【摘 要】
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正则矩阵 Ａ Ｔ Ａ 的列向量呈强复共线性（“病态”）时，将影响参数最小二乘解的质量。应用 Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒ 方法进行参数估计，可以减弱 Ａ Ｔ Ａ 的“病态”性对参数最小二乘解的影响。由于该方法基于等权的线性方程组，因此其在测绘数据处理中的应用受到了限制。本文提出对相关权阵进行平方根分解和用上三角阵变换误差方程组，将相应的相关权阵变换为单位阵，并使其定理化，从而扩展了史赖伯约化法则，为
【机 构】
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正则矩阵 Ａ Ｔ Ａ 的列向量呈强复共线性（“病态”）时，将影响参数最小二乘解的质量。应用 Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒ 方法进行参数估计，可以减弱 Ａ Ｔ Ａ 的“病态”性对参数最小二乘解的影响。由于该方法基于等权的线性方程组，因此其在测绘数据处理中的应用受到了限制。本文提出对相关权阵进行平方根分解和用上三角阵变换误差方程组，将相应的相关权阵变换为单位阵，并使其定理化，从而扩展了史赖伯约化法则，为 Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒ 方法在测绘数据处理中的应用奠定了基础。这一方法对于 Ｇ Ｐ Ｓ差分快速基线解算，
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