Partial EIV模型系统误差处理方法及应用研究

摘要

随着大地测量学的发展，数据的获取手段不断丰富，数据的精度要求逐步提高。如何从这些数据中获取有用的观测数据，获得可靠的平差结果及满足实际测量所需的精度信息是当前测量数据处理领域研究的热点。然而目前针对系统误差的处理方法几乎都局限于高斯马尔科夫模型，在实际情况中，系数矩阵也同样会受随机误差的影响，因此完善系统误差的处理方法，丰富总体最小二乘理论是本文的主要研究内容。本文的具体研究如下：　　顾及系数矩阵含随机误差的情况，推导附加系统参数的Partial EIV模型解法。对水准测量中尺度比参数的附加系统参数的平差模型进行重构，提出尺度比参数的附加系统参数的Partial EIV模型。实际算例和模拟算例结果表明，本文方法与传统方法在处理尺度比参数为附加系统参数时效果基本一致，并给出相关的分析。　　为了削弱系统误差对参数估计结果的影响，本文构建Partial EIV半参数模型，基于补偿最小二乘准则进行公式推导，并分别通过选取适当的正则化矩阵及通过L曲线法确定平滑因子。算例结果表明，该方法是有效可行的。　　本文在Partial EIV模型的基础上给观测值增加非参数部分（系统误差），从而构建含系统误差的Partial EIV模型；将此模型改写为非线性模型，基于补偿总体最小二乘准则进行公式推导，得到相应解的计算公式、基于二阶导数的参数估值偏差及协方差表达式，进而得到以参数估值的均方误差作为精度评定的指标。在计算中，平滑因子的选取引入U曲线法。算例结果表明，在参数估计结果及其均方误差大小方面，本文的方法效果比传统方法较好，从而验证本文方法能够在一定程度上削弱系统误差的影响，具有一定的可行性，且与L曲线法相比，U曲线法获得的结果精度较高。　　将Partial EIV模型系统误差处理方法应用于多波束测深数据处理中。考虑到多波束测深数据主要受姿态误差和声速测量误差影响而产生不可避免的系统误差，同时顾及使用多项式拟合趋势项时系数矩阵也是由观测值组成，从而采用系数矩阵和观测向量均含有随机误差和系统误差的处理方法解算。算例结果表明，本文方法能够分离出测深方向的系统误差，达到一定的效果。

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文的主要研究内容和章节安排

2 附加系统参数的Partial EIV模型及其解法

2.1 附加系统参数的Partial EIV模型及其解法

2.2 水准测量中尺度比参数求解的算例与分析

2.3 本章小结

3 Partial EIV半参数模型系统误差的处理方法

3.1 Partial EIV半参数模型的构造及其求解

3.2 正则化矩阵及平滑因子的选取

3.3 算例与分析

3.4 本章小结

4 基于补偿总体最小二乘的Partial EIV模型系统误差处理方法及精度评定

4.1 基于补偿总体最小二乘求解含系统误差的Partial EIV模型

4.2 U曲线法的基本原理

4.3 精度评定

4.4 算例与分析

4.5 本章小结

5 Partial EIV模型系统误差处理方法在多波束测深数据处理中的应用

5.1 Partial EIV模型系统误差处理方法

5.2 测深数据中系统误差的组成分析

5.3 算例分析

5.4 本章小结

6 总结与展望

6.1 主要研究工作

6.2 后续工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间的论文、主要学术活动及获奖情况

致谢