非线性参数估计的自适应松弛正则化算法

摘要：

非线性方程参数估计存在的弊端在于非线性观测方程存在不适定问题时,以线性化平差估计和高斯牛顿为代表的经典数值算法会产生较强的不稳定特征.因此,针对传统非线性最小二乘求解不稳定且可靠性低的特点,基于稳定泛函极小准则最优化思想,提出了一种自适应松弛正则化数值算法.该算法采用正则化参数几何递增计算方法和残差最小步长准则,实现了正则参数和迭代步长计算的完全自适应,提高了非线性迭代收敛效率.以病态仿真数据和水下实测数据为例,验证了该方法的数值收敛解优于线性平差估计解,收敛效率优于迭代Tikhonov正则化方法.

关键词：线性化平差估计、迭代步长、正则化参数、数值收敛、迭代Tikhonov

所属期刊栏目：44

分类号：P228.4(大地测量学)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2020-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1491-1497