【摘要】：針對傳統(tǒng)的三維坐標轉換模型局限于求解小旋轉角的三維坐標轉換參數的缺點,以及沒有同時顧及觀測向量和系數矩陣的隨機誤差,該文提出了一種新的三維坐標轉換參數求解模型�；诜蔷�性Gauss-Helmert模型,建立了三維坐標轉換的Bursa-Wolf模型,采用Newton-Gauss迭代算法,構建了加權整體最小二乘問題的拉格朗日函數,并給出了該算法的具體推導過程及其精度評定公式。實測數據和仿真數據結果表明:新算法在無須假設條件的前提下,可以獲得任意旋轉角下的坐標轉換參數,且待估參數數目大大降低,易于程序實現(xiàn)。
[Abstract]:In view of the shortcomings of the traditional 3D coordinate transformation model, which is limited to solving the parameters of 3D coordinate transformation with small rotation angle, and the random errors of the observation vector and coefficient matrix are not taken into account at the same time, In this paper, a new parameter solving model for 3D coordinate transformation is proposed. Based on the nonlinear Gauss-Helmert model, the Bursa-Wolf model of 3D coordinate transformation is established, and the Lagrangian function of the weighted global least squares problem is constructed by using the Newton-Gauss iterative algorithm. The derivation process of the algorithm and its accuracy evaluation formula are also given. The measured data and simulation data show that the new algorithm can obtain the coordinate conversion parameters at any rotation angle without any assumptions, and the number of parameters to be estimated is greatly reduced, which is easy to be realized by program.
【作者單位】： 安徽理工大學測繪學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(41404004) 中國博士后科學基金項目(2014M551790) 安徽理工大學科研啟動基金項目(11152)
【分類號】：P226.3

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本文編號：2356786