摘要
针对平差时EIV模型中所含粗差的问题,提出了EIV模型的粗差探测法,利用变形后的加权总体最小二乘法依次对假设不含粗差的一组观测向量进行平差计算,然后通过平差后所得到的单位权方差估计值的大小对观测向量进行分组,从而达到粗差定位的目的。通过算例分析比较,得出在观测值独立等精度时,本文的方法可以有效的发现观测数据所存在的粗差。
For the problem of outliers in EIV models, a new outlier detection method of EIV model is introduced. Assuming a set of observation vector without outliers is adjusted orderly,then using the weighted total least squares after deformation. To detect outliers in observations, the estimation of unit weight variance can be used to classify observations. The numerical example reveals that the new method can effectively locate the outliers in observations when the observations have the same weight.
出处
《江西科学》
2016年第1期47-51,共5页
Jiangxi Science
基金
国家自然科学基金(41204003
41374007
41464001)
江西省科技落地计划项目(KJLD12077)
江西省教育厅科技项目(GJJ13457)
中国博士后基金项目(94773)
江西省中青年教师发展计划访问学者专项(2012-132)
关键词
EIV模型
粗差探测
粗差
加权整体最小二乘
单位权方差
EIV models
outlier detection
outliers
weighted total least squares
unit weight variance
