摘要：研究正则化方法在航空重力测量数据向下延拓问题中的应用。首先对这种不适定问题的线性模型,分析设计阵的复共线性结构与其对参数估计危害之间的关系,利用参数LS估计的信噪比提取各个参数是否受到复共线性严重危害的信息,从而在一定程度上揭示设计阵复共线性结构的特征。然后提出基于信噪比的正则化方法(SNR),以信噪比为依据构造正则化矩阵,以极小化均方误差为目标选取正则化参数。构造正则化矩阵无需利用附加物理或先验信息,这对于在缺乏此类信息的情况下运用正则化方法提供了新的手段。最后进行的数值试验结果表明,提出的新方法(SNR)比普通的正则化方法(OR)在滤噪保真方面表现更佳。

摘要：病态EIV模型的病灶源于设计矩阵的部分数据列之间存在复共线性关系。针对病灶特点制定正则化策略,在克服病态性的同时尽量减小正则化过程所引起的副作用,提出靶向病灶的正则化方法。通过数值试验,与总体最小二乘方法、病态总体正则化方法等进行比较,结果表明靶向病灶的正则化方法最优。

摘要：不适定问题最小二乘(LS)解的质量有时很差,其主要原因之一是设计阵的病态性。正则化方法是克服该缺陷的有效方法,但要以损失一些解的精确性作为代价。不适定问题在LS解质量并不差的情况下,则没有必要采取正则化方法。于是就产生一个决策问题:即何时有必要采取正则化方法。这里提出的信噪差异指标就是一种决策指标。该指标可用于度量LS解和正则解的质量,以及正则化参数的恰当选取。数值试验验证了其有效性。

摘要：针对修改奇异值过程中滤噪和保真的矛盾,提出了一种新的基于复共线性诊断的奇异值修改技术,并通过算例验证了新方法在改善设计阵的病态性、提高参数估值的稳定性和准确性方面的优良性。

摘要：本文针对GPS快速定位中设计阵病态性的特点,提出了一种新的正则化方法.该方法首先利用参数LS估计的信噪比提取了各个参数是否受到复共线性严重危害的信息,从而在一定程度上揭示了设计阵复共线性结构的特征.然后针对复共线性的特征,以信噪比为依据构造正则化矩阵,以极小化均方误差为目标选取正则化参数,提出了基于信噪比的正则化方法(SNR).最后进行的数值试验表明,本文提出的SNR方法较好地利用了复共线性特征的信息,处理病态问题针对性更强,解算效果更佳.

摘要：利用信噪比概念对测量平差质量提出了一种度量检验方式。分析了复共线性、数据列短型、待估参数数量级差异和模型误差等影响平差质量的一些关键因素,找到了这些因素在信噪比中的数值反映。通过对这些数值的进一步分析,给出了关键因素对平差质量综合影响的一种解释。对于研究测量平差特别是病态问题平差的质量具有一定的价值。

摘要：在线性回归中,当设计矩阵的列向量间存在复共线性时,回归系数的最小二乘估计的性质显著变坏.为了消除或减弱复共线性对参数估计的影响,以获得更高精度的参数估计,在均方误差矩阵意义下,提出了回归系数的一类新的估计,即t-k类估计,它是对最小二乘估计的改进,是一种新的压缩有偏估计.并且与最小二乘(LS)估计、岭估计和主成分估计进行比较,给出了在均方误差矩阵意义下,t-k类估计优于这些估计的充要条件以及这些条件的检验方法.