【摘 要】
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针对现有partial EIV模型WTLS估计算法的不足,结合partial EIV模型的特点,提出了三种新算法.第一种算法主要是在LS原理框架下进行推导,其优点在于现有的相关理论可以推广应用,但本质上与现有算法等价;第二种算法基于改进的目标函数,通过对变量求矩阵微分,具有计算量小、迭代次数少的优势;第三种算法通过函数模型进行变形,然后运用LS估计的理论构造出非线性目标函数,提出了Fisher-S
【机 构】
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信息工程大学地理空间信息学院,郑州市科学大道62号,450001 信息工程大学理学院,郑州市科学大
【出 处】
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2015全国博士生学术论坛(测绘科学与技术)
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针对现有partial EIV模型WTLS估计算法的不足,结合partial EIV模型的特点,提出了三种新算法.第一种算法主要是在LS原理框架下进行推导,其优点在于现有的相关理论可以推广应用,但本质上与现有算法等价;第二种算法基于改进的目标函数,通过对变量求矩阵微分,具有计算量小、迭代次数少的优势;第三种算法通过函数模型进行变形,然后运用LS估计的理论构造出非线性目标函数,提出了Fisher-Score方法;第四种算法是对其模型线性化,将其转换为Gauss-Markov模型进行迭代求解.数值计算结果表明,第二种和第三种算法的迭代次数少,第四种算法次之,第一种算法最多;但就计算量来说,第二种方法最优。
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