【摘 要】
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本文基于相关分析粗差探测原则,提出了一种新的多维粗差的同时定位和定值算法,基于相关分析的粗差探测原则将观测数据预分类,大幅减少了迭代计算量,使得本方法能够适用于处理大量的观测数据;本文算法采用的分类标准充分考虑了观测值真误差对改正数向量的影响以及粗差与改正数向量的相关关系,最大程度地避免了错误分类。该算法对粗差的搜索和判断标准给予了合理的依据,搜索、计算效率较高,可应用于摄影测量领域。本文以匹配数
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本文基于相关分析粗差探测原则,提出了一种新的多维粗差的同时定位和定值算法,基于相关分析的粗差探测原则将观测数据预分类,大幅减少了迭代计算量,使得本方法能够适用于处理大量的观测数据;本文算法采用的分类标准充分考虑了观测值真误差对改正数向量的影响以及粗差与改正数向量的相关关系,最大程度地避免了错误分类。该算法对粗差的搜索和判断标准给予了合理的依据,搜索、计算效率较高,可应用于摄影测量领域。本文以匹配数据的粗差探测为例,通过与传统探测方法和RANSAC算法的实验对比,证明了本文算法的有效性。
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