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        通用EIV平差模型及其加權(quán)整體最小二乘估計

        2016-09-14 02:11:39曾文憲劉經(jīng)南姚宜斌
        測繪學(xué)報 2016年8期
        關(guān)鍵詞:向量觀測形式

        曾文憲,方 興,劉經(jīng)南,2,姚宜斌

        1. 武漢大學(xué)測繪學(xué)院,湖北 武漢 430079; 2. 武漢大學(xué)衛(wèi)星導(dǎo)航定位技術(shù)研究中心,湖北 武漢 430079

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        通用EIV平差模型及其加權(quán)整體最小二乘估計

        曾文憲1,方興1,劉經(jīng)南1,2,姚宜斌1

        1. 武漢大學(xué)測繪學(xué)院,湖北 武漢 430079; 2. 武漢大學(xué)衛(wèi)星導(dǎo)航定位技術(shù)研究中心,湖北 武漢 430079

        Foundationsupport:TheNationalNaturalScienceFoundationofChina(Nos. 41404005;41474006;41231174;41274022 );TheFundamentalResearchFoundsfortheCentralUniversities(No. 2042016kf0175)

        以平差基本理論為基礎(chǔ),提出了EIV(errors-in-variables)平差模型的通用形式,涵蓋了間接平差、條件平差、附有參數(shù)的條件平差及附有限制條件的間接平差等基本EIV模型形式?;谡w最小二乘估計準(zhǔn)則,研究了通用EIV模型的加權(quán)整體最小二乘算法,并推導(dǎo)了估計結(jié)果的近似精度公式。通用EIV模型及其整體最小二乘算法是對EIV模型估計理論的進(jìn)一步完善,統(tǒng)一的整體最小二乘算法有利于軟件的編程實(shí)現(xiàn),有助于推動EIV模型估計理論的應(yīng)用。

        通用EIV平差模型;加權(quán)整體最小二乘算法;估計精度;非線性最優(yōu)化算法

        經(jīng)典平差模型的通用形式涵括了條件平差、附有參數(shù)的條件平差、間接平差及附有限制條件的間接平差等基本平差模型[1]。假定觀測向量含隨機(jī)誤差,參數(shù)的系數(shù)矩陣為固定量,采用最小二乘估計(leastsquares,LS)準(zhǔn)則可求得上述4類基本平差模型以及通用平差模型的最優(yōu)無偏解。最小二乘估計理論是數(shù)據(jù)處理的基本方法之一,在大地測量等眾多科學(xué)研究和工程領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。

        隨著現(xiàn)代各專業(yè)領(lǐng)域?qū)δP秃蛿?shù)據(jù)精度要求的不斷提高,當(dāng)平差模型參數(shù)的系數(shù)矩陣包含隨機(jī)誤差(errors-in-variables,EIV)時,最小二乘估計有偏[2]。文獻(xiàn)[3]首次將最小二乘估計準(zhǔn)則擴(kuò)展至整體最小二乘估計(totalleastsquares,TLS),即同時顧及所有觀測數(shù)據(jù)(觀測向量和系數(shù)矩陣)的隨機(jī)誤差。文獻(xiàn)[2]證明了EIV模型的TLS解具有漸進(jìn)無偏性,理論上要優(yōu)于LS解。假定權(quán)矩陣為對角陣的情況下,文獻(xiàn)[4]通過線性化首次推導(dǎo)了統(tǒng)計意義上的加權(quán)整體最小二乘算法(weightedtotalleastsquares,WTLS),文獻(xiàn)[5]采用拉格朗日乘數(shù)法導(dǎo)出了WTLS解。之后,眾多文獻(xiàn)研究了系數(shù)矩陣與觀測向量在特殊權(quán)矩陣情況下的WTLS算法[6-9],文獻(xiàn)[10—12]提出了僅限定系數(shù)矩陣和觀測向量不相關(guān)情況下的WTLS算法,文獻(xiàn)[13—15]將WTLS算法推廣到任意權(quán)矩陣的一般情況。通過將模型擴(kuò)展到附有限制條件的EIV模型,文獻(xiàn)[16—22]研究了附有等式和不等式約束的WTLS算法。文獻(xiàn)[23]在假定觀測向量和系數(shù)矩陣誤差不相關(guān)的情況下研究了EIV條件平差模型的WTLS算法。

        到目前為止,WTLS算法主要基于EIV間接平差模型或者附有限制條件的間接平差模型,即參數(shù)的系數(shù)矩陣隨機(jī),觀測向量的系數(shù)矩陣為單位陣。盡管間接平差模型是最常用的平差模型,但并非通用的平差模型形式,如觀測向量的系數(shù)矩陣可能包含隨機(jī)誤差,因此,從平差模型理論而言,類似于經(jīng)典平差模型發(fā)展脈絡(luò),EIV模型形式尚有待進(jìn)一步完善。從應(yīng)用上而言,某些特定數(shù)據(jù)在一定條件下或許更適宜于表示為條件平差或者附有參數(shù)的條件平差模型等形式,需要擴(kuò)展相應(yīng)的模型形式供選擇和比較?;谏鲜隼碚摵蛻?yīng)用兩方面的意義,本文提出了EIV平差模型的通用形式,包括觀測向量的系數(shù)矩陣和參數(shù)的系數(shù)矩陣隨機(jī)或者非隨機(jī)等各類情況,在此基礎(chǔ)上,采用拉格朗日乘數(shù)法推導(dǎo)了通用EIV平差模型的統(tǒng)一WTLS算法及其近似精度估計公式。通用EIV平差模型的WTLS算法適用于任意權(quán)矩陣,涵括了條件平差、附有參數(shù)的條件平差、間接平差以及附有限制條件的間接平差等各類模型形式,統(tǒng)一的WTLS算法有利于具體工程的編程實(shí)現(xiàn)。

        1 通用EIV平差模型形式

        1.1經(jīng)典平差模型的通用形式及其最小二乘解

        經(jīng)典平差函數(shù)模型的通用形式為[1]

        B(y+vy)+Ax+w=0

        (1)

        式中,y和vy表示n×1的觀測向量和改正數(shù)向量;B為f×n觀測向量系數(shù)矩陣;x為u×1參數(shù)向量;A為f×u的參數(shù)系數(shù)矩陣;w為f×1常數(shù)向量;B和A均為固定矩陣。

        按照經(jīng)典平差理論,模型(1)涵括了條件平差、附有參數(shù)的條件平差、間接平差和附有限制條件的間接平差模型等4種基本函數(shù)模型形式,參數(shù)的最小二乘估計及其精度為[1]

        1.2通用EIV平差模型

        若把經(jīng)典通用平差模型(1)中觀測向量的系數(shù)矩陣B和參數(shù)的系數(shù)矩陣A由固定矩陣推廣到隨機(jī)矩陣,從而經(jīng)典平差模型擴(kuò)展為通用EIV平差模型

        (B+VB)(y+vy)+(A+VA)x+w=0

        (2)

        式中,y和vy表示n×1的觀測向量及其改正數(shù)向量;B和VB表示f×n的觀測向量系數(shù)矩陣及其改正數(shù)矩陣;x為u×1參數(shù)向量;A和VA表示f×u的參數(shù)系數(shù)矩陣及其改正數(shù)矩陣。B、y和A為含隨機(jī)誤差的觀測數(shù)據(jù),模型(2)的隨機(jī)模型可表示為

        通用EIV模型(2)涵括了以下4種基本EIV平差模型:

        (1) 當(dāng)模型不含參數(shù)x,僅由觀測值y的幾何關(guān)系構(gòu)成條件方程,稱為EIV條件平差模型

        (B+VB)(y+vy)+w=0

        (3)

        (2) 當(dāng)模型中含有部分參數(shù)時,觀測值和參數(shù)共同構(gòu)成條件方程,稱為EIV附有參數(shù)的條件平差模型,模型形式與式(2)等同。

        (3) 當(dāng)y能夠表示為獨(dú)立參數(shù)x的函數(shù),即表示成觀測方程的形式,稱為EIV間接平差模型

        y+vy=(A+VA)x+w

        (4)

        (4) 當(dāng)參數(shù)x間存在函數(shù)關(guān)系時,稱為EIV附有限制條件的間接平差模型

        Bc(y+vy)+(Ac+VAc)x+wc=0

        (5)

        2 通用EIV平差模型的加權(quán)整體最小二乘估計

        2.1WTLS算法

        整體最小二乘準(zhǔn)則本質(zhì)上是最小二乘準(zhǔn)則的擴(kuò)展,要求系數(shù)矩陣和觀測向量中的全部觀測數(shù)據(jù)L的殘差平方和最小,該準(zhǔn)則下模型(2)的求解轉(zhuǎn)化為以下最優(yōu)化估計問題

        相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)為

        Φ(v,λ,x)=vTPv+2λT(By+Bvy+VBy+VBvy+Ax+VAx+w)=

        vTPv+2λT(By+Ax+Cv+w)

        將上式分別對待估計量求一階偏導(dǎo)并令其等于0

        (6)

        (7)

        (8)

        式中,變量上加尖號表示模型的估計量。

        由式(7)得

        (9)

        式(9)代入式(8)

        (10)

        式(10)代入式(9)

        (11)

        式(10)代入式(6)得到WTLS參數(shù)解

        (12)

        (13)

        2.2WTLS估計結(jié)果的精度評定

        由于EIV模型的非線性特點(diǎn),到目前為止,WTLS解的統(tǒng)計特性研究成果非常有限[24]。文獻(xiàn)[6,25—26]推導(dǎo)了等權(quán)情況下的精度近似公式。文獻(xiàn)[10,27]通過將EIV模型轉(zhuǎn)化為經(jīng)典平差模型研究了WTLS解的一階近似精度。本文對通用EIV模型進(jìn)行線性化,將其轉(zhuǎn)換為線性高斯赫爾默特模型形式,推導(dǎo)了一階近似精度公式。

        參數(shù)或隨機(jī)量符號上加“~”表示真值,模型(2)可寫為如下形式

        則模型(2)的線性化形式可表示為

        A0Δx+Clvl+wl=0

        (14)

        (15)

        (16)

        (17)

        3 實(shí)例分析

        本節(jié)以直線擬合模型為例說明和驗(yàn)證論文提出的模型和算法。盡管對于直線擬合而言,采用EIV間接模型更為簡單直觀,但隨著EIV模型在現(xiàn)代測繪領(lǐng)域應(yīng)用的深入,某些模型可能更適用于其他EIV模型形式,因此,為了說明通用EIV模型及其WTLS算法的估計過程,實(shí)例將直線表示為通用EIV模型(2)的形式,即附有參數(shù)的條件平差模型形式進(jìn)行估計。

        若設(shè)直線的截距和斜率為待估參數(shù),直線的EIV間接平差模型形式(4)為

        (18)

        表1 直線數(shù)據(jù)點(diǎn)的觀測值

        若僅設(shè)斜率為參數(shù)x,直線的EIV間接形式(18)轉(zhuǎn)化為通用EIV模型(2)的形式,其中多余觀測數(shù)為2,參數(shù)個數(shù)為1,則3個線性無關(guān)的條件方程為

        (19)

        式中,第1式描述了過1、3兩點(diǎn)的直線斜率等于過1、2兩點(diǎn)直線的斜率,第2、3式描述了根據(jù)第1點(diǎn)計算的截距分別等于第2、第4點(diǎn)計算的截距,上式寫成矩陣形式為

        (20)

        表2 通用EIV平差模型估計結(jié)果

        分析EIV模型(18)的估計結(jié)果,可得到如下結(jié)論:

        (1) 表2計算結(jié)果表明,通用EIV模型的WTLS算法與目前EIV間接模型的WTLS常規(guī)算法結(jié)果相等,證明了本文算法的正確性。 此外,通用WTLS估計精度公式與間接WTLS精度公式均為估計參數(shù)的一階近似精度公式,兩者僅模型形式不同,因此兩種算法參數(shù)的估計精度相等。

        (2) 如果將式(19)第一個條件方程改為第1點(diǎn)計算的截距等于第3點(diǎn)的截距,此時,條件方程簡化為僅A為隨機(jī)矩陣而B為固定矩陣的EIV附有參數(shù)的條件平差模型:B(y+vy)+(A+VA)x+w=0。

        (3) 若不設(shè)任何參數(shù),利用直線方程的兩點(diǎn)式可列出直線擬合的EIV條件平差模型:(B+VB)(y+vy)+w=0。

        (4) 如果某個觀測點(diǎn)i視為無誤差的已知點(diǎn),可列出EIV附有限制條件的間接平差模型

        從以上實(shí)例分析可以看到,對于某個具體EIV平差問題,可以根據(jù)需要選擇適宜的平差模型形式求解。通用EIV模型涵括了EIV的4類基本平差模型形式,本文提出的WTLS算法是4種模型的統(tǒng)一解。

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        (責(zé)任編輯:宋啟凡)

        修回日期: 2016-06-10

        E-mail:wxzeng@sgg.whu.edu.cn

        Correspondingauthor:FANGXing

        E-mail:xfang@sgg.whu.edu.cn

        WeightedTotalLeastSquaresofUniversalEIVAdjustmentModel

        ZENGWenxian1,FANGXing1,LIUJingnan1,2,YAOYibin1

        1.SchoolofGeodesyandGeomatics,WuhanUniversity,Wuhan430079,China; 2.ResearchCenterofGNSS,WuhanUniversity,Wuhan430079,China

        Thispaperproposestheuniversalerrors-in-variables(EIV)adjustmentmodelbasedonthefundamentaladjustmenttheory,whichcoverstheparametricadjustmentmodel,conditionaladjustmentmodel,conditionaladjustmentmodelwithparametersandparametricadjustmentmodelwithconstrains.Applyingtotalleastsquares(TLS)principle,wededucetheweightedTLS(WTLS)algorithmandtheapproximatedprecisionoftheEIVmodel.TheuniversalEIVadjustmentmodelanditsestimatorofWTLScontributetotheintegrityoftheoryofEIVmodelestimation.TheproposeduniformWTLSalgorithmisappropriateforprogramminginsoftware,whichcancontributetothegeodeticapplicationofthetheoryoftheEIVmodelestimation.

        universalEIVadjustmentmodel;weightedtotalleastsquares;precision;nonlinearoptimization

        ZENGWenxian(1975—),female,PhD,majorsinthetheoryandmethodofsurveyingdataprocessing.

        P207

        A

        1001-1595(2016)08-0890-05

        國家自然科學(xué)基金(41404005;41474006;41231174;41274022);中央高?;究蒲谢?2042016kf0175)

        2015-03-25

        曾文憲(1975—),女,博士,主要從事測量數(shù)據(jù)處理理論與應(yīng)用的研究。

        方興

        引文格式:曾文憲,方興,劉經(jīng)南,等.通用EIV平差模型及其加權(quán)整體最小二乘估計[J].測繪學(xué)報,2016,45(8):890-894.DOI:10.11947/j.AGCS.2016.20150156.

        ZENGWenxian,FANGXing,LIUJingnan,etal.WeightedTotalLeastSquaresofUniversalEIVAdjustmentModel[J].ActaGeodaeticaetCartographicaSinica,2016,45(8):890-894.DOI:10.11947/j.AGCS.2016.20150156.

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