基于Sigma点的非线性平差精度评定理论与方法研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41874001
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    63.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0401.物理大地测量学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

How to improve the theory on precision estimation of nonlinear adjustment is a very worthy of study. From the perspective of sigma point, the second and higher order information of precision estimation is expected to obtain based on processes of bias calculation and variance or covariance calculation. The aim of this project is a try to break through limitations existing in theory on precision estimation of depending on derivatives and ignoring biases of adjustment estimations. Methods of unscented transformation and Sterling interpolation based on determined sigma point, and adaptive Monte Carlo based on random sigma point are proposed for precision estimation related to general, constrained and ill-posed nonlinear adjustment models. And methods of Jackknife and Bootstrap based on resampling sigma point are applied and improved for nonlinear adjustment model with systematic error or gross error. On that basis, the effect of parameter estimation on nonlinear model and assessing nonlinearity are analyzed and conducted by proposed methods. The theory on precision estimation is applied for fields of surveying data processing, such as data fitting, navigation and position, and geodetic inversion. The research of this project is significant in aspects of theory and application, which also further improves and develops nonlinear adjustment theory.
如何完善非线性平差的精度评定理论是一个值得研究的问题。本项目从Sigma点的角度,通过偏差计算和方差或协方差计算,有望给出参数估值二阶精度及以上的精度评定信息,旨在突破现有精度评定理论依赖导数,没有顾及平差估值有偏性的局限性。本项目提出基于确定Sigma点的unscented transformation法和Sterling插值法及基于随机Sigma点的自适应Monte Carlo法处理一般的、附有约束和病态的非线性平差模型;提出基于重采样Sigma点的Jackknife法和Bootstrap法处理含有系统误差或粗差的非线性平差模型。在此基础上,本项目利用提出的方法进一步分析非线性平差参数估值对非线性模型的影响,进行非线性评价,把研究的精度评定理论应用于数据拟合、导航定位、大地测量反演等测量数据处理领域。本研究在理论与应用方面都具有重要的意义,是对非线性平差理论的进一步完善。

结项摘要

本项目系统研究了基于Sigma点的非线性平差精度评定理论与方法,超额完成了项目既定的全部研究内容,并达成了预期研究目标。取得的主要成果有:从近似函数概率分布的角度,提出了非线性平差精度评定的基于确定Sigma点的unscented transformation法、基于确定Sigma点的Sterling插值法、基于随机Sigma点的自适应Monte Carlo法、基于重采样Sigma点的Jackknife法、基于重采样Sigma点的Bootstrap法。构建的新型非线性平差精度评定理论与方法,解决了传统近似函数表达式法依赖于复杂求导运算的问题。本项目将整个精度评定理论体系分为非线性平差估值偏差计算和参数估值方差或协方差计算两个过程,给出了参数估值二阶精度以上且更为充分的精度评定信息,完善了非线性平差模型的精度评定理论框架。在非线性平差的精度评定理论的基础上,本项目利用精度评定方法进一步分析非线性平差参数估值对非线性模型的影响,并进行非线性评价。本项目的理论和方法在地震断层参数反演、火山Mogi模型参数反演、火山CDM模型参数反演、GNSS基线向量解算、数字高程DEM、坐标转换、前方交会、高斯投影坐标正算、卫星钟差预报、空间直线拟合、椭圆拟合等测量数据处理领域得到应用和证明。本项目的研究在理论与应用方面都具有重要的意义,进一步完善和发展了大地测量数据处理理论。项目研究成果发表论文62篇,其中SCI/EI检索共49篇;参加学术会议交流报告12人次;培养硕士研究生14名,获得江西省优秀硕士学位论文2篇,东华理工大学优秀硕士学位论文8篇。

项目成果

期刊论文数量(62)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A Variational Bayesian Approach to Self-Tuning Robust Adjustment for Joint Inversion of Nonlinear Volcano Source Model with t-Distributed Random Errors
t分布随机误差非线性火山源模型联合反演自校正鲁棒调整的变分贝叶斯方法
  • DOI:
    10.1061/(asce)su.1943-5428.0000391
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Journal of Surveying Engineering
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Leyang Wang;Qiwen Wu
  • 通讯作者:
    Qiwen Wu
Jackknife method for the location of gross errors in weighted total least squares
用于定位加权总最小二乘中粗差位置的刀刀法
  • DOI:
    10.1080/03610918.2019.1691225
  • 发表时间:
    2019-11
  • 期刊:
    Communications in Statistics - Simulation and Computation
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Leyang Wang;Zhiqiang Li;Fengbin Yu
  • 通讯作者:
    Fengbin Yu
2013年芦山Ms7.0级地震断层参数模型反演
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    武汉大学学报•信息科学版
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王乐洋;李海燕;陈汉清
  • 通讯作者:
    陈汉清
加权整体最小二乘EIV模型与算法——与“加权整体最小二乘EIO模型与算法”一文的讨论
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    测绘学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王乐洋;余航;邹传义;鲁铁定
  • 通讯作者:
    鲁铁定
Coseismic slip distribution inversion with unequal weighted Laplacian smoothness constraints
不等加权拉普拉斯平滑约束的同震滑移分布反演
  • DOI:
    10.1093/gji/ggz125
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Geophysical Journal International
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Leyang Wang;Xiong Zhao;Wenbin Xu;Lei Xie;Nan Fang
  • 通讯作者:
    Nan Fang

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其他文献

病态总体最小二乘问题的共轭梯度解法
  • DOI:
    10.16251/j.cnki.1009-2307.2018.02.017
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    王乐洋
火山Mogi模型反演的总体最小二乘联合平差方法
  • DOI:
    10.13203/j.whugis20160469
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王乐洋;余航
  • 通讯作者:
    余航
变异函数模型参数的加权总体最小二乘回归法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵英文;王乐洋
  • 通讯作者:
    王乐洋
点云数据平面拟合的加权总体最小二乘方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈汉清;王乐洋
  • 通讯作者:
    王乐洋
附有病态约束的反演问题的岭估计法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王乐洋;许才军
  • 通讯作者:
    许才军

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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