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u上节内容回顾:1、模型中的参数X具有先验信息,求X的最佳估计称“滤波”;2、另有非模型中的参数X与模型中参数有相关关系称“推估”;3、协方差函数的确定。最小二乘配置(拟合推估)u解决的问题: 既包含求定信号的估值内容,又包含求定倾向参数的估值内容,即兼有求定信号和参数的估值情况,称为“最小二乘配置法”。u最小二乘配置与滤波-推估区别: 前者求参数与信号估值;后者求定信号估值。(信号:已测点和未测点)u可见: 测量平差中的“滤波”也就是通过L(观测值)求定信号(随机参数)X和X的估值的方法; “配置”是既求信号又求参数的估值方法,或者说当观测方程中含有非随机性质和随机性质的两类参数时,数据处理需用配置方法。 故,可以说,“配置”是一种概括了经典最小二乘平差、滤波和推估的广义平差法。例如:在重力测量中,每一个点上的重力观测值都是正常重力、重力异常和观测误差之和,即:正常重力取决于所采用的参考系统的4个基本参数,是不具有随机性质的变量(倾向);重力异常则是随机量,亦即信号。例:在卫星观测中,距离观测值S是卫星正常轨道参数X以及由地球重力场所引起的扰动T的函数,于是, 其中:X是不具有随机性
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