系数误差和参数系统误差.三原则整体最小二乘适用于平面自由网...  相似文献   

15.
坐标转换时,若已知点含有粗差将不能获得正确的转换参数,已知点粗差是如何影响转换参数的,其量级是多少,本文将在此方面作深入分析。通过分析可知,粗差越大,粗差对转换参数的影响越大;测区越大,粗差对转换参数的影响越大;如果给已知点坐标加一个很大的常数,转换参数将发生剧烈变化。并用实例对本文的分析作了验证。  相似文献   

16.
针对大旋转角坐标转换模型线性化复杂、计算量大等问题,并顾及数据粗差对计算结果的影响,根据反对称矩阵和罗德里格矩阵的性质,探讨一种基于罗德里格矩阵和稳健抗差估计理论进行迭代解算的高精度空间直角坐标转换方法,推导基于罗德里格矩阵进行空间直角坐标转换的七参数模型、线性化误差方程及抗差迭代计算的严密公式。通过计算与分析,表明该方法适用于任意旋转角的坐标转换,能有效抵抗数据粗差对转换结果的影响,计算精度高,收敛速度快,是一种有效、实用的坐标转换方法。  相似文献   

17.
结合距离-多普勒模型,推导了SAR(synthetic aperture radar)影像定向中像点坐标粗差对误差方程的影响,分析了像点坐标粗差探测的必要性和难点;依据粗差的拟准检定法,针对SAR影像定向中的像点坐标粗差检定问题,设计了具体的解算流程和策略,首次将粗差的拟准检定法运用到机载SAR影像定向中。并分别利用模拟和实测数据进行了系统性的实验,结果表明,该方法不仅能够准确探测出多个粗差的位置,而且能够估计出粗差的大小。与SAR影像定向通常采用的最小二乘方法相比,该方法能够明显提高SAR影像定向参数的解算精度以及后续的立体定位精度,对于修复受粗差影响的SAR影像数据具有重要意义。  相似文献   

18.
楚彬  范东明  刘波  秦宁 《测绘工程》2014,23(9):17-20
EIV(error-in-variables)模型同时考虑观测向量和系数矩阵的误差,自提出以来便得到广泛应用。目前针对EIV模型的整体最小二乘解法(TLS)假设观测值仅含有偶然误差,当观测值存在粗差时其解并不是最优的。文中通过选定合适的权函数,结合加权整体最小二乘迭代算法,导出基于EIV模型的稳健整体最小二乘迭代解法(RTLS)。线性拟合实验表明,文中方法能对粗差进行定位,且估计量受粗差影响较小,具有稳健性。  相似文献   

19.
在平面四参数坐标转换模型中,观测向量和误差方程系数矩阵中部分元素都存在误差。提出一种使用整体最小二乘迭代法求解坐标转换四参数的新方法,只改正系数矩阵中含误差的元素,同时使系数矩阵中不同位置的相同元素具有相同改正数,理论上更严谨。设计了平面四参数模型坐标转换实验数据,通过与经典最小二乘、整体最小二乘、混合整体最小二乘3种方法结果对比,验证了新方法的可行性且解算结果更优。  相似文献   

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