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有偏估计理论研究及其在现代测量数据处理中的应用

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第12-16页
    1.1 选题依据第12页
    1.2 国内外研究现状、动态及发展趋势第12-13页
    1.3 本文主要研究内容第13-16页
第2章 病态模型第16-34页
    2.1 数值计算基本问题第16-20页
        2.1.1 误差第16-17页
        2.1.2 数值计算原则问题第17-20页
    2.2 测量平差中模型病态产生机理及危害第20-21页
    2.3 病态方程扰动分析第21-25页
        2.3.1 病态方程扰动理论分析第21-23页
        2.3.2 算例分析第23-24页
        2.3.3 线性代数中一般改善病态方程的方法第24-25页
    2.4 病态方程诊断方法第25-30页
        2.4.1 特征分析法第26页
        2.4.2 条件数法第26-27页
        2.4.3 条件指标—方差分解比法第27-29页
        2.4.4 方差扩大因子法第29-30页
    2.5 从空间几何结构认识病态性第30-34页
第3章 GPS相位观测模型及相关分析第34-42页
    3.1 GPS相位观测模型第34-37页
        3.1.1 单差模型及其误差特点第34-35页
        3.1.2 双差模型及其误差特点第35-37页
        3.1.3 三差模型及其误差特点第37页
    3.2 观测量线性组合的相关性分析第37-40页
        3.2.1 单差观测量的相关性分析第37-38页
        3.2.2 双差观测量的相关性分析第38-40页
    3.3 模糊度初始平差浮点解对模糊度固定的意义第40-42页
第4章 有偏估计方法原理及岭参数的确定第42-62页
    4.1 传统最小二乘法的特点第42页
    4.2 基于均方误差意义的传统最小二乘估计的缺陷第42-43页
    4.3 MSE准则下有偏估计与LS估计比较第43-45页
    4.4 有偏估计理论方法第45-53页
        4.4.1 岭估计第45-48页
        4.4.2 部分岭估计第48-49页
        4.4.3 Stein压缩估计第49页
        4.4.4 主成分估计第49-50页
        4.4.5 广义岭估计第50-52页
        4.4.6 广义岭估计的改进第52-53页
    4.5 岭参数的确定方法第53-62页
        4.5.1 岭迹法第53-54页
        4.5.2 广义交叉检核法第54-55页
        4.5.3 Hoerl-Kennard法第55页
        4.5.4 Q(C)准则法第55-56页
        4.5.5 L-曲线法第56-57页
        4.5.6 L-曲线确定岭参数搜索效率的改进第57-58页
        4.5.7 算例分析第58-62页
第5章 有偏估计在测量数据处理中的应用第62-76页
    5.1 有偏估计在GPS快速定位中的应用第62-67页
        5.1.1 SPSS变量相关分析第63-64页
        5.1.2 基于条件数的病态性诊断第64-65页
        5.1.3 有偏估计改善求解精度第65-67页
    5.2 有偏估计在弱几何结构观测网中的应用第67-72页
    5.3 有偏估计在变形监测中建立多元回归预测模型中的应用第72-76页
结论及展望第76-78页
参考文献第78-82页
致谢第82-84页
攻读学位期间学术研究经历第84页

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