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1.
因GNSS系统间观测噪声、轨道精度的差异,采用经验权比进行组合定位难以得到最优结果。基于此,在GPS/GLONASS/BDS组合定位中引入Helmert方差分量估计,对GPS/GLONASS/BDS组合单点定位和基线解算中各系统观测值进行合理定权。实验表明,采用该方法确定的伪距观测值最佳权比为5∶1∶1,相位观测值最佳权比为1∶1∶1,有效提高了GPS/GLONASS/BDS组合定位的精度和可靠性。  相似文献   
2.
在简要介绍了川滇地区的构造格局和构造运动特征的基础上,讨论了不同观测数据同时用于反演的合理性和物理意义,利用1998~2000年观测的9个测点位移数据和1986年以前所测的10个主应力方向数据,将边界力和相对权比λ作为待反演参数,并考虑了主要活动断裂运动特性,进行了弹性有限元数值反演计算。计算结果表明,现今川滇地区的构造活动主要力源仍来源于印度板块与欧亚大陆的碰撞,菲律宾海板块的挤压作用也不可忽略,这一结论说明了该地区现今构造运动的继承性活动特征。  相似文献   
3.
一种简化的Helmert方差分量估计算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
田远平  孙敏 《测绘工程》1998,7(1):45-48,53
Helmert方法是通过求出两类观测值的单位方差,来修正其先验权,用迭代法最终求得正确的权。本文提出,如果已知两类观测值的单位方差之比,即可定出正确的权,从而使计算简单化。  相似文献   
4.
对某地铁工程沉降数据进行建模预测,可以掌握其变形规律并预测变形趋势.本文将传统非等时距灰色模型引入时距权比系数,按照不同的生成及还原方式构建3种预测模型,并确定最优拟合序列.在此基础上,组合时序模型对残差部分进行处理,建立优化非等时距加权灰色-时序组合模型,结合工程实例进行验证.结果表明,优化非等时距加权灰色-时序组合模型在地铁监测中具有实用性.  相似文献   
5.
在大地测量联合反演中,方差分量估计法用于确定相对权比时并没有考虑大地测量反演的病态性,利用正则化解代替最小二乘解会引入偏差,会造成方差分量估计不准确问题。针对此提出采用偏差改正方差分量估计方法,以消除正则化解引入偏差的影响,并基于残差的偏差改正方差分量估计与方差分量估计法进行模拟实验。结果表明,进行偏差改正后的方差分量估计法能够较好地反演出滑动分布情况,所提方法针对参数进行偏差改正的方差分量估计考虑了迭代初值引入的偏差,理论更为严密。并将所提方法用于Visso地震和Norcia地震反演中,验证了该方法的可靠性、合理性。  相似文献   
6.
一种确定联合反演中相对权比的两步法   总被引:2,自引:1,他引:1  
提出确定联合反演中相对权比的两步法。第1步是不考虑相对权比,建立两类或多类数据的联合反演模型,通过赫尔墨特方差分量估计使得两类或多类观测数据的单位权方差相等(或单位权方差的比值接近1),从而理论上确定观测数据合理的权阵,同时对不同种类数据进行归一化;第2步是在获得合理的观测数据权阵之后,建立顾及相对权比的联合反演模型,...  相似文献   
7.
本文探讨了整体大地测量平差中的方差分量估计问题,给出了自适应最小二乘配置;不仅较好地解决了各类观测量权比的确定问题,而且能够确定信号的方差因子。此外,文章还对如何更好地确定局部地区扰动位及其泛函的协方差函数作了讨论;最后通过对一个实测网进行了整体平差,并与经典平差结果进行了比较。  相似文献   
8.
为确定联合反演模型中的相对权比,提出根据数据先验信息对相对权比进行一定约束,并将相对权比同其他模型参数一并作为未知参数参与反演的方法。数值实验表明,当先验信息可靠时,运用该方法可以获得较好的结果。  相似文献   
9.
田远平 《北京测绘》1998,(4):10-13,16
Helmert法是通过求出两类观测值的单位方差,来修正其先验权,用迭代法最终求得正确的权。本文提出如果已知两类观测值的单位方差之比,即可定出正确的权,从而使计算简单化。  相似文献   
10.
采用不同类数据联合平差时,不仅观测向量含有误差,其对应的系数矩阵也通常受到误差的影响。将加权总体最小二乘方法应用于多类观测数据的联合平差模型,推导相应迭代计算方法,以相对权比权衡各类数据参与联合平差的比重。设计了多种方案,并给出了确定相对权比的判别函数最小化方法。结果表明,验前单位权方差法与总体最小二乘方差分量估计方法具有一定的局限性,当验前信息不准确或者总体最小二乘方差分量估计方法不可估时,判别函数为$\mathop {\mathop \sum \limits_{i = 1} }\limits^{{n_1}} \left| {{{\widehat {\bar e}}_{{1_i}}}} \right| + \mathop {\mathop \sum \limits_{j = 1} }\limits^{{n_2}} \left| {{{\widehat {\bar e}}_{{2_j}}}} \right|$的判别函数最小化法能取得较优的参数估值结果。  相似文献   
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