随着科学技术的迅猛发展,特别是由于当前“数字城市”、“数字矿山”等数字化工程中不断出现了具有多源、多类型、多维、多时态等特点的非线性测量数据,测绘科学的技术和手段随之发生着根本性的变革,其服务领域也在不断地扩大,同时传统的测绘科学理论和方法也越来越面临极大的挑战,经典的测量数据处理的一般方法总是将非线性测量函数模型在待估参数的近似值处泰勒展开至一次项,用所得的线性模型来近似代替非线性模型,然后按线性模型空间的数据处理理论进行。显然,这种线性化的近似方法不仅要求参数的概略值与其真值的偏离较小,而且还要求相应的非线性模型的非线性程度较弱,否则,其平差结果则难以满足较高的精度要求,同时也不能反映所涉及的客观事物的非线性本质,因而也就难以满足现代测绘科学理论技术及其服务领域的要求,因此,积极开展有关非线性数据处理理论与应用的研究,越来越引起广大测绘科学理论工作者的兴趣,特别是近二十多年来,随着非线性科学理论和计算机科学技术的不断发展和运用,一些专家或学者在非线性模型的非线性强度度量、非线性测量参数平差解算、非线性最小二乘测量参数平差的误差传播与精度分析等领域取得了一些卓有成效的结果,但作为基础理论的非线性科学远比线性问题的研究要复杂得多,不能将线性模型空间中的理论和方法简单移植到非线性模型空间中来,应结合非线性科学理论中的方法和技术在非线性模型空间中寻求处理非线性测量数据问题的新方法和新技术,才能真正反映出非线性科学的本质。 本文内容是结合国家自然科学基金资助项目(编号:40174003)确立并展开研究的。首先比较全面分析了目前测量数据处理理论的研究现状,讨论了牛顿类方法在处理非线性模型参数估计方面的特点,研究并给出了求解多源、多类型、多维、多精度、非线性最小二乘测量平差参数估计的若干种新方法,这包括PSB算法、数值延拓及其广义数值延拓算法、锥模型法、张量分析法、基于最速下降法和牛顿法的组合算法、基于最速下降