總體最小二乘粗差探測和定位.pdf

1、當系數(shù)矩陣和觀測向量同時含有誤差時，最小二乘已不再具有無偏性，此時應建立EIV模型，采用總體最小二乘解算。然后，因為總體最小二乘同時考慮了系數(shù)矩陣和觀測向量的誤差，當觀測數(shù)據(jù)含有粗差時，這就要求同時考慮系數(shù)矩陣和觀測向量的粗差，給總體最小二乘粗差探測和定位帶來了很大的不便。
　　在研究總體最小二乘粗差探測和定位方法前，先分析總體最小二乘的可靠性以及粗差的可區(qū)分性和可發(fā)現(xiàn)性是必不可少的，只有粗差能夠被發(fā)現(xiàn)且可區(qū)分的前提下，平差系統(tǒng)中

2、的粗差才能被正確的定位，應根據(jù)粗差的可區(qū)分性和可發(fā)現(xiàn)性的分析結果來尋找總體最小二乘粗差探測和定位方法。
　?。?）在Partial-EIV模型加權總體最小二乘的基礎上引入兩個備選假設下的可區(qū)分性和可發(fā)現(xiàn)性理論，給出了分析總體最小二乘中粗差的可區(qū)分性和可發(fā)現(xiàn)性的方法，通過算例分析得出相關結論。
　?。?）基于總體最小二乘粗差的可區(qū)分性和可發(fā)現(xiàn)的分析結果，提出了Gauss-Helmert模型加權總體最小二乘算法的粗差探測方法。<