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总体最小二乘的迭代解法

期刊名称：武汉大学学报(信息科学版)
时间：0
页码：1351-1354
语言：中文
分类：P207.2[天文地球—测绘科学与技术]
作者机构：[1]东华理工大学地球科学与测绘工程学院,抚州市学府路56号,344000, [2]武汉大学测绘学院,武汉市珞喻路129号,430079, [3]江西省科学院,南昌市上访路,330029
相关基金：国家自然科学基金资助项目（40874010）; 江西省自然科学基金资助项目（2007GZC0474 2008GQC0001 2008GZS0041）; 武汉大学地球空间环境与大地测量教育部重点实验室开放研究基金资助项目（080104）; 现代工程测量国家测绘局重点实验室开放研究基金资助项目（TJES0802）; 数字国土江西省重点实验室开放研究基金资助项目（DLLJ200506）
相关项目：总体最小二乘估计理论及其在测绘数据处理中的应用研究

作者：鲁铁定|周世健|

关键词：总体最小二乘, 奇异值分解, 迭代算法, 测量平差, TLS, singular-value decomposition, iterative algorithm, surveying adjustment

中文摘要：

针对总体最小二乘解算问题,应用测量平差中的间接平差原理推导了总体最小二乘的迭代逼近解算公式,通过与奇异值分解法进行比较,得出两种解算方法具有等价性。实验数据分析验证了算法的有效性。

英文摘要：

Total least squares（TLS） approach aims at estimating a matrix of parameters from a linear model when there are errors in both the observation vector L and the data matrix A.The authors derived an iterative algorithm to solve the TLS problem by using the principle of indirect adjustment.Compared with the method based on singular-value decomposition,the iterative algorithm coincides with the SVD algorithm.The calculated example has proved that the iterative algorithm is validity and rationality.

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