本文關(guān)鍵詞： 信噪比 復(fù)共線性 嶺估計 奇異值 雙參數(shù)　出處：《測繪科學技術(shù)學報》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：從分析LS估計和嶺估計的奇異值展開式出發(fā),研究了病態(tài)性問題的解算方法。嶺估計中嶺參數(shù)對較大奇異值的修正不能有效降低估計的方差,卻增大了估計的偏差,這是導(dǎo)致嶺估計有時效果不好的重要原因。首先借鑒TSVD思想,保留展式中較大奇異值所對應(yīng)的項,然后修正展式中較小奇異值所對應(yīng)的項。在修正前,利用信噪比檢驗,將各個參數(shù)按受到復(fù)共線性危害的大小分為兩類,據(jù)此作出不同強度的雙參數(shù)修正,提出了基于信噪比檢驗的部分奇異值雙參數(shù)修正估計。實驗結(jié)果表明,新方法的解算精度較高。
[Abstract]:Based on the analysis of the singular value expansions of LS estimation and ridge estimation, this paper studies the solution method of ill-conditioned problem. The correction of ridge parameter to larger singular value in ridge estimation can not effectively reduce the variance of estimation, but increase the deviation of estimate. This is an important reason for the bad effect of ridge estimation. First, the term corresponding to the larger singular value in the expansion is retained, and then the term corresponding to the smaller singular value in the expansion is corrected. Before the correction, the signal-to-noise ratio (SNR) test is used. Each parameter is divided into two categories according to the magnitude of the complex collinear hazard. Based on the two parameter correction of different intensity, a partial singular value two-parameter correction estimation based on SNR test is proposed. The experimental results show that, The accuracy of the new method is high.
【作者單位】： 信息工程大學;
【基金】：國家自然科學基金項目(41174005;41474009) 信息工程大學自主科研課題項目(2016603006)
【分類號】：P207

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本文編號：1514479