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      穩(wěn)健估計(jì)在水準(zhǔn)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用

      2012-07-02 01:47:04陳永星
      關(guān)鍵詞:平差抗差迭代法

      陳永星

      (鄭州市規(guī)劃勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院,鄭州450000)

      穩(wěn)健估計(jì)是在粗差干擾不可避免的情況下,選擇適當(dāng)估計(jì)方法,盡可能地減免參數(shù)估值的影響,得出正常模式下的最優(yōu)或接近最優(yōu)的參數(shù)估值。測(cè)量數(shù)據(jù)受誤差干擾是不可避免的,視其誤差大小可分為有效數(shù)據(jù)、有用數(shù)據(jù)和有害數(shù)據(jù)3類。能正確揭示其分布模式的為有效數(shù)據(jù),雖不是有效數(shù)據(jù),但卻能反映分布基本特征,對(duì)提高參數(shù)估值有用,稱為有用數(shù)據(jù),有害數(shù)據(jù)指含有粗差的數(shù)據(jù)。穩(wěn)健估計(jì)原則是充分利用有效數(shù)據(jù),限制利用有用數(shù)據(jù)和排除有害數(shù)據(jù)。在本文中采用了從一般到特殊的驗(yàn)證方法,選取了獨(dú)立的水準(zhǔn)網(wǎng),用Matlab編寫了選權(quán)迭代程序,分別采用Huber法、IGG1法在不含粗差、含有粗差的情況下,進(jìn)行選權(quán)迭代,并和不含粗差、含有粗差的最小二乘估值結(jié)果進(jìn)行比較,比較各種方法的優(yōu)劣。

      1 穩(wěn)健估計(jì)選權(quán)迭代法

      其計(jì)算的迭代過(guò)程如下:

      (1)選擇初始權(quán)P(V0),可令各權(quán)因子初值均為1,即w1=w2=…=wn=1,W =I,則P,P為觀測(cè)權(quán)陣;

      周江文教授1989年提出了不等權(quán)獨(dú)立觀測(cè)情況下的M估計(jì)的法方程寫成矩陣形式為

      (2)解算法方程(1),得出參數(shù)^X和殘差V的第一次估值:

      2 采用的選權(quán)迭代法

      2.1 Huber法

      Huber提出的ρ函數(shù)為:

      式中c為常系數(shù),通常取c=2σ,相應(yīng)的權(quán)函數(shù)為

      2.2 IGG法(周江文法)

      ρ函數(shù)為:

      權(quán)函數(shù)為:

      3 水準(zhǔn)網(wǎng)觀測(cè)值的穩(wěn)健估計(jì)

      某水準(zhǔn)網(wǎng),共有7個(gè)首級(jí)控制點(diǎn),其中A點(diǎn)為已知點(diǎn)。網(wǎng)形如圖1所示。

      圖1 水準(zhǔn)網(wǎng)網(wǎng)形圖

      已知A點(diǎn)高程為HA=31.00m,觀測(cè)高程為:

      取5km觀測(cè)高差的權(quán)為單位權(quán),改正數(shù)以mm為單位。從S1~S9其對(duì)應(yīng)的權(quán)陣為:

      P = diag(1/3,1/4,1/2,1/6,1/6,1/4,1/4,1/3,1)

      4 未加粗差時(shí)的各種方法平差

      控制網(wǎng)采取間接平差法進(jìn)行平差計(jì)算,平差以待定點(diǎn)高程為未知數(shù)。利用最小二乘法和穩(wěn)健估計(jì)的選權(quán)迭代法對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行平差。

      表1 各種方法平差后各個(gè)水準(zhǔn)點(diǎn)高程值/m

      從表1可以看出:在沒(méi)有加入粗差的情況下,各種平差結(jié)果基本一致,都在可接受的范圍內(nèi),都為正確的值。

      5 加入一個(gè)粗差后使用各種方法平差

      為了說(shuō)明各種選權(quán)迭代法在粗差剔除中的應(yīng)用,再加上觀測(cè)路線比較長(zhǎng),在觀測(cè)數(shù)據(jù)h6中加入120mm(遠(yuǎn)大于二倍中誤差)的粗差,即觀測(cè)值為6.601m。然后使用各種方法平差,其平差結(jié)果見(jiàn)表2,各路線平差后的權(quán)見(jiàn)表3。

      表3 加入一個(gè)粗差后的各路線平差后的權(quán)

      從表2可以看出:當(dāng)觀測(cè)值加入粗差后,最小二乘平差結(jié)果偏離正確值,說(shuō)明最小二乘抗差較弱;各種選權(quán)迭代結(jié)果基本一致,都在正確值的范圍內(nèi),說(shuō)明穩(wěn)健估計(jì)具有抗差性。

      從表3可以看出:Huber法和IGG1法L6的單位權(quán)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于其余路線的權(quán),可以認(rèn)為為0。由此可推斷,在觀測(cè)值中含有粗差,這與實(shí)際一致。充分說(shuō)明了Huber法和IGG1法具有發(fā)現(xiàn)粗差的能力。

      6 加入2個(gè)粗差后各種平差結(jié)果

      在數(shù)據(jù)中加入2個(gè)粗差,然后再用各種方法進(jìn)行平差,其平差結(jié)果見(jiàn)表4,各水準(zhǔn)路線平差后的權(quán)見(jiàn)表5。

      從表4與不含粗差的正確結(jié)果比較可以看出:

      (1)當(dāng)加入2個(gè)粗差時(shí),最小二乘平差結(jié)果大大偏離正確值。

      (2)Huber法、IGG1法和正確值相比,都有所偏離,其中IGG1法在整體上與正確結(jié)果最為接近。

      從表5可以看出:Huber法中只探測(cè)出一個(gè)粗差,IGG1法的L3、L6的權(quán)幾乎為0,可以判斷出其中含有誤差,這與結(jié)論相符。

      綜上所述,在探測(cè)粗差時(shí),IGG1法比殘差絕對(duì)和最小法和Huber法都更優(yōu)化,具有準(zhǔn)確的探測(cè)粗差的能力。

      表4 加入2個(gè)粗差后的各點(diǎn)高程

      表5 加入2個(gè)粗差后的各水準(zhǔn)路線平差后的權(quán)

      7 結(jié)語(yǔ)

      通過(guò)本文的一些粗淺的研究,我們可以得出以下結(jié)論:

      (1)在觀測(cè)值不含粗差的情況下,最小二乘估計(jì)具有最優(yōu)性,能得到最優(yōu)的線性解;穩(wěn)健估計(jì)也能很好地估計(jì)參數(shù),但得到的解不是最優(yōu)解。

      (2)在觀測(cè)值含有少量粗差的情況下,最小二乘估計(jì)失效,估計(jì)結(jié)果大大偏離正確值范圍,而穩(wěn)健估計(jì)具有良好的抗差性,能很好地進(jìn)行估計(jì),具有很好抵抗殘差影響的能力。

      (3)當(dāng)批量采集測(cè)量數(shù)據(jù)時(shí),在數(shù)據(jù)中是否含有粗差未知的情況下,不能通過(guò)人工剔除粗差,穩(wěn)健估計(jì)具有很好的抗差效果。

      [1]周江文,黃幼才,楊元喜,等.抗差最小二乘法[M].武漢:華中理工大學(xué)出版社,1995.

      [2]陶本藻.測(cè)量數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)理論和方法[M].北京:測(cè)繪出版社,2007.

      [3]余學(xué)祥,呂偉才.抗差估計(jì)在粗差探測(cè)及測(cè)量平差中的應(yīng)用[J].測(cè)繪工程,1996(3):40-44.

      [4]P J Huber.Robust estimation of a location Parameter[J].Ann.Math.Statist,1964,35(1):73-101.

      [5]H P Shen,Z Y Zhu.Robust estimation of the self-similarity parameter in network traffic using wavelet transform[J].Signal processing,2007,87(9):2111-2124.

      [6]S Baselga.Global optimization solution of robust estimation[J].Journal of Surveying Engineering,2007,133(3):123-128.

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