加乘性混合误差模型精度评定的SUT法

已有加乘性混合误差模型参数估计方法能达到二阶精度,但精度评定方法只能达到一阶精度,若通过传统泰勒级数展开近似函数法来获取参数估值的二阶精度信息,由于加乘性混合误差模型中参数估值与观测值为一个复杂的非线性关系,必然需要复杂的求导运算。针对该问题,本文使用一种无须求导、无须了解非线性函数构成的比例无迹变换(scaled unscented transformation,SUT)法来计算参数估值的二阶精度信息。通过算例分析表明,利用SUT法求解加乘性混合误差模型能够有效避免复杂的求导运算,所求得的参数估值及其协方差阵均能达到二阶精度,从而验证了本文方法的可行性和优势。

不等式约束下加乘性混合误差模型的简单迭代解法

在大地测量领域中,现有的处理不等式约束的方法大多都是基于加性误差的模型,包括高斯马尔可夫模型和变量误差模型,鲜有对于加乘性混合误差模型处理方法的研究。为了拓展附有不等式约束的加乘性混合误差的方法,基于最小二乘原理并应用零权和无限权的思想,通过约束条件构建了惩罚函数,推导了在不等式约束下加乘性混合误差的一种简单迭代解法,分析了简单迭代解法在加乘性混合误差模型中的缺陷,在原有方法的基础上在惩罚项前加入了一个随迭代次数增加而增加的惩罚因子。通过算例评估分析可知,改进后的简单迭代法能够有效解决原有方法用于处理附有不等式约束的加乘性混合误差模型时不收敛的问题。通过对比其他方案可知,所提方法能够得到更好的参数估值,证明了该方法的有效性。同时,所提方法结构简单,易于实现,能够适用于大批量的数据处理。

测边网坐标平差的加性乘性混合型误差模型解算

在大地测量数据处理领域,已有加性乘性混合型误差模型参数估计方法的有效性和适用性研究都是建立在模拟算例基础之上,尚无对加性乘性混合误差模型实际测量数据处理应用方面做出研究.文中首次将加性乘性混合型误差模型的参数估计方法应用到测边网平差中,推导基于该模型的平差公式.最后通过算例验证推导的公式在处理大地测量领域实际数据应用中的有效性和可行性.

加乘性混合误差模型参数估计方法及其应用

扩展乘性误差模型的参数估计方法至加乘性混合误差模型,推导了其参数最小二乘、加权最小二乘参数估计,并在偏差分析的基础上推导了偏差改正加权最小二乘估计。模拟计算和分析验证了偏差改正加权最小二乘适用于加乘性混合误差模型的大地测量数据处理,具有二阶近似无偏性,且精度较高。