大角度三维基准转换的粗差探测算法

• Published in: 南京航空航天大学学报 Vol. 56; no. 1; pp. 88 - 95
• Main Authors: 戴鹏洋, 王彬
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 同济大学测绘与地理信息学院,上海 200092%南京工业大学测绘科学与技术学院,南京 211800 01.02.2024
• Subjects: 大角度三维基准转换; constrained least squares; 约束最小二乘; gross error; 粗差; 数据探测算法; large-angle 3D datum transformation; data snooping algorithm
• ISSN: 1005-2615
• DOI: 10.16356/j.1005-2615.2024.01.009

P207; 三维基准转换广泛应用于大地测量、摄影测量、点云配准等领域,求解大角度、任意比例尺的三维基准转换参数的研究有很多.然而,当观测值中含有粗差时,得到的转换参数估值会受到不利影响甚至被严重扭曲.为处理含有粗差的大角度三维基准转换问题,本文首先将大角度三维基准转换问题抽象为具有等式约束的最小二乘问题(Constrained least squares,CLS),推导参数在正交约束条件下的最小二乘解.然后,将灵敏度分析方法应用到CLS问题中,研究残差加权平方和对观测值扰动的局部敏感性,并基于这些敏感度指标构造局部检验统计量,进而推导出一个适用于CLS问题的粗差探测算法.最后,为核实该算法的有效性进行了仿真与实测数据实验.实验结果表明:本文提出的基于灵敏度检验统计量的数据探测算法可以降低粗差的负面影响,得到可靠的参数估值,从而有效解决大角度三维基准转换中的粗差处理问题.