《表1 不同算法的估计参数及平差精度Tab.1 Estimated Parameters and Adjustment Precisions of Different Methods》

《表1 不同算法的估计参数及平差精度Tab.1 Estimated Parameters and Adjustment Precisions of Different Methods》   提示:宽带有限、当前游客访问压缩模式
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《改进的约束总体最小二乘法》


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本文选取了空间平面Z=X+2Y上16个点用于验证上述算法的有效性。如图1所示,选取空间平面上8个点作为观测点,然后对各点X、Y、Z轴分量加入σ=1高斯白噪声并模拟105组数据。同时,选取空间平面上1个点作为控制点,对其X、Y轴分量加入σ=1高斯白噪声并模拟105组数据。分别利用最小二乘法(least squares,LS)、约束最小二乘法(constraints least squares,CLS)、TLS、ICTLS求解空间平面方程Z=aX+bY的系数并评定其内符合精度。然后,选取空间平面上7个点作为符合点,利用上述4种算法求解的空间平面方程的系数,得到各符合点Z轴分量的估计值,并与真值作比较得到各算法的外符合精度。各种算法得到的空间平面方程的系数、内符合精度、外符合精度的均值如表1所示。