论文摘要
首先,用贝叶斯(Bayes)统计理论的观点,把未知参数看作随机变量,引入未知参数的无信息先验分布函数,从数学上推导了均方误差最小意义下的正则化矩阵;然后,结合最优正则化矩阵和快速截断奇异值算法,提出了一种新的正则化方法;最后,探讨了新方法在全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)模糊度解算中的应用。通过一组GNSS模糊度解算实验,比较了最小二乘(least squares,LS)方法、L曲线岭估计和新方法的性能。结果表明,新方法解算成功率略高于L曲线岭估计,远高于LS方法;计算耗时略大于LS方法,远小于L曲线岭估计。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 边少锋,吴泽民
关键词: 病态问题,正则化,统计理论,模糊度解算
来源: 武汉大学学报(信息科学版) 2019年03期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 自然地理学和测绘学,电信技术
单位: 海军工程大学导航工程系,91919部队
基金: 国家自然科学基金(41504029,41631072)~~
分类号: TN967.1;P228.4
DOI: 10.13203/j.whugis20160474
页码: 334-339
总页数: 6
文件大小: 470K
下载量: 174
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