20131126测量数据处理a答案

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1、淮海工学院2013-2014学年第1学期测量数据处理试卷A(参考答案)题号一二三四总分核分人分值38151235100得分说明：本试卷可以使用计算器一、填空题（本大题共20小题，每空1分，共38分）1.测量数据处理的任务是：根据含有误差的观测值来确定被观测量及其函数的平差值，也就是求定未知参数的最佳估值；评定精度。2.测量平差分为_经典测量平差_和_广义测量平差__.3.测量数据处理的数学模型应包括函数模型和__随机模型.4.经典平差总是假定没有模型误差，未知参数是___非____随机的.5.经典的测量平差法都是以_最小

2、二乘原理_或_极大似然估计_为准则导出的.6.若观测值中包含随机误差和系统误差，则应考虑采用的估计准则是______附加系统参数的估计_.7.若观测值中包含随机误差和粗差，则应考虑采用的估计准则是_______稳健估计_.8.现代测量数据的特点是多手段、多分辨率、多时态等_.9.经典平差中的五大平差方法并没有本质的区别，只是所选参数的_个数_不同，以及参数之间是否_独立_所致。10.现代测量数据采集手段包含：_对地观测技术__、_空对地观测__、_卫星测量技术_.11.必要起算数据是指_确定空间大地网的位置、方向和大小所

3、必须的已知数据.12.测量数据处理的最终目的就是求未知量的最佳估计量并评定其精度，而一个估计量被称为最佳估计量，必须满足_无偏_、__一致_、_有效_.13.一个估计量被称为有偏估计是指它的数学期望和被估计量的数学期望__不相等_.14.现代测量数据处理会经常涉及函数模型为非线性的情况，若按传统线性化的方法，必然产生模型误差，当这种模型误差_小于_观测误差时，才能对函数模型线性化；当这种模型误差_大于_观测误差时，则必需考虑采用非线性最小二乘方法进行参数估计（即平差）.15.极大似然估计准则是；利用极大似然估计准则必须事

4、先已知母体的分布，并且待估计的参数未必是非随机的_.16.利用最小二乘估计不要求随机量的分布已知，省去了事先求概率密度函数的麻烦，而且对参数是否随机也没有要求，但必须已知____0_______、；最小二乘估计准则为;最小二乘估计是_线性_____、_无偏___的估计；并且当时，最小二乘估计与极大似然估计等价.17.极大验后估计准则为；最小二乘估计没有顾及参数的先验统计性质，即不管参数是不是随机的，而极大验后估计却不然，因而，可以证明：极大验后估计_改善_了最小二乘估计.18.最小方差估计准则为：；可以证明最小方差估计是

5、__无偏_估计，并且当L、X均为正态分布时，最小方差估计_等于__极大验后估计.19.线性最小方差估计准则为：；当L、X均为正态分布时，线性最小方差估计_等于_最小方差估计,也_等于_极大验后估计.20.广义最小二乘估计准则为：；广义最小二乘原理的本质是通过增加_虚拟观测值_，将随机参数看成_非随机的__，将参数的_随机性_转移到_虚拟观测值_，再利用最小二乘。广义最小二乘估计与极大验后估计_等价_，但广义最小二乘估计不用去求随机量的概率密度函数，因此用起来很方便。二、名词解释。（本大题共3小题，每题5分，共15分）1.

6、测量数据处理根据实际问题，建立适当的数学模型，利用含有误差的观测值，依据适当的数学准则，求出未知量或有关函数的估值，并评定其精度。４2.广义测量平差利用含有误差的观测值，根据广义最小二乘原理求出非随机未知参数或随机未知参数的估值，并评定其精度。3.广义高斯-马尔科夫模型三、简答题目（本大题共2小题，每题6分，共12分）1.简述经典各种平差方法的共性平差共性：先建立数学模型（包括函数模型和数学模型）；函数模型解都不唯一，即都有无穷多组解；采用最小二乘原理，得到唯一解；不论采用哪种函数模型，最后平差结果(平差值和精度)不变！

7、2.简述经典测量平差与广义测量平差的区别经典平差是假定没有模型误差的。但实际问题中，模型误差总是存在的；经典测量平差观测值只包含随机误差；经典平差是认为未知参数是非随机量（或不考虑其先验统计特性），而实际中有些参数的先验统计特性是已知的；经典测量平差采用经典最小二乘原理，而广义测量平差采用广义最小二乘原理。四、计算（本大题共3小题，共35分）1.设有观测值，观测方程为其中参数与观测误差均为相互独立的正态随机变量,且有,试建立极大验后估计满足的验后方程。（10分）2．在固定三角形内插入一点P，经过平差后求得P点坐标的协因数

8、阵为:单位权方差估值为试求(1)设，计算；(2)设位差的极大值为E，极小值为F，计算；(3)P点的点位方差；（4）若平差后算得PA的方位角和边长分别为则计算PA边的边长相对中误差。（12分）４（1）计算极值方向2分故均为0.818183分（2）求位差的极值5分6分7分（3）求点位方差9分（4）11分12分3.在某地区