孫海燕,黃華兵,王喜娜
武漢大學(xué)測(cè)繪學(xué)院,湖北武漢430079
由于儀器、測(cè)量環(huán)境和觀測(cè)人員等方面的原因,觀測(cè)值有時(shí)會(huì)包含粗差。如果觀測(cè)值中含有粗差,采用最小二乘法進(jìn)行平差時(shí),粗差的存在不可避免會(huì)對(duì)平差結(jié)果產(chǎn)生不利影響,甚至導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)果。這個(gè)結(jié)論已經(jīng)得到理論上的證明和實(shí)踐的驗(yàn)證。
現(xiàn)在已經(jīng)有許多方法來消除或減弱粗差的影響。這些方法通常分為兩類。一類是依據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理對(duì)粗差進(jìn)行探測(cè)與定位并將其剔除,這方面的研究以文獻(xiàn)[1]的粗差探測(cè)法為代表。另一類是穩(wěn)健估計(jì)(又稱抗差估計(jì)),這種方法不需要對(duì)粗差進(jìn)行定位與剔除,而是選擇適當(dāng)?shù)墓烙?jì)方法(如L1范數(shù)最小估計(jì)、M估計(jì)等),使得估計(jì)結(jié)果不受或少受粗差的影響。在實(shí)際計(jì)算中,這些方法大都是通過給含有粗差的觀測(cè)值一個(gè)較小的權(quán),從而減小該觀測(cè)值在平差中的作用。常用的方法主要是選權(quán)迭代法,如丹麥法、文獻(xiàn)[2]提出的驗(yàn)后方差估計(jì)法和文獻(xiàn)[3—5]提出的IGG方案。實(shí)際上這兩類方法都依賴于通過平差計(jì)算得到的改正數(shù),而含有粗差的觀測(cè)值并不一定得到較大的改正數(shù),因而有時(shí)會(huì)造成誤判。也有研究人員從真誤差出發(fā),提出了有益的方法。文獻(xiàn)[6]提出了多維粗差同時(shí)定位定值法(LEGE法),文獻(xiàn)[7]提出了粗差的擬準(zhǔn)檢定法(QUAD法)。使用LEGE法和QUAD法都需要進(jìn)行平差計(jì)算,同樣也受到改正數(shù)的影響,比如作為LEGE法判斷依據(jù)的單位權(quán)中誤差是改正數(shù)的函數(shù),QUAD法選擇擬準(zhǔn)觀測(cè)的指標(biāo)也是改正數(shù)的函數(shù)。
實(shí)際上,在處理粗差之前應(yīng)該分析多維平差問題中是否存在一類觀測(cè)值,出現(xiàn)在其中的粗差是不可發(fā)現(xiàn)或無法定位的。粗差處理方法不能有效處理這類粗差,故其對(duì)平差結(jié)果可能會(huì)產(chǎn)生較大影響。能否發(fā)現(xiàn)某個(gè)觀測(cè)值中的粗差,或者消除或減弱其影響,不僅取決于多余觀測(cè)數(shù)等全局性指標(biāo),而且與粗差出現(xiàn)的位置有關(guān)。關(guān)于粗差所處位置對(duì)粗差處理的影響,文獻(xiàn)[8]曾提出杠桿觀測(cè)的概念,指出不論實(shí)際誤差如何,杠桿觀測(cè)只得到低改正,這使得杠桿觀測(cè)含有的粗差比其他位置的粗差難于發(fā)現(xiàn)。
綜上所述,本文試圖建立一種局部的粗差分析方法,不依賴于平差計(jì)算和改正數(shù),確定出現(xiàn)在某個(gè)位置的粗差是否可以被發(fā)現(xiàn)和定位,并且在此基礎(chǔ)上給出一種粗差探測(cè)方法。
在討論局部分析法之前,先分析一個(gè)水準(zhǔn)網(wǎng),如圖1所示。
圖1 水準(zhǔn)網(wǎng)Fig.1 Leveling network
圖1中,A點(diǎn)高程已知,其余8點(diǎn)高程待求,觀測(cè)值等精度,觀測(cè)方向如箭頭所示。
無論觀測(cè)值取何值,h1的改正數(shù)為0,h3和h7的改正數(shù)大小相等。
假設(shè)水準(zhǔn)網(wǎng)中只有一個(gè)粗差。若h1含有粗差,則根據(jù)改正數(shù)不可能發(fā)現(xiàn)粗差。若粗差出現(xiàn)在h3或h7上,則必然導(dǎo)致錯(cuò)誤。由于h3和h7的改正數(shù)大小相等,結(jié)果只能是h3和h7都有粗差或者都沒有粗差,這兩種結(jié)果都與實(shí)際情況不符。
從圖1水準(zhǔn)網(wǎng)的分析可以看出,粗差能否被正確處理與其位置密切相關(guān)?;诖耍疚奶岢龆嗑S平差問題粗差的局部分析法。
局部分析法的主要思路是從局部考察一個(gè)觀測(cè)值,討論平差問題能否容忍出現(xiàn)在其中的粗差。具體做法是將局部化作一個(gè)一維問題,再應(yīng)用一維問題粗差分析的結(jié)論進(jìn)行討論。
首先,給出一維問題粗差分析的結(jié)論。設(shè)對(duì)一個(gè)真值未知的被觀測(cè)量進(jìn)行m次觀測(cè)。m=1時(shí),觀測(cè)值的真值未知,故其含有的粗差是不可發(fā)現(xiàn)的。m=2時(shí),兩個(gè)觀測(cè)值之差的理論值為0,比較觀測(cè)值即可確定二者是否含有粗差,但無法確定誰含有粗差。m≥3時(shí),根據(jù)穩(wěn)健估計(jì)中位數(shù)法,如果觀測(cè)值中含有k(0<k<m/2)個(gè)粗差,那么中位數(shù)是正常觀測(cè)值,故粗差可以全部定位;如果含有k(k≥m/2)個(gè)粗差,則不能定位。
對(duì)于多維平差問題,比較一個(gè)被觀測(cè)量的觀測(cè)值與其組合觀測(cè),可發(fā)現(xiàn)觀測(cè)值和組合觀測(cè)是否含有粗差。組合觀測(cè)定義為:設(shè)s為多維平差問題的一個(gè)被觀測(cè)量,其觀測(cè)值為L,如果存在其他被觀測(cè)量s1、s2、…、sm(對(duì)應(yīng)觀測(cè)值為L1、L2、…、Lm)的函數(shù)f滿足f(s1,s2,…,sm)=s,則稱f(L1,L2,…,Lm)為s的組合觀測(cè)。另外,一維問題的粗差分析要求觀測(cè)值是誤差獨(dú)立的,所以在多維平差問題的粗差分析中使用的組合觀測(cè)也應(yīng)當(dāng)是誤差獨(dú)立的,即要求所有組合觀測(cè)兩兩之間沒有公共觀測(cè)值。根據(jù)組合觀測(cè)確定誤差獨(dú)立組合觀測(cè)以后,即可將誤差獨(dú)立組合觀測(cè)與觀測(cè)值看做對(duì)被觀測(cè)量的重復(fù)觀測(cè),從而可以應(yīng)用一維問題的結(jié)論分析被觀測(cè)量。
設(shè)s為多維平差問題的一個(gè)被觀測(cè)量,其觀測(cè)值為L。記s的誤差獨(dú)立組合觀測(cè)數(shù)為m1,包含觀測(cè)值和誤差獨(dú)立組合觀測(cè)的總獨(dú)立觀測(cè)數(shù)為m2。根據(jù)m1的取值討論如下:
(1)m1=0時(shí),m2=1,由一維問題結(jié)論可知觀測(cè)值含有的粗差是不可發(fā)現(xiàn)的。
(2)m1=1時(shí),m2=2,可以發(fā)現(xiàn)粗差但不能定位。
(3)m1≥2時(shí),m2≥3,如果被觀測(cè)量k(0<k<m2/2)個(gè)獨(dú)立觀測(cè)含有粗差,那么可以定位粗差。
局部分析法的關(guān)鍵是計(jì)算被觀測(cè)量的誤差獨(dú)立組合觀測(cè)數(shù)。下面給出根據(jù)多維平差問題函數(shù)模型確定誤差獨(dú)立組合觀測(cè)數(shù)的一般方法。
多維平差問題的函數(shù)模型為
可從B中選取t行組成矩陣B2(t×t),使得B2可逆,余下的n-t行構(gòu)成矩陣B1。按此選法可得對(duì)應(yīng)的和d2,于是式(1)可寫為
B2可逆,式(3)化為),將其代入式(2)即得
具體算法為:
(2)如果G3為空,執(zhí)行第5步;否則,從G3取一種選法(不放回),組成B2和B1。
(3)如果B2可逆,執(zhí)行第4步;否則,執(zhí)行第2步。
(5)上述步驟完成后,得到G1,計(jì)算G1元素的成員數(shù),記min為最少的成員數(shù),max為最多的成員數(shù)。設(shè)q=min。
(6)如果q>max,算法結(jié)束;否則,取成員數(shù)為q的一個(gè)組合觀測(cè)f1,將其從G1中移除,并加入G2。
(7)遍歷G1,移除與f1有共同成員的組合觀測(cè)。
(8)若G1為空,則算法結(jié)束;否則,執(zhí)行第9步。
(9)如果成員數(shù)為q的組合觀測(cè)未取完,執(zhí)行第6步;如果已取完,令q=q+1,執(zhí)行第6步。
(10)算法結(jié)束。
得到誤差獨(dú)立組合觀測(cè)數(shù)并不能確定哪個(gè)觀測(cè)值含有粗差,還需要通過其他方法作進(jìn)一步探測(cè)。下面給出一種基于局部分析法的粗差探測(cè)方法。
令
由式(5)可知w的真值為零,所以式(6)計(jì)算值就是真誤差。根據(jù)誤差傳播律可求得w的中誤差σw,如果|w|≤2σw(偶然誤差服從正態(tài)分布時(shí)),并且不考慮粗差相互抵消的情況,則可認(rèn)為w定義式中的觀測(cè)值都沒有粗差。然后依次對(duì)其他誤差獨(dú)立組合觀測(cè)進(jìn)行分析,即可確定L~(i)的獨(dú)立觀測(cè)所涉及的哪些觀測(cè)值不含粗差。對(duì)平差問題的其他被觀測(cè)量作上述分析,同樣可以確定一部分不含粗差的觀測(cè)值。分析完所有的被觀測(cè)量后,可確定出不含粗差的觀測(cè)值,余下的即為含粗差觀測(cè)值。
算例采用文獻(xiàn)[9]的例7-4,是一個(gè)測(cè)角網(wǎng)坐標(biāo)平差,如圖2所示。
圖2 測(cè)角網(wǎng)Fig.2 Goniometric network
圖2中,A、B、C為已知點(diǎn),坐標(biāo)見表1,D為待定點(diǎn)。角度觀測(cè)值為等精度(中誤差1.7″,先驗(yàn)精度),列于表2。其中∠2含有粗差。
表1 已知點(diǎn)坐標(biāo)Tab.1 Coordinates of known points m
表2 角度觀測(cè)值Tab.2 Observed value of angles ″
設(shè)D點(diǎn)的坐標(biāo)真值為(10 122.16m,10 312.44m),計(jì)算出6個(gè)角度被觀測(cè)量的真值,列于表3的第2列。列出測(cè)角網(wǎng)坐標(biāo)平差的誤差方程,根據(jù)設(shè)計(jì)矩陣計(jì)算每個(gè)被觀測(cè)量的誤差獨(dú)立組合觀測(cè),結(jié)果列于表3。表3中,角度單位為″。w為被觀測(cè)量的觀測(cè)值與組合觀測(cè)的差值,σw為w的中誤差,m1為誤差獨(dú)立組合觀測(cè)數(shù),m2為包含觀測(cè)值和誤差獨(dú)立組合觀測(cè)的總獨(dú)立觀測(cè)數(shù)。
根據(jù)局部分析法,由表3的m2可知,如果的獨(dú)立觀測(cè)有1個(gè)粗差,可以定位,多于1個(gè)時(shí)則不能定位。其他5個(gè)角度被觀測(cè)量與有相同的結(jié)論。
表3 測(cè)角網(wǎng)分析結(jié)果Tab.3 Analysis results of goniometric network ″
以表3的第4行為例,w表示∠1與4.23∠4+1.89∠5-912 817.3的差值,可以看出|w|≤2σw,于是w表達(dá)式中涉及的∠1、∠4和∠5不含粗差,分析所有被觀測(cè)量可確定∠1、∠3、∠4、∠5和∠6不含粗差。那么,余下的∠2即為含粗差觀測(cè)值,這與給定的觀測(cè)值含粗差情況相符。
局部分析法逐個(gè)分析平差問題的觀測(cè)值能否容忍粗差,克服了從整體上分析可容忍粗差個(gè)數(shù)的不合理性,實(shí)質(zhì)上是將多維平差問題轉(zhuǎn)換為多個(gè)一維問題進(jìn)行討論,其優(yōu)點(diǎn)在于無需進(jìn)行平差計(jì)算,僅依據(jù)平差問題的函數(shù)模型,因而適用于一般的平差問題。
由于各種粗差處理方法均不能正確處理不可發(fā)現(xiàn)和無法定位的粗差,為消除或減弱其對(duì)平差結(jié)果的影響,使用穩(wěn)健估計(jì)等方法之前應(yīng)當(dāng)采用局部分析法分析平差問題。
[1] BAARDA W.A Testing Procedure for Use in Geodetic Networks[M].Delft:Netherlands Geodetic Commission,1968:5-97.
[2] LI Deren.Gross Error Location by Means of the Iteration Method with Variable Weights[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,1984,9(1):46-68.(李德仁.利用選擇權(quán)迭代法進(jìn)行粗差定位[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào):信息科學(xué)版,1984,9(1):46-68.)
[3] ZHOU Jiangwen.Classical Theory of Errors and Robust Estimation[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,1989,18(2):115-120.(周江文.經(jīng)典誤差理論與抗差估計(jì)[J].測(cè)繪學(xué)報(bào),1989,18(2):115-120.)
[4] ZHOU Jiangwen,YANG Yuanxi.Robust Collocation[C]∥Proceedings on Robust Estimation.Beijing:Surveying and Mapping Press,1992:41-50.(周江文,楊元喜.抗差擬合推估[C]∥抗差估計(jì)論文集.北京:測(cè)繪出版社,1992:41-50.)
[5] YANG Yuanxi.Robust Estimation for Correlated Observations[C]∥Proceedings on Robust Estimation.Beijing:Surveying and Mapping Press,1992:14-22.(楊元喜.相關(guān)觀測(cè)抗差估計(jì)[C]∥抗差估計(jì)論文集.北京:測(cè)繪出版社,1992:14-22.)
[6] YU Zongchou,LI Mingfeng.Simultaneous Location and Evaluation of Multidimensional Gross Errors[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,1996,21(4):323-329.(於宗儔,李明峰.多維粗差的同時(shí)定位與定值[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào):信息科學(xué)版,1996,21(4):323-329.)
[7] OU Jikun.Quasi-accurate Detection of Gross Errors(QUAD)[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,1999,28(1):15-20.(歐吉坤.粗差的擬準(zhǔn)檢定法(QUAD法)[J].測(cè)繪學(xué)報(bào),1999,28(1):15-20.)
[8] ZHOU Jiangwen,YANG Yuanxi.On Residuals and Leverage Observations[C]∥Proceedings on Robust Estimation.Beijing:Surveying and Mapping Press,1992:33-40.(周江文,楊元喜.論余差及杠桿觀測(cè)[C]∥抗差估計(jì)論文集.北京:測(cè)繪出版社,1992:33-40.)
[9] School of Geodesy and Geomatics Wuhan University.Error Theory and Foundation of Surveying Adjustment[M].Wuhan:Wuhan University Press,2003.(武漢大學(xué)測(cè)繪學(xué)院測(cè)量平差學(xué)科組.誤差理論與測(cè)量平差基礎(chǔ)[M].武漢:武漢大學(xué)出版社,2003.)