сгенерировать QR код
Открытый доступ
Только для подписчиков
Декомпозиция и регуляризация решения плохо обусловленных обратных задач обработки измерительной информации. Ч. 3. Экспериментальное подтверждение теории
Аннотация
Приведено экспериментальное подтверждение адаптивной теории распознавания и устойчивого определения информативных компонент в составе заданного вектора оцениваемых параметров плохо обусловленной обратной задачи обработки измерительной информации. Эксперимент основан на числовом моделировании задачи определения параметров трансформирования координат пунктов спутниковой геодезической сети в государственную координатную основу с помощью декомпозированной модели. Подтверждены преимущества декомпозированной модели Гельмерта и адаптивного алгоритма регуляризации для устойчивого оценивания информативных параметров трансформирования по сравнению с исходной моделью Гельмерта.
Список литературы
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.
Рецензия
Для цитирования:
Сурнин Ю.В. Декомпозиция и регуляризация решения плохо обусловленных обратных задач обработки измерительной информации. Ч. 3. Экспериментальное подтверждение теории. Метрология. 2019;(1):3-38.
For citation:
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.)
Просмотров:
154
