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最小二乘配置法在GPS高程异常推估中的应用
引用本文:孙正明,高井祥,王坚,李丽华.最小二乘配置法在GPS高程异常推估中的应用[J].测绘科学,2007,32(6):102-103.
作者姓名:孙正明  高井祥  王坚  李丽华
作者单位:中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州,221008;中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州,221008;中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州,221008;中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州,221008
基金项目:高等学校博士学科点专项科研项目 , 中国矿业大学校科研和教改项目
摘    要:简述了最小二乘配置法的基本原理,并在水准联测点不多的情况下,直接采用平方根函数作为各随机参数间的协方差函数用于推估GPS高程异常值。由于最小二乘配置法的函数模型中同时考虑了非随机变量和随机变量,使得高程异常值的推估精度更高。实例分析也证明了此模型在精度上优于传统的平面拟合模型和协方差推估模型。残差分析表明此方法更适合于同时存在内插和外推高程异常值的情况。

关 键 词:最小二乘配置  高程异常  协方差函数  推估
文章编号:1009-2307(2007)06-0102-02
修稿时间:2006-08-07

Application of the least squares collocation to prediction of GPS abnormal height
SUN Zheng-ming,GAO Jing-xiang,WANG Jian,LI Li-hua.Application of the least squares collocation to prediction of GPS abnormal height[J].Science of Surveying and Mapping,2007,32(6):102-103.
Authors:SUN Zheng-ming  GAO Jing-xiang  WANG Jian  LI Li-hua
Abstract:The basic principle of the least squares collocation is briefly introduced.The square root function is used as covariance function for predicting GPS abnormal height with few control points.The precise of GPS abnormal height predicted by least squares collocation is higher than the traditional plane fitting model and covariance prediction model,because the least squares collocation considers both nonrandom variable and random variable.Residua analysis indicates that the least squares collocation is better when there exist interpolation and extrapolation of GPS abnormal height.
Keywords:least squares collocation  abnormal height  covariance function  prediction
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