Generate QR code
Open Access
Subscription Access
Decomposition and regularization of ill-conditioned inverse problems solution for measurement information processing. Pt. 3. Experimental verification of the theory
Abstract
Experimental verification of the adaptive theory for recognition and robust estimation of informative components within the preset (defined) vector parameters estimated of ill-conditioned inverse problem for measurement information processing were provided. Experiment is based on numerical modelling of coordinate transformation parameters determination from the local satellite geodetic networks reference points to the state reference frame using decomposed model. Result of the experiment shows the advantages of Helmert’s decomposed model and the adaptive algorithm of regularization for robust estimation of informative transformation parameters over the original model developed by Helmert.
About the Author
Yu. V. Surnin
Siberian State University of Geosystems and Technologies
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Сурнин Ю. В. Декомпозиция и регуляризация решения плохо обусловленных обратных задач обработки измерительной информации. Ч. 1. Теоретическое обоснование метода // Метрология. 2018. № 1. С. 17-35.
2. Сурнин Ю. В. Декомпозиция и регуляризация решения плохо обусловленных обратных задач обработки измерительной информации. Ч. 2. Приложение теории к практической задаче // Метрология. 2018. № 2. С. 3-26.
3. Сурнин Ю. В. О корректном применении международной терминологии «Reference System» и «Reference Frame» к понятиям «система координат» и «координатная основа» в геодезической практике России // Геодезия и картография. 2015. № 8. С. 2-9.
4. Forsythe G. E., Malcolm M. A., Moler C. B. Computer Methods for Mathematical Computations. Inc. Englewood Cliffs, N. J.: Prentice Hall Professional Technical Reference, 1977.
5. Годунов С. К., Антонов А. Г., Кирилюк О. П., Костин В. И. Гарантированная точность решения систем линейных уравнений в евклидовых пространствах. Новосибирск: ВО «Наука», 1992.
6. Герасимов А. П. Спутниковые геодезические сети. М.: Проспект, 2012.
7. ГОСТ 32453-2013. Глобальная навигационная спутниковая система. Системы координат. Методы преобразования координат определяемых точек.
8. Молоденский М. С., Еремеев В. Ф., Юркина М. И. Методы изучения внешнего гравитационного поля и фигуры Земли. Труды ЦНИИГАиК. Вып. 131. М.: Геодезиздат, 1961.
9. Кирьянов Д. В. Самоучитель Mathcad 12. Спб: БХВ-Петербург. 2004.
10. Руководство пользователя. Leica Geo Office 5.0. Printed documentation. Leica Geosystems AG. Heerbrugg, Switzerland: Leica, 2006.
11. Руководство пользователя. Business Center tutorials. Calibrating a site. [Электрон. ресурс]: https://geospatial.trimble.com/trimble-business-center-tutorials (дата обращения: 20. 08.2018).
12. Руководство пользователя. Bernese GNSS Software. Version 5.2 / Edited by Rolf Dach, Simon Lutz, Peter Walser, Pierre Fridez. Bern: Astronomical Institute, University of Bern, 2015.
13. Гиенко Е. Г., Сурнин Ю. В. Об интерпретации масштабного параметра при согласовании спутниковых геодезических сетей с государственной координатной основой // ГЕО-Сибирь-2009. V Междунар. науч. конгресс: сб. материалов в 6 т. Новосибирск: Сибирская государственная геодезическая академия, 2009. Т. 1. Ч. 2. С. 298-300.
14. Крылов В. И. Космическая геодезия. М.: МИИГАиК, 2002.
15. Обиденко В. И. Методы создания и развития государственных геодезических сетей. Обработка результатов спутниковых измерений при создании и развитии государственных геодезических сетей в программном обеспечении Leica Geo Office. Новосибирск: СГУГиТ, 2015.
16. Машимов М. М. Планетарные теории геодезии. М.: Недра, 1982.
Review
For citations:
Surnin Yu.V. Decomposition and regularization of ill-conditioned inverse problems solution for measurement information processing. Pt. 3. Experimental verification of the theory. Metrologiya. 2019;(1):3-38. (In Russ.)
Views:
155
