基于最小二乘原理及间接平差的变形监测控制网数据处理分析

在某几何模型中,总的观测量为n,必要观测量t,选择t个必要观测量为参数,将每一个观测值表示成所选参数的函数,列立n个误差方程,这种以误差方程为函数模型的平差方法,称为间接平差法。在变形监测控制网数据处理中,通常可以采用基于最小二乘原理的间接平差法对网中的观测数据进行平差和点位精度分析,求出最弱点中误差、最弱边中误差、绘制误差椭圆。其中处理的关键是误差方程式的列立、非线性条件方程式线性化、误差方程式的求解及未知点精度评定。本文以在益阳市资江三桥布设的桥梁控制网为例,推导了全部的桥梁控制网解算过程,并得出了结论。

基于最小范数二次无偏估计的CPⅢ高程控制网联合平差研究

采用最小范数二次无偏估计进行严密定权,利用高速铁路轨道控制网(CPⅢ)中平面控制网数据的竖直角和斜距获得三角高程观测值,再联合部分CPⅢ高程控制网的精密水准数据构建高程控制网,从而减少精密水准测量外业工作量;通过对实测数据的解算发现,该方法在减少三分之一精密水准观测量后,高程控制网平差结果仍然能满足规范要求.

“测量平差”概括平差模型解法教学设计

分析了测绘工程专业核心课程“测量平差”教学改革特点,指出了现有教材中没有充分讨论概括平差模型与方法的适用性,尤其是设计矩阵B列秩亏时的平差问题。鉴于此,系统探讨了概括平差模型多种解法,得到了具有普适性的概括平差模型参数估计方法,并阐明了权重对于(虚拟)观测值、起算数据的平衡与评价作用。最后,通过简单算例呈现了观测值与起算数据的无界限化特点,剖析了多样化参数选取方式对概括平差模型形式的决定作用,从而揭示了概括平差模型及其解法在本质上和形式上的统一性和通用性。

非线性最小二乘参数平差

非线性最小二乘参数平差刘国林姜岩陶华学（山东矿业学院，泰安，２７１０１９）ＮＯＮＬＩＮＥＡＲＬＥＡＳＴＳＱＵＡＲＥＳＡＤＪＵＳＴＭＥＮＴＢＹＰＡＲＡＭＥＴＥＲＳＬｉｕＧｕｏｌｉｎ，ＪｉａｎｇＹａｎ，ＴａｏＨｕａｘｕｅ（ＳｈａｎｄｏｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔ...

复数域总体最小二乘平差

在复数域最小二乘的基础上提出了复数域总体最小二乘平差方法,推导了复数域总体最小二乘和复数混合总体最小二乘的相关公式。通过算例比较分析了复数观测值的残差的模的平方和最小(平差准则1)下及残差的实部和虚部的平方和分别最小(平差准则2)下的复数最小二乘、复数观测值和系数矩阵的残差的模的平方和最小(平差准则3)下及残差的实部和虚部的平方和分别最小(平差准则4)下的复数总体最小二乘方法的优劣。试验结果表明:平差准则1下复数最小二乘较平差准则2下得到的结果更加合理,平差准则3下复数总体最小二乘较平差准则4下得到的结果更为准确;当顾及系数矩阵误差时,平差准则3下复数总体最小二乘要优于平差准则1下复数最小二乘。

海洋重磁资料的最小二乘平差处理方法

海洋重磁资料的平差处理是海洋重磁资料处理过程中必不可少的环节之一。从最小二乘算法意义下的平差处理基本理论出发,建立起平差测线网系统交点误差的方程组,给出了方程组系数矩阵的简单求取方法。理论计算和实际资料处理结果表明,该方法不仅原理简单,计算机实现方便,而且经平差处理后的系统交点误差可以达到最小二乘意义下的极小。最后讨论了实际重磁资料平差处理中任意常数的确定问题。

通用EIV平差模型及其加权整体最小二乘估计

以平差基本理论为基础,提出了EIV(errors-in-variables)平差模型的通用形式,涵盖了间接平差、条件平差、附有参数的条件平差及附有限制条件的间接平差等基本EIV模型形式。基于整体最小二乘估计准则,研究了通用EIV模型的加权整体最小二乘算法,并推导了估计结果的近似精度公式。通用EIV模型及其整体最小二乘算法是对EIV模型估计理论的进一步完善,统一的整体最小二乘算法有利于软件的编程实现,有助于推动EIV模型估计理论的应用。

附参数的条件平差与按行独立的加权总体最小二乘法估计的一致性研究

以按行独立的变量含误差模型为背景,介绍附参数条件平差方法和按行独立的加权总体最小二乘方法在解决这类问题的原理以及精度估计方法,证明二者估计结果是一致的。旨在揭示总体最小二乘法与经典平差方法的关系,推广总体最小二乘及其扩展方法在现代测量数据处理中的应用。

总体最小二乘用于线阵卫星遥感影像光束法平差解算

顾及像点观测方程的系数矩阵中存在随机误差,提出了基于总体最小二乘的线阵卫星遥感影像光束法平差模型。在假定像点观测误差和系数矩阵误差均为独立、等精度分布的基础上,利用拉格朗日条件极值法推导了包含外方位元素虚拟观测方程和控制点误差方程的总体最小二乘光束法平差算法的具体公式和计算方法。该方法利用方差分量估计确定各类虚拟观测值的方差,可求解包含多类虚拟观测量的平差问题,并可用先验信息或岭迹法确定系数矩阵观测值的权比例系数,从而克服了现有总体最小二乘虚拟观测方法不能处理多类虚拟观测值的不足,确保了光束法平差可正确有效求解。分别利用模拟算例与两组真实影像进行了试验验证。结果表明,相比于常规最小二乘虚拟观测法以及现有总体最小二乘虚拟观测方法,本文方法具有更高的求解精度与适应性。相较于传统线阵卫星遥感影像光束法平差方法,本文方法可以获得更高的平差计算精度。

不规则重磁测线网误差模型的约束最小二乘平差

传统实用的海洋重力、磁力测线网平差方法主要为规则测线网设计,并只就线偏差进行调整,用于处理航次数据之间的拼接时效果不理想。为了解决重磁测线数据拼接和建库工作中碰到的误差难以调平的问题,设计、建立了不规则海洋重磁测线网的任意复杂误差模型的最小二乘平差方法,将线偏差纳入到任意复杂(如非线性和周期性)的误差模型中,归纳出最小二乘条件方程系数矩阵的直接构制法。针对可能出现的解不稳定,放弃不易实用的权矩阵,引入两种解决方法:先验确定部分测线误差分布的固定测线法和视误差大小实施系数矩阵对角线微扰动的泛约束法。

附非负约束平差模型的最小二乘估计

研究了不等式约束下的平差问题,即先将不等式约束的最小二乘问题转换成凸二次规划问题,然后求其最优解。给出了几个判定最优解的充分必要条件,以及非负约束下的平差问题参数最小二乘估计的一般形式,并给出了简明的算法。模拟实例说明,此算法可以很好地应用于实际测量中的平差计算。

解加权总体最小二乘平差问题的一种新方法

加权总体最小二乘不仅认为系数矩阵受到误差的干扰,而且认为系数矩阵和观测矢量具有不同的测量精度。针对常见算法迭代公式复杂的情况,将观测矢量误差看成是关于系数矩阵误差改正量和待估计参数的函数,通过线性化将其转化为间接平差问题,用拉格朗日乘数法推导间接平差形式的简单迭代公式。并通过两个数字实验证明了该方法的可行性,得到了与Schaffrin&Wieser方法相同的参数估计结果。

基于同伦法的非线性最小二乘平差统一模型

基于非线性同伦思想 ,提出了非线性同伦最小二乘平差统一模型 ,该方法既可适用于满秩网非线性最小二乘平差 ,也可适用于秩亏网非线性最小二乘平差。算例表明 ,对于精度较差的初始值 。

广义非线性最小二乘测量参数平差的快速差分迭代解算

针对数字化建设中涉及的多类型、多精度、多源、动态非线性最小二乘测量参数平差问题,提出了一种新的解算模型。该模型通过构造适当的差分点列,避免了一阶或二阶导数计算,对于模型复杂或者导数不存在的函数模型而言,具有适应面广、算法简单等特点,为广义非线性数据处理中的参数估计问题的解决开拓了又一新的思路。

总体最小二乘平差法的误差传播定律

利用矩阵拉直运算得出了总体最小二乘中随机模型的求解方法,即当某一列向量1等于一变量矩阵与另一列向量2(常数向量)的乘积,且已知变量矩阵的所有元素间的方差及协方差时,确定列向量1的协方差矩阵的方法。推导了倍乘关系、和或差关系、线性、非线性函数关系下以及两个相关变量矩阵之间的误差传播定律,并通过算例说明了该误差传播定律的有效性。

非线性最小二乘平差参数精度的评定

对于非线性最小二乘平差参数的方差协方差传播的研究 ,必须与非线性最小二乘平差的研究同步。为了适应现代变形监测中观测值种类变化的多样性 ,将观测值类型加以扩展 ,提出了不同类型观测值的非线性最小二乘平差参数的方差协方差传播理论和计算公式 。

基于改进同伦算法的非线性最小二乘平差

为了寻求一种更有效的非线性最小二乘平差算法,根据同伦思想提出了一种改进的同伦算法.该算法直接从非线性方程入手,将非线性最小二乘平差准则转化为同伦最小二乘平差准则;根据最优化问题的极值条件,将同伦最小二乘平差准则转化为求解非线性方程组的不动点同伦问题;在L i-Yorke算法的基础上,对切向量及步长求解进行改进,并用于求解微分方程初值问题,进而跟踪同伦曲线.对改进同伦算法的收敛性进行了分析,并采用M atlab语言编程进行了试验.结果表明,较之牛顿迭代法和L i-Yorke算法,改进同伦算法是一种结果稳定、精度较高、速度较快和收敛域扩大的整体收敛方法.

数字化曲线的整体最小二乘平差

针对一般数字化曲线拟合方法的不足,提出了利用整体最小二乘平差计算数字化曲线的参数。本文以直线拟合为例,在参数平差中,将数字化曲线的X坐标和Y坐标均看作观测值,采用整体最小二乘平差法进行平差和精度评定。算例结果说明整体最小二乘平差法拟合直线方程精度更高。

复数域与实数域最小二乘平差的等价性研究

针对等精度独立观测条件下的同一平差问题,从理论上证明复数域与实数域最小二乘平差结果的等价性,并指出复平差方法在函数模型表达上的简便特点。基于常用的图像几何校正多项式模型构造复数域多项式模型,并设计一阶和二阶多项式图像校正算例。结果表明,两种方法的平差结果完全相同,但复数域平差方法的参数维数和法矩阵阶数仅为实数域平差方法的一半。

总体最小二乘平差理论及其在测绘数据处理中的应用

最小二乘法是测量数据处理的最基本、应用最广泛的方法，对于经典的最小二乘法是只考虑观测向量的误差，假设系数阵没有误差或不考虑系数阵的误差。然而系数矩阵包含误差的情况在测量数据实践中是存在的。总体最小二乘法旨在解决顾及系数矩阵误差的一种数据处理方法。总体最小二乘理论自从Golub在1980年正式命名以来，在数学界掀起了研究热潮，其应用的领域越来越广泛，诸如自动控制、信号处理、图像处理、医学、统计学等。在测绘学科总体最小二乘的研究虽然近几年刚开展，