【摘 要】
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秩亏往往意味着线性高斯-马尔可夫模型中缺少平差必须信息，而先验信息恰好可以解决这些信息缺失导致的秩亏问题，提供线性模型平差的基准。随机先验信息的不确定性是利用先验信息解决线性模型秩亏平差问题时需要解决的问题，先验信息可以成为混合模型的一部分纳入平差系统，或者成为扩展高斯-马尔可夫模型的一部分。但是不论这两种解决方法的哪一种都需要确定先验信息的可靠性，获取先验信息向量尺度因子或者获得先验信息和观测信
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秩亏往往意味着线性高斯-马尔可夫模型中缺少平差必须信息，而先验信息恰好可以解决这些信息缺失导致的秩亏问题，提供线性模型平差的基准。随机先验信息的不确定性是利用先验信息解决线性模型秩亏平差问题时需要解决的问题，先验信息可以成为混合模型的一部分纳入平差系统，或者成为扩展高斯-马尔可夫模型的一部分。但是不论这两种解决方法的哪一种都需要确定先验信息的可靠性，获取先验信息向量尺度因子或者获得先验信息和观测信息两部分的方差分量均可以保证先验信息的合理使用。本文利用研究方差分量模型解决随机先验信息在解决线性模型秩
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