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。
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:
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
ρ函數(shù)為:
權(quán)函數(shù)為:
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)
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。
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。
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)
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。
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長(zhǎng)春工程學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)2012年4期