参数约束平差法

将附有参数先验精度信息的平差问题扩展为参数约束平差,给出了参数约束平差法在数值计算上可以统一自由网平差的新概念,不再考虑自由网平差中较为繁琐的基准条件,并用算例加以说明。     

参数带区间约束的子空间截断牛顿平差算法

基于积极集思想，利用子空间截断牛顿法提出参数带区间约束的平差问题算法。由于新算法可以迅速改变积极约束集的构成，其效率比不等式约束平差算法更高，并且可以对参数估计的精度进行评定。通过测边网算例说明，新算法能有效地降低模型的不适定性，保持参数的统计、几何或物理意义。     

一种求解不等式约束秩亏平差问题的新算法

提出一种求解不等式约束秩亏平差问题的新算法,该算法将先验信息表示为不等式形式,并与秩亏平差模型构成不等式约束秩亏平差模型。结合Karush-Kuhn-Tucker条件可将该模型转化为线性互补问题,然后利用Lemke算法求解,克服了秩亏网中必要起算数据不足的问题,能保证解的唯一性。最后,模拟附先验信息的秩亏的GPS观测网,并结合多种经典的秩亏平差方法,验证了Lemke算法在处理不等式约束秩亏问题上的有效性。     

不等式约束秩亏网平差的算法研究

提出具有不等式约束的秩亏网平差模型,并设计了一种简单易行的算法。该算法将基准条件当作虚拟观测,基于库恩塔克条件,运用迭代的高斯消去法区分有效约束和无效约束,将不等式约束转化为等式约束的秩亏网平差问题求解。并以一个水准网的实例验证了算法的可行性与正确性。     

非线性模型的补偿最小二乘估计

提出利用半参数估计理论解决非线性平差问题,即利用半参数模型中的非参数分量描述非线性模型按泰勒级数展开式中二次以上的高阶项,并推导了补偿最小二乘法求解非线性模型参数的相关公式。算例表明,对于非线性强度较强的模型,该算法可以取得较好的效果。     

附加线性不等式约束的条件平差模型未知参数的解算

讨论附加线性不等式约束的条件平差模型的解算思路。根据K-T定理,对拉格朗日乘子λ进行约束,通过迭代算法求解满足K-T条件的拉格朗日乘子,进而求得未知参数的最佳估值,并用算例验证该方法的可行性。     

参数带椭球约束平差算法的应用

针对实际工程应用中遇到的参数带有范围约束的情形，提出带椭球约束的平差算法，并给出其具体模型和解算步骤。数值模拟实验和病态测边网数据计算表明，在处理病态问题时，最小二乘平差（least-squares，LS）已不适用，而与岭估计、奇异值分解法（singular value decomposition，SVD）以及不等式约束相比，本文算法精度更高。     

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。     

带球约束的平差算法及应用

针对测量数据处理中由于观测信息不充分以及对参数物理信息和先验信息的利用不充分引起的病态问题,利用先验信息对参数加以约束,将测量平差问题转化为凸二次规划问题,提出一种带有球约束的平差模型。根据最优化理论,基于Kuhn-Tucker条件,研究球约束下的平差问题,并针对该模型提出解算方法。模拟数值实验和测边网实例应用结果表明,该方法在处理病态问题上具有明显的更优估计,可以广泛应用于大地测量病态数据处理。     

一种顾及参数稀疏的GNSS瞬时钟差模型

提出一种顾及参数稀疏的GNSS瞬时钟差模型构建算法,该算法通过在最小二乘多项式拟合中附加L₁范数项(Lasso)进行约束,并采用滑动建模的方式拟合钟差模型,即滑动Lasso拟合法。使用GFZ 300 s钟差产品作为训练数据,通过10折交叉验证获得正则化参数,建立钟差模型,并与常用的钟差建模加密算法进行卫星钟差拟合精度与PPP定位精度对比。实验结果表明,滑动Lasso拟合法在进行钟差拟合建模时,对于局部钟差数据中出现跳变过大的钟差值,可以有效消除其在拟合过程中对模型造成的影响,防止模型过拟合,进而提高钟差模型的拟合精度与PPP定位精度。     

地震精密水准网平差的一种高效算法研究

传统的地震水准网平差计算方法因需要进行大量的“零乘积”运算而致使运算效率低下，不适用于数据量较大的地震水准网计算工作。针对地震水准网平差计算过程中法方程系数具有对称正定的特性，利用变量循环重新编号法进一步提升运算效率。利用新算法进行数据平差计算，对比验证结果表明，与传统算法相比，地震精密水准网型越复杂，新算法节省的时间越多。     

部分不确定性平差模型的迭代算法

为提高部分不确定性平差模型的解算效率,直接采用迭代算法进行求解。讨论了迭代不收敛时的解算方法。算例表明,该部分不确定性平差模型的迭代算法是可行的,解算效率更高、稳定性更好。     

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基于F-范数的不确定性平差模型的解算方法

为提高基于F-范数的不确定性平差模型的解算效率，给出直接迭代算法进行参数估计。该算法无需SVD，解算过程简单且易于编程计算，同时给出迭代不收敛时的SVD-解方程算法。二元线性拟合及沉降观测AR模型的算例结果表明，这2种算法正确可行，与SVD-迭代算法具有等价性。当迭代收敛时，宜使用直接迭代算法，收敛速度更快，解算效率更高；当迭代不收敛时，可釆用SVD-解方程算法。     

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附合网平差的基准与起始数据误差的影响

讨论在通用误差方程的基础上，已知数据用基准方程来给予体现，用秩亏平差的方式，解决独立网平差、特别是附合网平差的问题。用算例证明，基准方程平差附合网将达到传统附合网平差的目的且在某些方面优于传统平差。同时对起算数据误差的处理方式进行了探讨。     

沉降观测AR模型的不确定性平差算法

在沉降观测过程中,获取的数据经常存在着不确定性,影响参数估计的可靠性和沉降预测的准确性。把不确定度作为参数融入AR模型,建立基于AR模型的不确定性平差模型。依据残差中不确定性传播规律,利用min-max估计准则,使得残差中的最大不确定度达到最小,从一个新的角度探讨不确定性观测数据的处理方法,得到基于不确定性算法的AR模型,扩展了现有误差理论。通过沉降实例进一步验证算法的优越性。