Partial EIV模型的解法

发布时间：2017-07-01 22:15

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【摘要】：提出了一种求解partial errors-in-variables(partial EIV)模型的思路。通过对partial EIV模型的部分元素进行移项,重组成新形式下的平差函数模型,两次运用间接平差原理分别求解平差参数与系数矩阵中的随机元素,把总体最小二乘平差问题转化为最小二乘平差问题,并通过适当变换提高了新解法的收敛速度。最后分别采用实测数据和模拟数据进行验证,求解了本文算法与已有算法的估值结果。算例结果表明,本文算法能取得与已有算法相同的结果,是切实可行的。
【作者单位】： 东华理工大学测绘工程学院;流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室;江西省数字国土重点实验室;
【关键词】： 总体最小二乘 部分变量含误差模型 间接平差 平面坐标转换 直线拟合
【基金】：国家自然科学基金(41204003;41161069;41304020) 测绘地理信息公益性行业科研专项(201512026) 江西省自然科学基金(20132BAB216004;20151BAB203042) 江西省教育厅科技项目(GJJ13456;KJLD12077;KJLD14049) 地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室项目(201308) 东华理工大学博士科研启动金(DHBK201113)~~
【分类号】：P207
【正文快照】： 总体最小二乘方法作为errors-in-variables(EIV)模型的严密估计方法,是近30年来发展起来的一种能同时顾及观测向量误差和系数矩阵误差的数学方法[1]。最早可追溯到文献[2]研究的单变量直线拟合问题,之后文献[3—5]均对其进行了相关研究;文献[6]提出了著名的奇异值分解(singula

【共引文献】

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