多变量稳健总体最小二乘平差方法

论文摘要

分析指出了在总体最小二乘解下,含有多列独立变量的（以下简称为多变量）变量含误差（errors-invariables, EIV）模型,其各列变量的改正数受对应的参数估值与观测向量先验精度的联合影响,参数估值与观测向量先验精度的乘积越大,则该列变量的改正数越大。因此,现有稳健总体最小二乘方法采用同一个单位权中误差对多变量EIV模型进行降权处理时,会优先对模型中的某一列变量进行降权处理,从而造成平差结果不合理甚至错误,称之为虚假稳健估计现象。鉴于此,提出了多变量稳健总体最小二乘平差方法,并导出了相应的参数估计与精度评定公式。该方法对含有粗差的多变量EIV模型的各列独立变量分别进行降权处理,从而避免虚假稳健估计现象的发生。仿真算例结果表明,当观测值含有粗差时,该方法能够有效避免虚假稳健估计现象的发生,并能够定位出粗差所对应的误差方程;相较于总体最小二乘和稳健最小二乘方法,该方法的参数估计结果更接近真值。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李思达,柳林涛,刘志平,艾青松

关键词: 多变量模型,虚假稳健估计,多变量稳健估计策略,多变量稳健总体最小二乘

来源: 武汉大学学报(信息科学版) 2019年08期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 自然地理学和测绘学

单位: 中国科学院测量与地球物理研究所大地测量与地球动力学国家重点实验室,中国科学院大学,中国矿业大学环境与测绘学院

基金: 国家重大科学仪器设备开发专项(2011YQ120045),国家自然科学基金(41074050,41204011,41504032),国家重点研发计划(2016YFC0803103,2016YFB0502102),精密工程与工业测量国家测绘地理信息局重点实验室开放基金(PF2017-12)~~

分类号: P207.2

DOI: 10.13203/j.whugis20170232

页码: 1241-1248

总页数: 8

文件大小: 1340K

下载量: 234

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