3D51第2章平差数学模型

2020/1/29第二章平差数学模型与最小二乘原理1第一节概述1.几何模型在测量工作中，为了确定待定点的高程，需要建立水准网，为了确定待定点的平面坐标，需要建立平面控制网（包括测角网、测边网、边角网），我们常把这些网称为几何模型。2.几何量每种几何模型都包含有不同的几何元素，如水准网中包括点的高程、点间的高差，平面网中包含角度、边长、边的坐标方位角以及点的二维或三维坐标等元素。这些元素都被称为几何量。3.函数模型要确定一个几何模型，并不需要知道其中所有元素的大小，只需知道其中的一部分就可以了，其它元素可以通过它们之间的函数描述而确定出来，这种描述所求量与已知量之间的关系式称为函数模型。2020/1/29第二章平差数学模型与最小二乘原理2第一节概述⑴如图三角形ABC中，为了确定它的形状，只需要知道其中任意两个内角的大小就可以了⑵要确定该三角形的大小和形状，就必须知道三个不同的元素，即任意的一边两角、任意的两边一角或者是三边。⑶要确定该三角形的大小、形状和它在一个特定坐标系中的位置和方向，则必须知道图中15个元素中的6个不同的元素，至少要包含一个点的坐标和一条边的坐标方位角，这是确定其位置和方向不可缺少的元素，通常称其为外部配置元素，它们的改变只相当于整个网在坐标系中发生了平移和旋转，并不影响该三角形的内部形状和大小。所以三角形中如果没有已知点坐标和已知方位角时，也可以假定一个点的坐标和一条边的方位角，这就相当于将该三角形定位于某个局部坐标系中，实际上只需要3个元素就可以了。如果A、B两点都是已知点，为确定三角形的大小、形状、位置和方向，则只需要任意两个元素就行了，如两角、两边或一边一角等。2020/1/29第二章平差数学模型与最小二乘原理3第一节概述4.必要观测个数我们把能够唯一地确定一个几何模型所必要的元素，称为必要观测元素。必要观测元素的个数用t表示，称为必要观测个数一个几何模型的必要观测元素之间是不存在任何确定的函数关系的，即其中的任何一个必要观测元素不可能表达为其余必要观测元素的函数。这些彼此不存在函数关系的量称为函数独立量，简称独立量。5.多余观测个数假设对模型中的几何量总共观测n个，nt,显然无法确定模型的解；n=t,则可唯一地确定该模型，但对观测结果中含有的粗差和错误都将无法发现。nt，r=n-tr称为多余观测个数，表示有r个多余观测值，在统计学中也叫自由度。2020/1/29第二章平差数学模型与最小二乘原理4第一节概述6.条件方程现在模型中有r个多余观测量，因此，一定也存在着r个这样的函数关系式。每增加一个多余观测，在它们中间就必然增加且只增加一个确定的函数关系式，有多少个多余观测，就会增加多少个这样的关系式。这种函数关系式，在测量平差中称为条件方程。0180~~~321LLL0~sin~~sin~2211LSLS2020/1/29第二章平差数学模型与最小二乘原理5第一节概述7.平差的概念我们把按照某一准则求得观测值新的一组最优估值的计算过程叫平差。0180321LLLiiiVLLˆ求改正数V消除矛盾产生矛盾多余观测平差V称为观测值的改正数“观测值估值”（又叫平差值、最或是值、最或然值）来代替观测值2020/1/29第二章平差数学模型与最小二乘原理6第二节测量平差的数学模型•在科学技术领域，通常对研究对象进行抽象概括，用数学关系式来描述它的某种特征或内在的联系，这种数学关系式就称为数学模型。本节详细介绍平差的随机模型和常见的平差函数模型及其建立方法。一、函数模型函数模型是描述观测量与待求量之间的数学函数关系的模型。下面简述各种经典平差方法的线性函数模型及其建立方法。1.条件平差如果有n个观测值，必要观测个数为t，则应列出r=n-t个条件方程:先看书上例子或令：则：上式即为条件平差的函数模型。以此模型为基础的平差计算称为条件平差法。建模方法：找出观测值真值之间应该满足的r个关系式。1nL0)~(LF11010~rrnnrALALL~)(0AALW0WA2020/1/29第二章平差数学模型与最小二乘原理7第二节测量平差的数学模型一、函数模型2.附有参数的条件平差法如果有n个观测值，必要观测个数为t，则应列出r=n-t个条件方程。现又增设了u个独立量作为未知参数，且0ut,每增加一个参数应增加一个条件方程，因此，共需列出c=r+u个条件方程，以含有参数的条件方程为平差函数模型的平差方法，称为附有参数的条件平差法。参见书中例子。一般而言，其一般形式为如果条件方程是线性的，其形式为将代入上式，并令则得上式为附有参数的条件平差的函数模型。建模方法：找出观测值真值之间或观测值与参数真值之间应该满足的C个关系式。0)~,~(1XLFc0~~1011cuucnncAXBLALL~)(0AALW0~111cuucnncWXBA1nL2020/1/29第二章平差数学模型与最小二乘原理8第二节测量平差的数学模型一、函数模型3.间接平差法选择几何模型中t个独立量为平差参数，将每一个观测量表达成所选参数的函数，共列出r+u=r+t=n个这种函数关系式，以此作为平差的函数模型的平差方法称为间接平差。（见例子）一般而言，如果某一平差问题中,观测值个数为n，必要观测个数为t，多余观测个数为r=n-t，再增选u个独立参数，u=t，则总共应列出c=r+u=n个函数关系式，其一般形式为或：将代入上式，并令则：上式就是间接平差的函数模型。1~uX)~(~1XFLn111~~nttnndXBLLL~dLl111~nttnnlXB建模方法：将每一个观测量表达成所选参数的函数，共列出r+u=r+t=n个这种函数关系式。2020/1/29第二章平差数学模型与最小二乘原理9第二节测量平差的数学模型一、函数模型4.附有条件的间接平差法如果在某平差问题中，选取ut个参数，其中包含t个独立参数，则多选的s=u-t个参数必定是t个独立参数的函数，即在u个参数之间存在着s个函数关系式。方程的总数c=r+u=r+t+s=n+s个，建立模型时，除了列立n个观测方程外，还要增加参数之间满足的s个条件方程，以此作为平差函数模型的平差方法称为附有条件的间接平差。其函数模型的一般形式为：线性形式的函数模型为因：并令：则上式可写为：这就是附有条件的间接平差的函数模型。其中第二式称为限制条件方程。)~(~1XFLn0)~(1XS111~~nuunndXBL0~11suusWXCLL~dLl111~nuunnlXB0~11suusWXC2020/1/29第二章平差数学模型与最小二乘原理10第二节测量平差的数学模型一、函数模型5.附有条件的条件平差法（综合平差模型）附有条件的条件平差的基本思想是：对于一个平差问题，若增选了u个参数，不论ut、u=t或是ut，也不论参数是否独立，每增加一个参数则肯定相应地增加1个方程，故方程的总数为r+u个。如果在u个参数中有s个是不独立的，或者说在这u个参数中存在着s个函数关系式，则应列出s个形如（2-2-20）的限制条件方程，除此之外再列出c=r+u-s一般条件方程，形成如下的函数模型：考虑到，则：这就是附有条件的条件平差的函数模型0~~1011cuucnncAXBLA0~11suusWXCLL~0~111cuucnncWXBA0~11suusWXC2020/1/29第二章平差数学模型与最小二乘原理11第二节测量平差的数学模型二、随机模型式中D为L的协方差阵，Q为L的协因数阵，P为L的权阵，为单位权方差。函数模型连同随机模型，就称为平差的数学模型。在进行平差计算前，函数模型和随机模型必须首先被确定，前者按上面介绍的方法建立，后者须知道P、Q、D其中之一。一般是按第一章介绍的方法进行平差前经验定权。可以通过平差计算求出其估值，然后根据公式求得D的估值。三、例题见课本nnnnnnPQD120202020/1/29第二章平差数学模型与最小二乘原理12第三节函数模型的线性化不同的平差问题，所列出的函数模型有的是线性的，有的则是非线性的。在进行平差时，必须利用台劳级数将非线性方程线性化，转化为线性方程。为线性化方便，现取的近似值为，则有一、线性化的一般方法X~0XLL~xXX~~0)~,~(111uncXLFFxXFLFXLFxXLFFXLXL~~~()~(0000，，），，00,212221212111,~~~~~~~~~~XLncccnnXLncLFLFLFLFLFLFLFLFLFLFA00,212221212111,~~~~~~~~~~XLucccuuXLucxFXFXFXFXFXFXFXFXFXFBxBAXLFF~),(02020/1/29第二章平差数学模型与最小二乘原理13第三节函数模型的线性化二、五种平差模型线性化后的形式1.条件平差)~,~(111uncXLFF2.附有参数的条件平差可以看出，线性化后的平差模型与线性模型的形式是相同的。xBAXLFF~),(00)~(LFF0)(ALF)(LFW0WA0)~,~(1XLFFc0~),(0xBAXLFF),(0XLFW0~111cuucnncWxBA2020/1/29第二章平差数学模型与最小二乘原理14第三节函数模型的线性化二、五种平差模型线性化后的形式3.间接平差法)~,~(111uncXLFF4.附有条件的间接平差xBAXLFF~),(0)~(~1XFLnxBXFL~)(0)(0XFLl111~nttnnlxB)~(~1XFLn0)~(1XSxXXXX~~)()~(00)(0XWX111~nttnnlxB0~11suusWxC00~~~~~~~~~~212221212111XusssuuXxXXXXXXXXXC2020/1/29第二章平差数学模型与最小二乘原理15第三节函数模型的线性化二、五种平差模型线性化后的形式5.附有条件的条件平差)~,~(111uncXLFFxBAXLFF~),(00)~,~(1XLFc0)~(1XS0~111cuucnncWxBA0~11suusWxC2020/1/29第二章平差数学模型与最小二乘原理16第四节最小二乘原理观测值独立但不等精度时：观测值同精度独立时：所谓极大似然估计，就是要在概率分布密度函数达到极大的条件下来对真误差进行估计：当观测向量服从正态分布时，极大似然估计与最小二乘估计的结果是一致的minPTminPVVTmin2222211nnTvpvpvpPVVmin22221nTvvvPVV121221exp)2(1)(DDfTnmin1VDVTminPVVT第四节最小二乘原理2020/1/29第二章平差数学模型与最小二乘原理17将上式对取一阶导数，并令其为零，得将代入上式得第四节最小二乘原理minVVPVVTT0211122ˆ1niTTTvVBVxdVdViiLxvˆ0ˆ)ˆ(111nininiLx