GNSS数据处理 ----> 最小二乘算法

本文详细介绍了最小二乘原理,从一次和二次拟合的概念出发,进而探讨其在卫星导航定位中的伪距单点定位中的运用,通过实例展示了如何通过线性化处理非线性问题来求解接收机位置。

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引言:

        相信很多初次接触卫星导航定位的同学肯定对 “最小二乘” 这几个字不陌生,但是对于为什么

是这样,为什么按照书上的步骤就可以一步一步的求解出接收机的位置还是一知半解,本篇文章将

会由浅到深的讲解最小二乘的原理,以及通过伪距单点定位中的最小二乘,解释实践中应用最小二

乘的原理。


最小二乘的原理:

        在解释最小二乘原理之前,我们需要知道的是,最小二乘是干什么的,在工程实践中有什么

作用。

        最小二乘是一种拟合方法,或者说是数据的估计方法,通过已知的数据可以估计出未知的数

据且估计出来的数据与实际数据之间的误差的平方和为最小。我们知道现在无法避免的是无论是数

学模型还是测量工具都是存在误差,如何让各种误差最小化,还获得准确结果的关键!!而最小二

乘提供一种可靠的思路和方向!下面是我觉得比较能直观说明拟合这一理念的一张图。

一文让你彻底搞懂最小二乘法(超详细推导)-优快云博客


拟合的形式有很多种,这里我们简要的说明一次拟合和二次拟合。

一次拟合

        以下面的数据为例子:假设下面的数组符合一次函数关系式 y=ax+b :

x 1 3
y 5 18

        可以列出一个一元二次矩阵形式函数:

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