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针对经验权值偏差及扫描数据异常点对传统加权整体最小二乘点云数据平面拟合精度的影响,提出既可自适应修正观测向量权值及系数矩阵权值,又能剔除异常数据的稳健加权整体最小二乘算法。将新算法应用于拟合不同扫描距离获取的点云数据,算例表明,与常规方法相比,该算法的单位权中误差较小,平面拟合精度较优。
基于稳健加权总体最小二乘的点云数据平面拟合
【摘 要】
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针对经验权值偏差及扫描数据异常点对传统加权整体最小二乘点云数据平面拟合精度的影响,提出既可自适应修正观测向量权值及系数矩阵权值,又能剔除异常数据的稳健加权整体最小二乘算法。将新算法应用于拟合不同扫描距离获取的点云数据,算例表明,与常规方法相比,该算法的单位权中误差较小,平面拟合精度较优。
【机 构】
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南京工业大学地球空间信息研究中心,武汉大学测绘学院
【出 处】
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大地测量与地球动力学
【发表日期】
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2014年03期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41274009）,江苏省研究生科研创新计划项目（CXLX13_422）,南京市科技计划项目（201101069）,江苏省测绘科研项目（JSCHKY201108）
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