基于非线性高斯-赫尔默特模型的混合整体最小二乘估计

发布时间：2017-10-04 02:22

  本文关键词：基于非线性高斯-赫尔默特模型的混合整体最小二乘估计

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【摘要】：针对EIV模型的系数矩阵同时包含固定量和随机量的情况,通过将系数矩阵中的随机量提取出来纳入平差的随机模型,从而将EIV模型表示为非线性高斯-赫尔默特(Gauss-Herlmert,GH)模型形式,推导了混合LS-TLS(least squares-total least squares,LS-TLS)算法及其精度估计公式。算法适用于系数矩阵包含固定列、固定元素和随机元素的一般情况。模拟实例结果表明,混合LS-TLS算法与已有能够解决系数矩阵同时含固定量和随机量的结构性或加权TLS算法的估计结果一致;混合LS-TLS的估计结果统计上要优于LS或TLS估计结果。
【作者单位】： 武汉大学测绘学院;武汉大学卫星导航定位技术研究中心;郑州测绘学校;
【关键词】： 混合整体最小二乘估计 精度估计 EIV模型 非线性高斯-赫尔默特模型
【基金】：国家自然科学基金(41404005;41474006;41231174;41274022) 中央高校基本科研基金(2042014kf053)~~
【分类号】：P207
【正文快照】： 高斯-马尔科夫(Gauss-Markov,GM)模型的系数矩阵是固定量(也称非随机量),最小二乘(least squares,LS)估计可求得GM模型的最优无偏解,LS算法简单、高效,是大地测量领域最常用的估计方法。EIV(errors-in-variables)模型的系数矩阵含随机误差,如果忽略系数矩阵的随机误差采用LS得

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本文编号：968098