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第五章 附有限制条件的条件平差

ˆ x ( N bb1 N bb1C T N cc1CN bb1 )We N bb1C T N cc1Wx (5-1-26)
将(5-1-22)式代入(5-1-16)式,整理可得 (5-1-27) 在实际计算时,当列出函数模型(5-1-11)、(5-11 N aa 、 aa1、N bb 、 bb1、 cc 、cc 和 W e , N N N N 12)式后,即可计算 ˆ 然后根据(5-1-26)式解算 x ,再由(5-1-27)式求 得观测值的改正数V。最后根据(5-1-20)、(5-1-21) 式求得观测值的平差值和参数的平差值,完成求平差 值的工作。
T 2 K T B 2 K S C 0 ˆ x
两边转置整理后,则有:
nn n1
T
PVA K 0
T nc c1
T
(5-1-14)
B K C KS 0
uc c1 u s s1
(5-1-15)
以上(5-1-11)、(5-1-12)、(5-1-14)、(5-115)四式联合称为附有限制条件的条件平差的基础方 程。其中共包括有n+u+c+s个方程,包含的未知量的 个数也是n+u+c+s个,它们分别是:
附有限制条件的条件平差法单位权方差估值的计算 仍然是用 V T PV 除以它的自由度r,即:
ˆ2 0 V T PV r V T PV cu s
(5-2-1)
其中 V T PV 的计算,可以利用观测值的改正数及其 权阵直接计算,当不能直接知道改正数的情况下, 也可以使用下面推导的公式进行计算。
1 ˆ V P 1 AT N aa (W Bx)
§5-2 精度评定
任何一种平差方法,其精度评定的内容都包括 以下三方面内容:单位权方差估值的计算、各向 量的协因数阵及向量间的互协因数阵的推导、平 差值函数协因数及其中误差的计算,本节也将对 这三方面内容作介绍。

一、单位权方差估值的计算公式
Qww AQll A N aa
T
(5-2-4)
We B T N aa1W
QW eW e B N N aa N B B N B N bb (5-2-5)
T T
Q XˆX ( N bb1 N bb1C T N cc1CN bb1 ) N bb ( N bb1 N bb1C T N cc1CN bb1 ) T ˆ
,为此,
按求条件极值的方法组成新的函数
ˆ V PV 2 K ( AV Bx W ) T ˆ 2 K S (Cx Wx ) (5-1-13)
T T
ˆ 为求其极小值,将上式分别对V和 x 求一阶偏导数 并令一阶偏导数为零,得
V 2V T P 2 K T A 0
K s N cc1 (W x CN bb1W e ) N cc1W x N cc1CN bb1W e
V P A K QA K
T T n 1
1
ˆ L L V
ˆ 下面举例说明若干协因数阵的推导过程,考虑到 X 为非随机量,所以 W x 可以视为常量。
u c c 1
u s
s1
0
s u u 1
C ~ Wx 0 x
s1
(5-1-17)式称为附有条件的条件平差的法方程,其系 数矩阵对称,所以仍是一个对称线性方程组。可将 其写成如下形式:
N aa T B 0 B 0 C 0 K W T ˆ 0 0 C x 0 K s W x
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,则建立平差模型时应 列出s个限制条件方程,除此之外再列出c=r+u-s个 一般条件方程,因此方程总数也可以认为是c+s个, 形成如下的函数模型
~ ( X ) 0
~ ~ A L B X A0 0
cu u1 c1
(5-1-22)
将其代入(5-1-17b)得:
ˆ B T N aa1 (W Bx ) C T K s 0

ˆ B N Bx C K s B N W 0 (5-1-23)
T T T
u u
1 aa
1 aa
若令 N B T N 1 B , bb aa 则(5-1-23)式可以写为
CN C K s CN We W x 0
N cc CN bb1C T
1 bb
于是前式可写成
N cc K s CN W e W x 0 由此式可得
1 bb
K s N (Wx CN We )
1 cc
1 bb
(5-1-25)
将上式代入(5-1-24)式,整理可得
前三类方程中都含有观测量或同时含有观测量和未 知参数,而最后一种方程则只含有未知参数而无观 测量,为了便于区别起见,特将前三类方程统称为 一般条件方程,而最后一类条件方程称为限制条件 方程。
但在很多情况下,即使我们选了u<t或u=t个 参数,但它们之间却是相关的,即使我们选择 了u>t个参数,也不一定就包含t个独立参数, 这是前面几种方法中所未提及的概念。在这种 情况下,就无法应用前面介绍的几种平差方法 进行平差了,那么针对这种情况,采用什么样 的函数模型和平差方法,正是本章所要讨论的 内容。 在第二章中介绍过附有条件的条件平差的模 型建立方法,该方法也要增选u个参数,方程的 总数为r+u个。
则可写出其线性化后的函数模型为 A B ~ W 0 x (5-1-8) cn n1 cu u1 c1
su u 1
C ~ Wx 0 x
s1
(5-1-8) (5-1-8) (5-1-8)
以和的估值和代入上式,则
cn n1
ˆ A V B x W 0
cu u1 c1
u 1
1 aa
1 aa
1 aa
( E N bb1C T N cc1C )( N bb1 N bb1C T N cc1CN bb1 )
( N bb1 N bb1C T N cc1CN bb1 N bb1C T N cc1CN bb1
T T T T T
因为
BT K C T K S 0
u c c1 us s1
,则有
ˆ T C T K s W T K (C x ) T K s ˆ V PV W K x
T T
考虑到
T
su u 1
ˆ C x W x 0,有
s1
V PV W K W K s
ˆ L L V ˆ X0 x ˆ X
(5-1-20) (5-1-21)
就平差目的而言,V和 x 是所需要的解,联 ˆ Ks 系数 s1 和 cK1 则是解算过程中的过渡数值。因 此,下面将进一步推导各量的显性表达式。 由(5-1-17a)式可得:
ˆ K N (W Bx)
1 aa
第五章 附有限制条件的条件平差
§5-1 基础方程和它的解
前面几章介绍的条件平差、附有参数的条件平差、 间接平差、附有条件的间接平差等四种经典平差 方法,除条件平差不增选参数外,其它三种方法 都要增选数量不等的参数参与平差,其未知参数 的个数分别是u<t,u=t,u>t,且要求参数间彼此 独立,在u>t的情况下,也要求必须包含t个独立 参数,从函数模型上看,四种平差方法总共包含 如下四类的方程:
T T x
(5-2-2)
ˆ 若将代入上式 K N (W Bx ) ,得
ˆ V T PV W T N aa1 (W B x ) W xT K s T 1 T 1 T ˆ W N aa W W N aa B x W x K s
1 aa
顾及到
We B T N aa1W , u 1
L EL
W ( AL BX A0 ) AL W
0 0
ˆ ( N bb1 N bb1C T N cc1CN bb1 )W e N bb1C T N cc1W x x
ˆ ˆ K N aa1 (W Bx ) N aa1W N aa1 Bx
V,
n1
ˆ x , K, Ks u1 c1
s1
方程的个数和待定量的个数相同,可唯一确定各未知 数。 解算此基础方程,通常是先从(5-1-14)式解得:
V P A K QA K
T T n1
1
(5-1-16)
上式称为改正数方程。
将此式代入(5-1-11)式,则有:
c n n n
ˆ A P 1 A T K B x W 0
n c c u u 1 c 1

N aa AP A
1
T
连同(5-1-15)、(5-1-12)式,则得:
ˆ N aa K B x W 0
cc c1 cu u 1
c 1
T BT K C KS
(5-1-17a) (5-1-17b) (5-1-17c)
N bb1C T N cc1CN bb1C T N cc1CN bb1 )
c1
~ ~ F (L, X ) 0
(5-1-5) (5-1-6) (5-1-7) (5-1-8)
S 1
若为线性形式,则为
cn n1
su u1
~ C X C0 0
s1
无论线性模型还是非线性模型,按照第二章介绍的 线性化方法和结论,并考虑到
~ X X0 ~ x
~ L L
su u 1
ˆ C x Wx 0
s1
式中
W ( AL BX 0 A0 )
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