曾文宪 作品数:20 被引量:329 H指数:8 供职机构: 武汉大学测绘学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 中央高校基本科研业务费专项资金 测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金 更多>> 相关领域: 天文地球 文化科学 经济管理 自动化与计算机技术 更多>>
城镇基准地价评估中楼面价的应用研究 随着我国加入WTO,外商投资大量增加,城镇地产市场发育步伐加快。城镇基准地价评估作为科学反映城镇土地利用效益差异,加强政府地价管理的基础性工作,其评估技术、方法及思路不断创新,均在不同程度上对《城镇土地估价规程》有所突破... 刘建华 曾文宪关键词:基准地价评估 地产市场 住宅用地 容积率 文献传递 论青年教师教学水平的培养 被引量:6 2003年 青年教师教学水平的培养是目前高等院校提高教学质量的重要问题。论文介绍了武汉大学测绘学院为提高青年教师教学水平采取的若干措施及其效果。 曾文宪 邹进贵关键词:青年教师 教学质量 师资培养 GPS相位观测中系统误差的研究 GPS观测值中的系统误差种类繁多、机制复杂,是影响GPS定位精度的决定性因素;此外,利用GPS观测值中的某些系统误差可进行其它学科的研究,如对流层延迟、电离层延迟是大气科学的重要信息.本论文较系统地研究了GPS相位观测值... 曾文宪关键词:相位观测值 电离层 对流层延迟 整周模糊度 搜索范围 实测数据 文献传递 系数矩阵误差对EIV模型平差结果的影响研究 经典的Gauss-Markov模型只假定观测向量包含随机误差,系数矩阵是非随机的固定值,当模型为线性形式时,采用最小二乘估计方法(LS:least squers)可得到模型参数的最优解。但实际应用中,许多情况下观测向量和... 曾文宪关键词:可靠性 文献传递 适用于图像配准和点云拟合的高效总体最小二乘算法 2024年 在图像配准和激光点云拟合中,加权总体最小二乘(WTLS)算法的精度优于传统最小二乘算法。然而,图像和激光点云数据含有大量的观测值,使得WTLS算法面临巨大的运算负担,降低了实用性。针对该问题,分析得到导致WTLS算法效率下降的主要原因之一是大型矩阵的求逆运算,进一步基于分组策略提出序贯总体最小二乘(STLS)算法。STLS算法将所有观测值进行分组,递归更新参数估计值,运算过程中涉及的矩阵维度相较于现有的WTLS算法明显减小。通过图像配准和激光点云拟合实验验证,在获得和传统WTLS算法一样结果的基础上,STLS算法效率提升程度超过50倍。 齐志军 王伟 曾文宪 程文杰 韦业龙 张未卿关键词:图像配准 基于模拟退火的M稳健估计精确算法 2022年 经典选权迭代算法在实现M抗差估计时,通过迭代的方法对参数进行解算,所以仅能求得目标函数最优参数解的近似值。基于M抗差估计的目标函数,将模拟退火算法应用在目标函数最小值的直接求解中,并给出了相应的抗差算法流程。实验结果表明,基于模拟退火算法的M估计的参数解优于经典选权迭代算法的近似参数解;并且在测量数据处理中具有实用意义。 胡宇 康雄华 曾文宪关键词:抗差估计 模拟退火算法 M估计 论平差模型的关系与几何解释 2023年 高斯马尔可夫模型(间接平差模型)、条件平差模型和高斯赫尔默特模型是3种经典平差模型,通常根据参数个数的不同从模型形式上予以表述,但该方式不能反映模型间的本质关系。首先,以矩阵分析理论为基础,依据系数矩阵的半正交性实现了高斯马尔可夫模型与高斯赫尔默特模型的转换,完善了3种平差函数模型之间的数学转换关系,揭示了模型间内在的数学联系。然后,基于线性空间和投影算子,解释了高斯马尔可夫模型和条件平差模型的最小二乘估计,阐述了两类模型的最小二乘目标函数的等价性,并结合勾股定理和对偶性将两种经典目标函数形式扩展至4种等效目标函数,说明了其在空间意义上的构造原理,揭示了目标函数之间的几何关系和内涵,对于平差模型及其估计的数学本质的理解具有理论和应用价值。 胡宇 姚宜斌 方兴 曾文宪关键词:测量平差 最小二乘估计 正交投影 对偶性 一种无参数的圆拟合快速迭代算法 2023年 针对圆拟合的间接平差方法难以确定参数初始值的问题,提出了一种无需参数的快速迭代算法。该算法根据相同弧段对应圆周角相等的关系建立条件方程,迭代解算观测点坐标及圆曲线参数。该方法涉及的矩阵求逆运算的次数、阶数较间接平差方法更小,故在高阶次迭代中计算量更小。实验结果表明,该方法对圆曲线的拟合效果良好。与间接平差方法相比,该无参数方法解算结果相同、收敛速度相近且省去了计算参数初始值的步骤。圆曲线拟合的无参数快速迭代算法对于非线性拟合算法的编写有一定的参考价值,在工程放样等领域有着广阔的应用前景。 廖有祺 康雄华 曾文宪 雷杨关键词:条件平差 收敛速度 通用EIV平差模型的线性化估计算法 被引量:6 2021年 通用变量含误差(errors-in-variables, EIV)模型将EIV模型扩展至最一般化的形式,其加权整体最小二乘算法(weighted total least squares, WTLS)同时顾及观测向量、观测向量的系数矩阵和参数向量的系数矩阵中的随机误差。将通用EIV函数模型展开,将二阶项纳入模型的常数项,从而将非线性的通用EIV模型表示为线性的高斯-赫尔默特模型,推导出通用EIV模型的线性化整体最小二乘(linearized total least squares,LTLS)算法和近似精度估计公式。通过模拟数据和实例评估分析可知,LTLS算法与通用EIV模型的WTLS算法估计结果一致,验证了算法的正确性和可行性。当模型含大量估计量时,通用EIV模型的LTLS算法显著提升了计算效率,收敛速度更快。 曾文宪 刘泽邦 方兴 李玉兵关键词:整体最小二乘 通用EIV平差模型及其加权整体最小二乘估计 被引量:11 2016年 以平差基本理论为基础,提出了EIV(errors-in-variables)平差模型的通用形式,涵盖了间接平差、条件平差、附有参数的条件平差及附有限制条件的间接平差等基本EIV模型形式。基于整体最小二乘估计准则,研究了通用EIV模型的加权整体最小二乘算法,并推导了估计结果的近似精度公式。通用EIV模型及其整体最小二乘算法是对EIV模型估计理论的进一步完善,统一的整体最小二乘算法有利于软件的编程实现,有助于推动EIV模型估计理论的应用。 曾文宪 方兴 刘经南 姚宜斌