整体最小二乘(TLS)在数字化曲线拟合中的应用

整体最小二乘方法(TLS)以其同时考虑系数矩阵和观测值的误差而作为一种较新的平差方法出现。文中通过阐述整体最小二乘算法基本思想,然后对曲线方程进行线性化,最后结合实例详细解算并分析整体最小二乘在曲线拟合中的应用,验证了该方法的有效性和可行性。

广义整体最小二乘粗差探测的三维坐标转换方法

针对观测坐标受到粗差污染时导致参数估值受到影响的问题,本文将三维坐标转换问题描述为一个非线性变量误差(EIV)模型,并提出相应的数据探测算法。首先利用Euler-Lagrange方法推导出了非线性EIV模型的广义整体最小二乘(GTLS)解,将其转化为经典最小二乘问题;然后在已知方差分量和未知方差分量的条件下,基于经典最小二乘理论,构造了两类数据探测的检验统计量。试验结果表明,本文提出的数据探测算法可有效减少粗差的影响,获得可靠的转换参数。

Procrustes加权整体最小二乘法在激光跟踪仪转站中的应用

在飞机大部件装配过程中,激光跟踪仪转站的关键是坐标转换。由于转站前后存在坐标测量误差,整体最小二乘法的系数矩阵存在随机误差,因此需对激光跟踪仪转站算法进行优化。提出基于Procrustes分析法的EIV-EOPA模型的Procrustes加权整体最小二乘法,建立激光跟踪仪转站模型并进行求解,采用MATLAB进行仿真并使用Leica AT403激光跟踪仪进行实验,验证方法的有效性。结果显示,Procrustes加权整体最小二乘法比加权最小二乘法获得的参数估计值更接近设定值,单位权中误差更小,提高了转站精度,同时还省略了计算中的迭代过程。实验结果进一步证实了Procrustes加权整体最小二乘法的优势。

基于群稀疏整体最小二乘的多节点探测阵高精度被动定位方法

随着人类经济社会的发展,海洋环境噪声逐年增加,再加上各国针对舰船辐射噪声防震减噪技术的研发,孤立节点水下探测阵作用距离和探测精度随之逐年下降,且其仅能获取目标方位或距离信息,无法准确获知目标位置,已经越来越难以满足实际应用。因此,基于多节点的协同探测定位技术正在成为水下被动定位的热门研究方向。如何构建适配多节点的接收信号模型、设计高精度定位算法,是多节点协同探测亟待解决的难题。针对此,本文基于目标在空间中的稀疏特性,通过将目标所处区域网格化,构建基于群稀疏的多节点目标被动定位模型,并采用群稀疏优化技术实现直接定位。为解决网格失配引起的定位精度缺失问题,本文对联合阵列流形矩阵进行一阶泰勒展开,构建离格定位模型,采用群稀疏整体最小二乘算法,实现对目标位置的高精度估计。仿真实验表明,对于长宽均为1 km的探测区域,在4组节点情况下,所提模型和算法均是正确有效的,能对多目标位置进行正确解算。大网格间距下,相较于稀疏模型,离格模型能够进一步降低10 m左右的定位误差。不同网格间距下的对比试验表明,本文所提出的离格定位模型对于网格间距有较强的鲁棒性。相较于传统两步法及经典的直接定位法,单源及多源情况下,信噪比不低于-5 dB时,本文所提出的基于群稀疏整体最小二乘的离格直接定位算法具有更高的定位精度。

基于整体最小二乘法的点云线性拟合及比对方法研究

为解决建筑测绘领域点云数据矢量转化及比对方式的缺失,以某大型展馆X展厅为测试数据,基于整体最小二乘法对点云数据进行线性拟合,采用拟合优度及显著性检验对拟合成果的可靠性进行校核,结果展示出良好的拟合效果。随后以Geomagic Control软件作为比对平台,通过最佳拟合、3D比较、2D比较等流程,形成专业的定制报告,上述形成一套完整的点云线性拟合及比对方法,为今后类似的项目提供参考借鉴。

等价于TLS的非线性最小二乘直线参数估计模型

在研究了整体最小二乘法和正交距离法等价性的基础上,提出一种与它们等价的非线性最小二乘直线参数估计模型。首先推导整体最小二乘法和正交距离法估计直线参数的计算公式,并给出它们等价时误差改正数应该满足的条件函数式;然后将该条件与传统最小二乘法相结合,建立了估计直线参数的非线性最小二乘模型,并采用拉格朗日乘数法推导其估计直线参数的公式;最后设计了估计参数的迭代计算流程,采用模拟数据和实测数据对提出的方法进行测试。实验结果表明,新方法与正交距离法、整体最小二乘法估计的直线参数值相等,具有等价性。

基于WTLS的部分最小二乘粗差探测法

针对平差时EIV模型中所含粗差的问题,提出了EIV模型的粗差探测法,利用变形后的加权总体最小二乘法依次对假设不含粗差的一组观测向量进行平差计算,然后通过平差后所得到的单位权方差估计值的大小对观测向量进行分组,从而达到粗差定位的目的。通过算例分析比较,得出在观测值独立等精度时,本文的方法可以有效的发现观测数据所存在的粗差。

整体最小二乘法直线拟合

针对在直线拟合中,因变量选取不同拟合的结果有差异现象,提出采用整体最小二乘法进行直线拟合。文章在分析直线方程特点的基础上,采用EIV模型描述直线方程,在解算中根据系数矩阵的特点应用QR分解分为将方程两部分,采用了混合最小二乘法求解。理论分析和实际计算结果表明,整体最小二乘法顾及了因变量和自变量的误差。拟合精度高于普通最小二乘法,采用整体最小二乘拟合直线,整体上优于普通最小二乘法。

基于整体最小二乘的稳健点云数据平面拟合

针对点云数据平面拟合方法没有完整考虑测量数据中的误差及系数阵中误差的情况,提出稳健整体最小二乘点云数据平面拟合方法。该法以整体最小二乘法为基础,在考虑全部观测量存在误差的情况下,通过一定的准则删除数据中的粗差或异常值,从而获得稳健的平面参数估值。实验中,分别利用最小二乘法、特征值法和稳健整体最小二乘拟合法对仿真点云数据和真实点云数据进行平面拟合,结果显示该法能克服异常值的影响,得到可靠的平面参数估值,具有稳健性。

基于整体最小二乘的参数估计新方法及精度评定

根据拉格朗日原理,推导运用整体最小二乘求解间接平差、附有限制条件的间接平差这两种测量数据处理模型,得到简单、易于编程实现的新迭代算法。给出整体最小二乘参数估计的单位权中误差计算公式以及待估参数的近似精度评定公式,并通过实际算例进行验证分析。

基于整体最小二乘法的线性回归建模和解法

对基于自变量和因变量误差的回归问题进行了进一步研究,证明了两种方法的实质并未解决同时考虑自变量和因变量的误差问题,其解算结果和不考虑自变量误差的解算结果完全相同。给出了能同时顾及自变量和因变量误差的新的回归模型,并推导了具体的解算方法。算例结果和基于矩阵分解的整体最小二乘法解算方法的结果相同,说明了本文方法的正确性。

整体最小二乘和最小二乘拟合空间直线的比较

给出整体最小二乘法拟合空间直线的一种迭代算法。将空间直线垂直投影到坐标平面,分别采用整体最小二乘法和最小二乘法拟合直线。对坐标点等精度观测、非等精度观测和坐标分量非等精度观测3种场景进行模拟计算,比较两种方法估计的参数和验后单位权方差,并对三维激光扫描仪实测数据拟合结果进行分析。

基于整体最小二乘的地面激光扫描标靶球定位方法

通过分析标靶球定位的最小二乘定位方法及其存在的问题,提出了一种地面激光扫描标靶球定位的整体最小二乘标靶球定位方法,并推导给出了两种整体最小二乘解算法,该方法可同时考虑系数矩阵误差的影响。利用真实数据进行验证的结果表明:整体最小二乘法比最小二乘法能够得到精度更高的解算结果,有利于提高标靶球体定位的准确度。

抗差加权整体最小二乘模型的牛顿-高斯算法

基于加权整体最小二乘的牛顿-高斯迭代算法,提出了一种抗差加权整体最小二乘模型。利用标准化残差构造权因子函数,并采用中位数法获得具有抗差性的单位权中误差估值,能同时实现观测空间和结构空间抗差。为获得标准化残差,利用线性近似的协因数传播律推导了加权整体最小二乘残差协因数阵的表达式,并给出模型的迭代计算方法。试验结果表明:对于加权整体最小二乘的粗差处理问题,本文提出的方法具有良好的抗差性能,参数估值与不含粗差时加权整体最小二乘的结果没有显著的差异,性能优于直接由残差构造的稳健加权整体最小二乘模型。

稳健整体最小二乘直线拟合

针对常用直线拟合方法在数据存在粗差或异常值扰动时,存在拟合结果不稳定的缺点,提出一种稳健的直线拟合方法。该法以整体最小二乘法为基础,在考虑全部观测量存在误差的情况下,通过利用一定的准则删除数据中的粗差或异常值,从而获得稳健的直线参数。实验结果表明,稳健整体最小二乘直线拟合不仅考虑了全部观测值中的误差,而且能剔除数据中的粗差或异常值,精度更高,结果更为可靠。

基于整体最小二乘的椭圆拟合方法

针对传统椭圆拟合方法中存在的无法剔除噪声点并且参数误差较大的缺陷,提出了一种基于随机采样一致性、约束条件及整体最小二乘的椭圆拟合改进算法.该方法首先根据椭圆的性质,利用随机采样一致性剔除噪声点,再利用基于约束条件的整体最小二乘法,对去噪之后的数据进行椭圆拟合.实验证明,随机采样一致算法能很好地去除噪声,并且跟传统最小二乘法的拟合结果相比较可以看出,改进之后的拟合方法拟合出的椭圆参数精度更高.

加权整体最小二乘法在光学自准直法测量挠曲角中的应用

建立了基于光学自准直法的测量系统,利用该系统提取转台的十字丝坐标,完成了对三维物体的挠曲角测量。首先,采用Sobel提取算子对CCD拍摄到的十字丝图像进行边缘检测。然后,采用了自适应的阈值分割进行直线提取;由于转台上有其它划痕存在,采用局部最小二乘进行十字丝的提取。最后,采用加权整体最小二乘法进行十字丝两条线的直线拟合,联立两方程,得出交点坐标值。结果表明,此方法获取的两直线斜率之积的精度在±1%以内,非常接近十字丝斜率之积的真值(理论真值为-1)。使用徕卡经纬仪(精度为0.5″)的角度值作为真值进行精度标定,测得α的精度为3.59″,β的为3.76″,完全满足系统挠曲角测量的精度要求。

桥梁断面颤振导数识别的加权整体最小二乘法

在已有研究的基础上 ,基于桥梁节段模型自由衰减振动记录 ,提出了一种识别桥梁断面颤振导数的新方法———加权整体最小二乘法 (WELS)。该方法将同一风速下多次自由振动记录作为一个整体 ,在整体残差平方和最小的意义上同时对该风速下多次竖向和扭转运动时程曲线进行非线性最小二乘拟合 ,获取多条自由振动曲线共同的阻尼和刚度信息 ,从而提高了颤振导数识别的精度。为了避免弱信号被强信号“淹没” ,并使各时程信号的识别误差相当 ,识别过程中对各试验记录引入了加权因子 ,使各试验记录在整体残差分析中具有相同权重。此外 ,该方法对多次试验记录同时进行拟合 ,在一定程度上减弱了个别信号中有色噪声对迭代收敛性的影响 ,增加了非线性最小二乘迭代过程的稳定性。为考查加权整体最小二乘识别方法的有效性 。

整体最小二乘求取坐标转换参数

基于整体最小二乘方法推导求取坐标转换参数的公式,使用参数变换方法求解参数估计公式的非线性问题,避免了常规的矩阵分解方法计算的复杂性。另外,为了适应不同地区使用不同的转换模型,还推导了仿射变换模型的参数估计公式。

基于正交整体最小二乘平面拟合的点云数据去噪方法研究

点云数据去噪处理是配准、三维模型重建等工作的关键。针对大量具有平面特征的物体点云数据去噪处理,本文提出一种基于正交整体最小二乘平面拟合的点云数据去噪方法,并与传统方法进行对比分析及实例验证。结果表明,该方法算法简单,去噪精度高,具有较高的可行性及广泛的适用性。