第 六 章 附有参数的条件平差
误差理论与测量平差基础
《误差理论与测量平差基础》授课教案2006~2007第一学期测绘工程系2006年9月课程名称:误差理论与测量平差基础英文名称:课程编号:??适用专业:测绘工程总学时数: 56学时其中理论课教学56学时,实验教学学时总学分:4学分◆内容简介《测量平差》是测绘工程等专业的技术基础课,测量平差的任务是利用含有观测误差的观测值求得观测量及其函数的平差值,并评定其精度。
本课程的主要内容包括误差理论﹑误差分布与精度指标﹑协方差传播律及权﹑平差数学模型与最小二乘原理﹑条件平差﹑附有参数的条件平差﹑间接平差﹑附有限制条件的间接平差﹑线性方程组解算方法﹑误差椭圆﹑平差系统的统计假设检验和近代平差概论等。
◆教学目的、课程性质任务,与其他课程的关系,所需先修课程本课程的教学目的是使学生掌握误差理论和测量平差的基本知识、基本方法和基本技能,为后续专业课程的学习和毕业后从事测绘生产打下专业基础。
课程性质为必修课、考试课。
本课程的内容将在测绘工程和地理信息系统专业的专业课程的测量数据处理内容讲授中得到应用,所需先修课程为《高等数学》、《概率与数理统计》、《线性代数》和《测量学》等。
◆主要内容重点及深度考虑到专业基础理论课教学应掌握“必须和够用”的原则,结合测绘专业建设的指导思想,教学内容以最小二乘理论为基础,误差理论及其应用、平差基本方法与计算方法,以及平差程序设计及其应用为主线。
测量误差理论,以分析解决工程测量中精度分析和工程设计的技术问题为着眼点,在掌握适当深度的前提下,有针对性的加强基本理论,并与实践结合,突出知识的应用。
平差方法,以条件平差和参数平差的介绍为主,以适应电算平差的参数平差为重点。
计算方法,以介绍适应电子计算机计算的理论、方法为主,建立新的手工计算与计算机求解线性方程组过程相对照的计算方法和计算格式。
平差程序设计及其应用,通过课程设计要求学生利用所学程序设计的知识和平差数学模型编制简单的平差程序,熟练掌握已有平差程序的使用方法。
附有系统参数的平差及其参数显著性检验
附有系统参数的平差及其参数显著性检验摘要:通过对测量误差中系统误差影响及重要性的分析,对附有系统参数平差原理进行了探讨,得出了其平差数学模型和系统参数显著性检验的方法,最后利用某实测数据进行验证计算。
关键字:系统参数;平差;显著性检验1.引言观测误差按性质分为三种成分:粗差、系统误差、偶然误差。
但在经典平差中,通常假定观测值中仅包含系统误差。
经典平差中是假定观测误差中不含有系统误差,但测量实践证明,尽管在观测过程中会采用各种观测措施减少系统误差,并在观测后对观测数据进行了必要的处理,但难以避免观测值中仍含有系统误差。
因此,在平差前完全剔除粗差和消除系统误差的影响是不可能的。
随着测量精度的不断提高,对平差结果的精度要求也愈来愈高,近年来出现了通过平差剔除粗差和消除系统误差对平差结果影响的方法。
传统上剔除观测值的粗差,通常是在平差之前进行,比如采用避免粗差的观测程序,增加多余观测,以及用几何条件闭合差控制粗差等,尽管采用这些措施,一些小的粗差仍然是不可避免的。
1968年,巴尔达(W.Baarda)在他的名著《大地网的检验方法》中,首先用数理统计方法阐述了测量系统的可靠性理论和检验粗差的“数据探测(Data-Snooping)”法。
为在平差过程中自动剔除粗差提供了理论基础;而对平差过程中消除系统误差对平差结果影响的方法,在航空摄影测量学中称为自检校平差。
这种平差方法的基本思想是,在仅含偶然误差模型式的基础上,加入一些附加参数(或称系统参数)用以补偿在观测数据中存在的系统误差对平差结果的影响。
但在函数模型中加入附加参数后,可能会引起附加参数之间或附加参数与基本参数之间的强相关,而使法方程性质恶化,为使法方程性质不致变坏,应剔除一些参数。
附加参数的统计检验就是解决这个问题的。
随着对测量精度的要求越来越高,一些精密工程测量中考虑了系统参数对平差结果的影响。
比如在高速铁路的CPIII测量中、大型GPS网的监测等。
第六章附有参数条件平差
阶可逆对称阵) (Nbb是U阶可逆对称阵)
ˆ V = −QA N ( Bx + W )
T
−1 aa
ˆ L = L +V ˆ = X0 +x ˆ X
二、附有参数的条件平差的计算步骤及示例
1、计算步骤可归结为 根据平差问题, 个独立参数( u<t), ),建 1)根据平差问题,设U个独立参数( u<t),建 立附有参数的条件平差函数模型; 立附有参数的条件平差函数模型; 根据数学模型的系数组法方程; 2)根据数学模型的系数组法方程; 解算法方程、求改正数V 3)解算法方程、求改正数V; 计算观测量的平差值; 4)计算观测量的平差值; 检查平差计算的正确性。 5)检查平差计算的正确性。
ˆ ϕ =Φ(L X) ˆ, ˆ
n1 u1 思考: 思考: 1)需要先求出哪些量的协因数阵? 2)求平差值函数的中误差的步骤?
ˆ ϕ =Φ(L X) ˆ, ˆ
n1 u1
ˆ ˆ ∂Φ ˆ ∂Φ ˆ ˆ dϕ = dL + dX ˆ ˆ ∂L ∂X ˆ ˆ = F T d L + F XT d X = F
V = P A K = QA K, 3 ()
T
−1 T
ˆ x
式称为改正数方程 改正数方程。 则(3)式称为改正数方程。
把上述的三组方程, 把上述的三组方程,即:
A + Bˆ + w = 0 V x
T V = P A K =Q TK A
−1
BT K = 0
称为附有参数的条件平差的基础方程。 称为附有参数的条件平差的基础方程。 基础方程 而把下式: 而把下式:
Q LW QWW Q XW ˆ QKW QVW Q LW ˆ
附有参数的条件平差法方程法方程法方程华北科技学院习题附
1
法方程:1
2
2
x2
8
0
\
3 2 0Ks 5
华北科技学院
第9章习题
5、
v1 v2
v1
v3 v4 v4 v5
5 0 6 0 3 0
v1
xˆ
0
试问: (1)以上函数模型为何种平差方法的模型? (2)本题中,n,t,r,c,u,s分别是多少?
A V B xˆ W 0
cn n1 cu cu c1
C
su
xˆ
u1
Wx
s1
0
法方程
NBaaTKK
Bxˆ CT
W 0 Ks 0
Cxˆ Wx 0
华北科技学院
第9章习题
某平差问题有12个同精度观测值,必要观测数t
= 6,现选取2个独立的参数参与平差,应列出多 少个条件方程?
HA X1 X2 X3 - HB 0
间接平差:
h1 X1
h2 X1 HB - HA
h3 X3 HB - HA
华北科技学院 h4 X3 ,h5 X2
第9章习题
(2)u=2.不独立 附有限制条件的条件平差 r+u=5
h1 X1 0
h2 X2 0
h1 h5 h3 0
h2 h5 h4 0
HA X1 X2 HB 0
华北科技学院
第9章习题
2、A,B为已知点,C为
06 附有参数的条件平差
LL
2 ˆ0 =σ QX ˆX ˆ
§6-2 精度评定
v 三、平差值函数的中误差 ˆ −L ˆ −L ˆ +L ˆ ˆ1 = ∠BAC = 180 − X ϕ 8 6 1 ˆ −L ˆ −L ˆ +L ˆ) sin( 180 X − 8 6 1 ˆ =S ˆ2 = S ϕ BD AB ˆ +L ˆ) sin( L
−QVV
−NaaQKK AQ
N aa
T −QXX ˆˆB
− BQXX ˆˆ
−1 N bb
− N aa QKK
0
−1 −1 − N bb N aa T −1 BQXX B N ˆˆ aa
ˆ X
K
0
QKK AQ
−QKK AQ
−QKK N aa
0
0
V
−QVV
Q − QVV
−QAT QKK N aa
0
QAT QKK
• (2)用常数项与联系数
V T PV = K T N aa K = −W T K
§6-2 精度评定
v 二、观测值函数的协因数
L = L 0 W = AL + W −1 T −1 0 0 X ˆ ˆ = + = − X x X N B N 基本向量 bb aaW −1 −1 ˆ 关系式 K = − N aaW − N aa Bx V = QAT K = −QAT N −1W aa ˆ = L +V L
§6-1 附有参数的条件平差原理
v 二、计算步骤
t
根据平差问题的具体情况,选取u个独立参数, 列出附有参数的条件方程式
c , n n ,1
ˆ+ B X ˆ+A = 0 AL 0
C语言附有参数的条件平差
2:附有参数的条件平差《误差理论与测量平差基础习题集》上第六章的6.1.09的运行结果:源程序:#define N 3 /*N是观测数的个数*/#define C 2 /*C是所列方程的个数*/#define U 1 /*U是所选参数的个数*/#include<stdio.h>#include<math.h>float Naa[C][C],Na[C][C],Nbb[U][U],Nb[U][U],x[U][1],Bx[C][1],V[N][1];float NaB[C][U],Qkk[C][C],QLL[N][N],QA T[N][C];main(){float D(float a[C][N],float b[N][N] ,float c[N][C]);float G(float a[C][C]);float F(float ca[C-1][C-1]);float E(float a[U][C],float b[C][C] ,float c[C][U]);float I(float a[U][U],float b[U][C] ,float c[C][C],float d[C][1]);float K(float a[C][U],float b[U][1] ,float c[C][1]);float L(float a[N][N],float b[N][C] ,float c[C][C],float d[C][1]);float M(float a[C][C],float b[C][U]);float NS(float a[C][U],float b[U][U] ,float c[U][C],float d[C][C]);float O(float a[N][N],float b[N][C]);float S(float a[N][C],float b[C][C] ,float c[C][N],float d[N][N]); float DM(float a[1][N],float b[N][N] ,float c[N][1]);float A[C][N],AT[N][C],B[C][U],BT[U][C];float W[C][1],Q[N][N],P[N][N],NaBT[U][C];float AQ[C][N],VT[1][N],g,f,g1,f1;float g2,g3,g4,g5,g6,g7,g8,x1;int i,j,m;printf("请输入V的系数阵A[C][N]:\n");for(i=0;i<C;i++)for(j=0;j<N;j++)scanf("%8f",&A[i][j]);printf("请输入x的系数阵B[C][U]:\n");for(i=0;i<C;i++)for(j=0;j<U;j++)scanf("%8f",&B[i][j]);printf("请输入常数阵W[C][1]:\n");for(i=0;i<C;i++)for(j=0;j<1;j++)scanf("%8f",&W[i][j]);printf("请输入观测值的协因数阵Q[N][N]:\n");for(i=0;i<N;i++)for(j=0;j<N;j++)scanf("%8f",&Q[i][j]);for(i=0;i<N;i++)for(j=0;j<N;j++)P[i][j]=Q[i][j];for(i=0,j=0;i<N&j<N;i++,j++)P[i][j]=1.0/P[i][j];for(i=0;i<C;i++)for(j=0;j<N;j++)A T[j][i]=A[i][j];for(i=0;i<C;i++)for(j=0;j<U;j++)BT[j][i]=B[i][j];g=D(A,Q,AT);f=G(Naa);for(i=0;i<C;i++)for(j=0;j<C;j++)Na[i][j]=(Na[i][j]/f);g1=E(BT,Na,B);Nb[0][0]=1.0/g1;g2=I(Nb,BT,Na,W);for(i=0;i<U;i++)x[i][0]=(-1)*x[i][0];g3=K(B,x,W);g4=L(Q,AT,Na,Bx);for(i=0;i<N;i++)V[i][0]=(-1)*V[i][0];for(i=0;i<N;i++)VT[0][i]=V[i][0];x1=DM(VT,P,V);x1=x1/(C-U);g5=M(Na,B);for(i=0;i<C;i++)for(j=0;j<U;j++)NaBT[j][i]=NaB[i][j];g6=NS(NaB,Nb,NaBT,Na);g7=O(Q,AT);for(i=0;i<N;i++)for(j=0;j<C;j++)AQ[j][i]=QAT[i][j];g8=S(QAT,Qkk,AQ,Q);printf("参数x[U][1]=");for(i=0;i<U;i++)printf("%15f",x[i][0]);printf("\n改正数V[N][1]=");for(i=0;i<N;i++)printf("%15f",V[i][0]);printf("\n单位权的中误差x1=%15f",sqrt(x1));printf("\n改正后的观测值的协因数阵QLL[N][N]=\n");for(i=0;i<N;i++){for(j=0;j<N;j++)printf("%15f",QLL[i][j]);printf("\n");}}float D(float a[C][N],float b[N][N] ,float c[N][C]){int i,j,m;float d[C][N];for(i=0;i<C;i++)for(j=0;j<N;j++){d[i][j]=a[i][0]*b[0][j];for(m=1;m<N;m++)d[i][j]+=(a[i][m]*b[m][j]);}for(i=0;i<C;i++)for(j=0;j<C;j++){Naa[i][j]=d[i][0]*c[0][j];for(m=1;m<N;m++)Naa[i][j]+=(d[i][m]*c[m][j]);}return (Naa[0][0]);}float G(float a[C][C]){int i,j,m,n;float c[C-1][C-1],y=0;for(i=0;i<C;i++)for(j=0;j<C;j++){for(m=0;m<C;m++)for(n=0;n<C;n++){if(m<i&&n<j)c[m][n]=a[m][n];if(m>i&&n<j)c[m-1][n]=a[m][n];if(m<i&&n>j)c[m][n-1]=a[m][n];if(m>i&&n>j)c[m-1][n-1]=a[m][n];}if((i+j)%2==0)Na[j][i]=F(c);elseNa[j][i]=(-1)*F(c);}for(m=0;m<C;m++)y+=(a[0][m]*Na[m][0]);return (y);}float F(float ca[C-1][C-1]){int i,j,m,n,s,t,k=1;float f=1,c,x,sn;for (i=0,j=0;i<C-1&&j<C-1;i++,j++) {if (ca[i][j]==0){for (m=i;ca[m][j]==0;m++);if (m==C-1){sn=0;return (sn);}elsefor (n=j;n<C-1;n++){c=ca[i][n];ca[i][n]=ca[m][n];ca[m][n]=c;}k*=(-1);}for (s=C-2;s>i;s--){x=ca[s][j];for (t=j;t<C-1;t++)ca[s][t]-=ca[i][t]*(x/ca[i][j]);}}for (i=0;i<C-1;i++)f*=ca[i][i];sn=k*f;return (sn);}float E(float a[U][C],float b[C][C] ,float c[C][U]) {int i,j,m;float d[U][C];for(i=0;i<U;i++)for(j=0;j<C;j++){d[i][j]=a[i][0]*b[0][j];for(m=1;m<C;m++)d[i][j]+=(a[i][m]*b[m][j]);}for(i=0;i<U;i++)for(j=0;j<U;j++){Nbb[i][j]=d[i][0]*c[0][j];for(m=1;m<C;m++)Nbb[i][j]+=(d[i][m]*c[m][j]);}return (Nbb[0][0]);}float I(float a[U][U],float b[U][C] ,float c[C][C],float d[C][1]) {int i,j,m;float dd[U][C],e[U][C];for(i=0;i<U;i++)for(j=0;j<C;j++){dd[i][j]=a[i][0]*b[0][j];for(m=1;m<U;m++)dd[i][j]+=(a[i][m]*b[m][j]);}for(i=0;i<U;i++)for(j=0;j<C;j++){e[i][j]=dd[i][0]*c[0][j];for(m=1;m<C;m++)e[i][j]+=(dd[i][m]*c[m][j]);}for(i=0;i<U;i++)for(j=0;j<1;j++){x[i][j]=e[i][0]*d[0][j];for(m=1;m<C;m++)x[i][j]+=(e[i][m]*d[m][j]);}return (x[0][0]);}float K(float a[C][U],float b[U][1] ,float c[C][1]){int i,j,m;float d[C][1];for(i=0;i<C;i++)for(j=0;j<1;j++){d[i][j]=a[i][0]*b[0][j];for(m=1;m<U;m++)d[i][j]+=(a[i][m]*b[m][j]);}for(i=0;i<C;i++)Bx[i][0]=(d[i][0]+c[i][0]);return (Bx[0][0]);}float L(float a[N][N],float b[N][C] ,float c[C][C],float d[C][1]) {int i,j,m;float dd[N][C],e[N][C];for(i=0;i<N;i++)for(j=0;j<C;j++){dd[i][j]=a[i][0]*b[0][j];for(m=1;m<N;m++)dd[i][j]+=(a[i][m]*b[m][j]);}for(i=0;i<N;i++)for(j=0;j<C;j++){e[i][j]=dd[i][0]*c[0][j];for(m=1;m<C;m++)e[i][j]+=(dd[i][m]*c[m][j]);}for(i=0;i<N;i++)for(j=0;j<1;j++){V[i][j]=e[i][0]*d[0][j];for(m=1;m<C;m++)V[i][j]+=(e[i][m]*d[m][j]);}return (V[0][0]);}float M(float a[C][C],float b[C][U]){int i,j,m;for(i=0;i<C;i++)for(j=0;j<U;j++){NaB[i][j]=a[i][0]*b[0][j];for(m=1;m<C;m++)NaB[i][j]+=(a[i][m]*b[m][j]);}return (NaB[0][0]);}float NS(float a[C][U],float b[U][U] ,float c[U][C],float d[C][C]) {int i,j,m;float dd[C][U],e[C][C];for(i=0;i<C;i++)for(j=0;j<U;j++){dd[i][j]=a[i][0]*b[0][j];for(m=1;m<U;m++)dd[i][j]+=(a[i][m]*b[m][j]);}for(i=0;i<C;i++)for(j=0;j<C;j++){e[i][j]=dd[i][0]*c[0][j];for(m=1;m<U;m++)e[i][j]+=(dd[i][m]*c[m][j]);}for(i=0;i<C;i++)for(j=0;j<C;j++)Qkk[i][j]=(d[i][j]-e[i][j]);return (Qkk[0][0]);}float O(float a[N][N],float b[N][C]){int i,j,m;for(i=0;i<N;i++)for(j=0;j<C;j++){QAT[i][j]=a[i][0]*b[0][j];for(m=1;m<N;m++)QAT[i][j]+=(a[i][m]*b[m][j]);}return (QAT[0][0]);}float S(float a[N][C],float b[C][C] ,float c[C][N],float d[N][N]) {int i,j,m;float dd[N][C],e[N][N];for(i=0;i<N;i++)for(j=0;j<C;j++){dd[i][j]=a[i][0]*b[0][j];for(m=1;m<C;m++)dd[i][j]+=(a[i][m]*b[m][j]);}for(i=0;i<N;i++)for(j=0;j<N;j++){e[i][j]=dd[i][0]*c[0][j];for(m=1;m<C;m++)e[i][j]+=(dd[i][m]*c[m][j]);}for(i=0;i<N;i++)for(j=0;j<N;j++)QLL[i][j]=(d[i][j]-e[i][j]);return (QLL[0][0]);}float DM(float a[1][N],float b[N][N] ,float c[N][1]){int i,j,m;float d[1][N],x;for(i=0;i<1;i++)for(j=0;j<N;j++){d[i][j]=a[i][0]*b[0][j];for(m=1;m<N;m++)d[i][j]+=(a[i][m]*b[m][j]);}for(i=0;i<1;i++)for(j=0;j<1;j++){x=d[i][0]*c[0][j];for(m=1;m<N;m++)x+=(d[i][m]*c[m][j]);}return (x);}程序说明:1) 用该程序前,根据具体情况输入N,C和U;2) 该程序所选参数的个数U必须为1,因为求阶数为1的行列式的逆就是这个数的倒数,而阶数大于1是,逆不能这样求。
Chapter6-附有参数的条件平差
6.1 附有参数的条件平差原理
问题引入
测角网中,A、B为已知点,AC
为已知边。观测了网中的9个角 度,则
观测总数n=9 必要观测数t=5 多余观测数r=4
如何列条件方程???
L1 L2 L3 180 L4 L5 L6 180
基本函数模型
cn n1
A L B X A0 0
cu u1 c1
c1
代入
n1
L L V
0
u 1
X X x
得到: 其中
cn n1
ˆ W 0 AV B x
cu u1 c1
c1
W A L B X 0 A0
cn n1 cu u1
3
6.1 附有参数的条件平差
概念
在平差过ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ中,如果又选了u个独立量作为参数
参加平差计算,就可建立含有参数的条件方程作为 平差的函数模型,这就是附有参数的条件平差。
基本函数模型如下:
cn n1
A L B X A0 0
cu u1 c1
c1
6.1 附有参数的条件平差
1 令Nbb BT Naa B
B K 0
T
ˆB N W 0 B N Bx
T T
1 aa
1 aa
1 ˆ BT N aa Nbb x W 0
1 ˆ W) V P 1 AT N aa (Bx
1 T 1 ˆ Nbb x B N aa W
例题
角度 L1 L2
观测值 59°59′4 0″
A P1 h1 h3 h6 P3
误差理论与测量平差(山东联盟)智慧树知到答案章节测试2023年山东建筑大学
第一章测试1.误差是不可避免的。
A:对B:错答案:A2.构成观测条件的要素有哪些A:外界条件B:计算工具C:观测者D:测量仪器答案:ACD3.对中误差属于那种误差A:系统误差B:偶然误差C:不是误差D:粗差答案:B第二章测试1.两随机变量的协方差等于0时,说明这两个随机变量A:相关B:互不相关C:相互独立答案:B2.观测量的数学期望就是它的真值A:错B:对答案:A3.衡量系统误差大小的指标为A:精确度B:准确度C:不确定度D:精度答案:B4.精度是指误差分布的密集或离散程度,即离散度的大小。
A:错B:对答案:B5.若两观测值的中误差相同,则它们的A:测量仪器相同B:真误差相同C:观测值相同D:精度相同答案:D第三章测试1.设L的权为1,则乘积4L的权P=()。
A:1/4B:4C:1/16D:16答案:C2.有一角度测20测回,得中误差±0.42秒,如果要使其中误差为±0.28秒,则还需增加的测回数N=()。
A:25B:45C:20D:5答案:A3.在水准测量中,设每站观测高差的中误差均为1cm,今要求从已知点推算待定点的高程中误差不大于5cm,问可以设25站。
A:对B:错答案:A4.已知距离AB=100m,丈量一次的权为2,丈量4次平均值的中误差为2cm,若以同样的精度丈量CD的距离16次,CD=400m,则两距离丈量结果的相对中误差分别为( 1/5000 )、(1/20000 )。
A:错B:对答案:B5.A:29B:35C:5D:25答案:D第四章测试1.当观测值为正态随机变量时,最小二乘估计可由最大似然估计导出。
A:对B:错答案:A2.多余观测产生的平差数学模型,都不可能直接获得唯一解。
A:对B:错答案:A3.在平差函数模型中,n、t、r、u、s、c等字母各代表什么量?它们之间有何关系?( n观测值的个数 )(t必要观测数 )(r多余观测数,r=n-t )(u所选参数的个数 )( s非独立参数的个数,s=u-t )( c所列方程的个数,c=r+u )A:对B:错答案:A4.A:对B:错答案:A5.A:错B:对答案:B第五章测试1.关于条件平差中条件方程的说法正确的是:A: 这r个条件方程应彼此线性无关B: 应列出r个条件方程C: r个线性无关的条件方程必定是唯一确定的,不可能有其它组合。
6.5 第二十讲 附有条件的间接平差资料
QWW BT PQPB BT PB N bb ,
1 1 T 1 1 1 1 T 1 1 T QX ( N N C N CN ) Q ( N N C N CN ˆX ˆ bb bb cc bb WW bb bb cc bb )
1 1 T 1 1 1 1 T 1 1 ( N bb N bb C N cc CN bb ) N bb ( N bb N bb C N cc CN bb )
T
Av W 0 W ( AL A0 )
2018/11/1
v B~ x l l L ( BX 0 d )
2
第二十讲
附有限制条件的间接平差
附有限制条件的间接平差: 看成是特殊的间接平差; 特殊在所选参数个数要比 间接平差时个数多; 参数个数u:u>t 函数模型的个数: c=n+(u-t)=n+s 函数模型的类型: 1.按间接平差的观测方程、 2.未知数之间的条件方程(限 ~ ~ 制条件式)。 L F(X ) ~ 函数模型可表示为: ( X )0
u ,1 u ,s s ,1
ˆ Wx 0. C x
s ,u u ,1 s ,1
2018/11/1 12
第二十讲
附有限制条件的间接平差
u ,u
法方程解法一(显性形式): 用
1 CN bb
ˆ CT Ks W 0 N bb x
u ,1 u ,s s ,1 u ,1
左乘(1)-(2)得:
s ,u u ,1 s ,1
B PB x C T K s B T Pl 0,
T
u,n
B
T
n , n n ,1
P V C Ks O.
第六章 附有参数的条件平差
问题:如何计算平差值函数的中误差?
X
C
2
§6-2 精度评定
ˆ 设有平差值函数:
对上式全微分得:
ˆ d ˆ ˆ ˆ FxT dX ˆ dL dX F T dL ˆ ˆ L X
权函数式
ˆ, X ˆ) ( L
n ,1 u ,1
0
ˆ L
1 T QAT N 1BN 1 QAT N aa BQXX B aa bb ˆˆ
0
0
Q QVV
( N aa AQAT
1 N bb BT N aa B)
§6-2 精度评定
三、平差值函数的中误差
ˆ L ˆ L ˆ L ˆ ˆ1 180 X 8 6 1 ˆ ˆ2 S BD ˆ L ˆ L ˆ L ˆ) sin(180 X 8 6 1 S AB ˆ L ˆ) sin(L 6 8
c ,1
组成法方程式。
ˆ W 0 N aa K Bx T (式中Naa AQAT) B K 0
Байду номын сангаас
§6-1 附有参数的条件平差原理
解算法方程。
1 T 1 ˆ Nbb x B N aaW 1 ˆ K N aa ( Bx W ) T T 1 ˆ V QA K QA N aa ( Bx W )
L4
C
L3
ˆ W 0 N aa K Bx T B K 0
(式中Naa AQAT)
L1
A
L2
B
§6-1 附有参数的条件平差原理
3 1 1 0 1 1 ka 0 wa 3 k 0 x w 0 ˆ 2 0 1 b b kc 1 wc 0 1 1 ka 0 0 1 kb 0 kc
第11讲具有参数的条件平差
v1 w1 1 1 1 0 v2 0 ˆ x w 0 0 1 0 1 v 1 3 2 v 4 A W
B
cn n1
ˆ W 0 A V B X
cu u1 c1
V
写成矩阵形式:
cnn1
ˆ W 0 AV BX X
cu u1 c1
W AL BX 0 A0
cru
13
(一)函数模型
一般情况:
c n n1
c n n1
ˆ B X ˆA 0 A L 0
c u u1 c1
c u u1 c 1
1 T V P A K T B K 0
1 QL P 1 AT Q KK AP 1 ˆL ˆ P
2. Q X ˆX ˆ , Q KK
1 T 1 1 1 QX ˆX ˆ N bb B N aa BN bb N bb
QL ˆL ˆ Q LL QVV
ˆ L V L P 1 A T K L ( I P 1 AT Q KK A) L P 1 AT Q KK ( BX 0 A0 )
u 2 c nut ru 22 4
1 2 3
6
1
2
6 X1
X2
180
3
4
5
4 5 X 1 180 2 6 X 1 X 2 180
sin( 3 4 ) sin( 2 ) sin( X 1 ) sin( 1 ) sin( 6 X 1 ) sin( 4 )
观测值的改正条件平差具有参数的条件平差参数非观测量未知数包括条件平差为未知数观测值改正数条件平差附有参数的条件平差法设在平差问题中观测值个数为nt为必要观测数则可列出rnt个条件方程现又增设了u个独立量作为参数而0ut每增设一个参数应增加一个条件方程
第六章-具有约束条件的间接平差2009
116
B T P V + CT K S = 0
u ×n n× n n×1 u× s s×1
u ×1
将函数模型的第一式代入上式后,令
N bb = B T PB , W = B T Pl ; rk(N bb ) = u
u ×u
u×1
则可组成以下法方程组
ˆ + CT K S + W = 0 ⎧N bb x ⎨ ˆ + WX = 0 ⎩ Cx
−1
(
( ))
2 2 = σ0 ⎡ ⎣n − ( u − s )⎤ ⎦ = σ0r
那么单位权方差是
σ 02 =
证明完毕。 (三)协因素阵
E(V T PV ) n − (u − s )
(6.1.9)
ˆ 、V 和 L ˆ 。顾及 在具有约束条件的间接平差中,基本向量为 L 、 W 、 K S 、 X
Q LL = Q
T
n× n
) ) )B ) ) ⎤ ⎥ ⎦ )B ) ) ⎤ ⎥ ⎦
T T
2 ⎡ −1 −1 T −1 −1 = σ0 − N bb tr I − PB(N bb C N CCCN bb )B T ⎤ ⎣ n× n ⎦ 2 −1 −1 T −1 −1 ⎡ n − tr ( PB(N bb C N CCCN bb )B T ) ⎤ = σ0 − N bb ⎣ ⎦ 2 −1 −1 T −1 −1 ⎡ n − tr ( B T PB(N bb C N CCCN bb ) )⎤ = σ0 − N bb ⎣ ⎦ 2 ⎡ −1 −1 ⎤ n − tr I − tr ( CT N CC CN bb = σ0 ) ⎢ ⎥ u u × ⎣ ⎦
−1 −1 T −1 −1 −1 T −1 −1 −1 T −1 −1 T −1 −1 = N bb − N bb C N CC CN bb − N bb C N CC CN bb + N bb C N CC CN bb C N CC CN bb
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V PV 2V T P 2 K T A 0 V
T
V T PV T 2 K T B 2 K S C 0 ˆ x
基础方程:
c n n1
ˆ A V B x W 0
cu u 1
s1
c1
c1
su u1
ˆ C x Wx 0
第 六 章
附有参数 的 条件平差
条件平差:列条件方程?
2 1
6
3
4
5
一、引例:
2
n6 t 2 4 4 4 r 64 2
1
6
3
4
5
图形条件 :
1 2 3 6 180
其它条件如何列?
设未知参数X1
2 1
6 X1
n6 t 2 4 4 4 u 1
P1 h1 A h5 h2 h3
h6 P3
h7
h4
P2
B
第八章
概括平差 函数模型
一、平差模型的回顾
1、条件平差法:
观测数为n,必要观测数 为t,多余观测数r=n-t, 条件方程个数c=r。
~ F (L ) 0
cn n1
A V W 0
c1
2、间接平差法
观测数为n,必要观测数 为t,设t个相互独立的未 知参数,则误差方程个数 c=r+t=n.
例:如图,A是已知的高程点,B、P1、P2、P3 是待定点。已知数据与观测数据列于下表。按间 接平差求各点的高程平差值。
路线 号 1 2 3 4 5 6 7 观测高差 路线长 已知高 (m) 度(km) 程(m) +1.359 1.1 +2.009 1.7 HA=5.0 +0.363 2.3 16 +1.012 2.7 hAB=1.0 +0.657 2.4 00 +0.238 1.4 -0.595 2.5
W AL W0 1 1 ˆ X X 0 N bb B T N aaW
1 1 K N aaW N aa Bx
V QAT K ˆ L L V
二、协因数阵
三、协方差阵: D 02 Q 02 P 1
四、平差值函数的协因数:
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ z f ( L1 , L2 , , Ln ; X 1 , X 2 , , X u ) f 0 f i i k i xi ˆ f0 F T K T x
建立法方程式
AQAT K B x W 0 BT K 0
K ( AQA ) (W B x) N (W B x) x ( B N B) B N W N B N W
T T T 1 aa 1 1 aa 1 bb 1 aa
T 1
1 aa
最小二乘解:
V QA N (W B x)
T 1 aa
X X x
0
附有参数的条件平差法
以含有u个独立参数(0<u<t)的条件方程作为平差 的函数模型,称为附有参数的条件平差法。
cn n1
A V B x W 0
cu u1 c1
自由度为r=c-u。
设定未知参数的目的:
第 七 章
附有限制条 的 间接平差
一、引例
若用间接平差法对 图示三角网进行平 差,试给出误差方 程。
解:n=9,t=5,r=4 设参数 X=[X1,y1,x2,y2,x3,y3]T
S 0 ( X 3 X A ) 2 (Y3 Y A ) 2 参数不独立,出现函数相 关
二、一般原理 函数模型: ˆ V B x l 误差方程: n1 nu u1 n1 ˆ 限制条件式: C x W 0 随机模型: D 2 Q 2 P 1
3
4
5
c n u t r u 2 1 3
1 2 3 6 180 4 5 X 1 180
sin( 3 4 ) sin( 2 ) sin( X 1 ) sin( 1 ) sin( 6 X 1 ) sin( 4 )
ˆ ˆ X X0 x
ˆ V Bx l
附限制条件的间接平差 的最小二乘解
ˆ L L V
三、 精度评定
一)单位权中误差
V T PV V T PV ˆ 02 r n (u s )
二)协因数阵
LL
W B Pl B P( BX d L)
T T 0
T
Z的协因数阵: 表8-2
三)平差值函数的协因数
(X )
d
X
d X) F d X
T
Q F Q F
T
XX
四)附有限制条件平差的间接平差计算步骤
1. 根据平差问题的具体情况,设定参数,列出误差方程式与 限制条件。 2. 根据观测值的权组成法方程式。 3. 解算法方程,求出联系数X与K值。 4. 将K与x值代入改正数方程式,求出V值,并求出平差值与 参数平差值。 5. 精度评定。
随机模型
2 2 D 0 Q 0 P 1
在函数模型中,待求量是n个观测值的改 正数和u个参数,而方程的个数是c+s=r+u, 所以有无穷多组解。 为此,应当在无穷多组解中求出满足最 小二乘原理的一组解。 按照求条件极值的方法组成函数:
T ˆ ˆ V T PV 2 K T ( AV Bx W ) 2 K S (Cx W X )
1
设未知参数X1,X2
u2 c nu t r u 22 4
2 1
6 X1
X2
3
4
5
1 2 3 6 180 4 5 X 1 180 2 6 X 1 X 2 180
sin( 3 4 ) sin( 2 ) sin( X 1 ) sin( 1 ) sin( 6 X 1 ) sin( 4 )
ˆ ˆ X X 0 x X 0 ( N bb1 N bb1C T N cc1CN bb1 )W N bb1C T N cc1W X
KS N
1 cc
CN
1 bb
W WX
ˆ V Bx l
ˆ L L V
基本向量:
ˆ ˆ Z L W X K V L
W ( AL BX 0 A0 )
随机模型: 法方程: Naa cc
BT u c
2 2 D 0 Q 0 P 1
B K W cu c1 c1 ˆ 0 ux1 u01 uu
特点:方程中即有观 测量又有未知参数。 采用改正数表示。
1
二、附有参数的条件平差法的一般原理
函数模型:
cn n1
ˆ A L B X W 0
cu u1 c1
ˆ L L V
cn n1 cu u 1
B PBx C K S B Pl 0 ˆ ˆ Cx W X 0
T T T
K S N cc1 CN bb1W W X
ˆ x N bb1 W C T N cc1 CN bb1W W X
1 1 1 1 ( N bb N bb C T N cc1CN bb )W N bb C T N cc1W X
nu u1
s1
n1
s1
su u1
ˆ C x WX 0
二、引例:
三、附限制条件的条件平差法:
函数模型
c n n1
ˆ A V B x W 0
cu u 1 c1
c1
W F ( L, X 0 )
su u1
ˆ C x Wx 0
s1
s1
W X ( X 0 )
~ ~ L F(X )
V B x l
n1 nt t 1 n1
3、 附有参数的条件平差法
观测值个数为n,必要观测 数为t,多余观测数r=n-t, 引入u个独立参数(0<u<t), 则条件方程个数c=r+u。
~ ~ F (L, X ) 0
cn n1
A V B x W 0
K T [k a kb kc ]T
求其一阶偏导数,并令其为0:
2V T P 2 K T A 0 V PV AT K x
2k T B 0
B T K 0 V P 1 AT K QAT K
附参数的条件平差的 基础方程
AV B x W 0 T B K 0 V QAT K
ˆ V PV 2 K (Cx W X )
T T S
V T PV V T T T 2V P 2 K S C 2V T PB 2 K S C 0 ˆ ˆ x x
B T PV C T K S 0
n1
ˆ V B x l
nu u1
n1
组建法方程:
(1)列立条件方程较困难时。 (2)为了在条件平差过程中,直接估计一 些量以及其精度。
三、附有参数的条件平差的计算步骤
1. 根据平差问题的具体情况,设定参数(相互独立,个数小 于t,列出条件方程式,条件方程的个数等于多余观测数r 与设定未知参数之和。 2. 列立条件方程式,组建法方程式。 3. 解算法方程,求出联系数K与x值。