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    基于自然樣條補(bǔ)償最小二乘的高程誤差研究

    2010-11-13 08:03:46王守春汪長(zhǎng)余王松慶米景躍安麗麗
    測(cè)繪工程 2010年4期
    關(guān)鍵詞:參數(shù)估計(jì)樣條高程

    王守春,汪長(zhǎng)余,王松慶,米景躍,安麗麗

    (天津市水利科學(xué)研究院,天津 300061)

    基于自然樣條補(bǔ)償最小二乘的高程誤差研究

    王守春,汪長(zhǎng)余,王松慶,米景躍,安麗麗

    (天津市水利科學(xué)研究院,天津 300061)

    基于非參數(shù)自然樣條補(bǔ)償最小二乘估計(jì)方法,把 GPS高程數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的水準(zhǔn)數(shù)據(jù)的差值作為觀測(cè)值,按照非參數(shù)自然樣條補(bǔ)償最小二乘的估計(jì)方法,得到消弱偶然誤差v之后的平差值,并以此去改正 GPS高程,可以取得較好的效果。并以某河道測(cè)量采集的數(shù)據(jù)作為事例,證明該方法的有效性。

    自然樣條內(nèi)插;補(bǔ)償最小二乘;非參數(shù);GPS高程

    目前測(cè)量數(shù)據(jù)處理中,主要用到的有參數(shù)估計(jì)、半?yún)?shù)估計(jì)以及非參數(shù)估計(jì)。對(duì)于參數(shù)估計(jì)和半?yún)?shù)估計(jì),其中參數(shù)部分的形式是需要已知的,因此它們具有較好的外延性。而對(duì)于一組不知道各參數(shù)之間關(guān)系的測(cè)量數(shù)據(jù),參數(shù)估計(jì)的方法就顯得無(wú)能為力,這恰好是非參數(shù)估計(jì)所能解決的問(wèn)題。非參數(shù)自然樣條補(bǔ)償估計(jì)是非參數(shù)估計(jì)方法中較為常用的一種。本文基于非參數(shù)自然樣條補(bǔ)償最小二乘的方法來(lái)分析高程點(diǎn)矯正誤差。

    1 非參數(shù)自然樣條補(bǔ)償最小二乘

    1.1 光滑自然樣條內(nèi)插

    對(duì)于一組測(cè)量數(shù)據(jù)(Li,ti),i=1,…,n,希望得到一光滑曲線s(t),其內(nèi)插數(shù)據(jù)點(diǎn)為(Li,ti),且滿足s(ti)=Li,當(dāng)前最為常用的方法是自然樣條函數(shù)法。自然樣條函數(shù)是一分段多項(xiàng)式函數(shù),也即是:對(duì)某一區(qū)間[a,b]作劃分,Δ:a

    而對(duì)于區(qū)間[a,t1]、[tn,b],根據(jù)兩對(duì)觀測(cè)值[a, L0],[t1,L1]和[tn,Ln],[tn+1,Ln+1],都為線性

    函數(shù)。

    1.2 非參數(shù)自然樣條補(bǔ)償最小二乘準(zhǔn)則

    已知非參數(shù)模型

    式中:s(t)是光滑曲線,Δi是白噪聲,根據(jù)混雜有白噪聲的觀測(cè)數(shù)據(jù)Li,i=1,…,n來(lái)構(gòu)造函數(shù)s(t),也成為非參數(shù)回歸。如果對(duì)曲線s(t)不做任何限制而選擇直線內(nèi)插或樣條內(nèi)插,可以使得殘差的平方和為0,但是這樣的擬合并沒(méi)有去掉或消弱噪聲,所以這樣的內(nèi)插不是最佳的。

    其中,前一項(xiàng)為殘差平方和,后一項(xiàng)為補(bǔ)償項(xiàng)。α是大于0的平滑參數(shù),在擬合程度和光滑程度之間起平衡作用。

    2 數(shù)據(jù)處理及結(jié)果分析

    2.1 未加補(bǔ)償項(xiàng)的自然樣條內(nèi)插

    現(xiàn)有樣本數(shù)為74的一組觀測(cè)值,按區(qū)間長(zhǎng)為1分為73個(gè)子區(qū)間,依據(jù)1.1中介紹的自然樣條內(nèi)插的方法對(duì)該組數(shù)據(jù)進(jìn)行自然樣條內(nèi)插,得到的s(t)如圖1所示,圖2為直線內(nèi)插的s(t)。

    圖1 自然樣條內(nèi)插的曲線

    圖2 直線內(nèi)插結(jié)果

    由于直線內(nèi)插和自然樣條內(nèi)插都不能去除噪聲,所以這2種內(nèi)插方法對(duì)分析誤差來(lái)說(shuō)沒(méi)有太大意義。

    2.2 非參數(shù)補(bǔ)償最小二乘

    根據(jù)1.2中介紹的回歸準(zhǔn)則,在Matlab中進(jìn)行迭代計(jì)算選取平衡參數(shù)α=0.05,s(t)及v=s(t)-L如圖3、圖4所示。

    圖4中的v也即是1.2中提到的白噪聲,這樣就得到了剔除白噪聲后的差值s(t),并且以此去改正每公里斷面上的所有高程數(shù)據(jù),從而可以得到較為準(zhǔn)確的高程數(shù)據(jù)。圖 5、圖 6分別是當(dāng)α=1,α=10時(shí)所對(duì)應(yīng)的s(t)。

    3 結(jié) 論

    通過(guò)自然樣條補(bǔ)償最小二乘的估計(jì)方法,可以對(duì)非參數(shù)(觀測(cè)值)、白噪聲進(jìn)行估計(jì),以此來(lái)改正各觀測(cè)值,提高精度。在河道斷面測(cè)量中,用該方法可以消弱由點(diǎn)矯正和基準(zhǔn)轉(zhuǎn)換所帶來(lái)的誤差。具體實(shí)施步驟如下:

    1)根據(jù)已知水準(zhǔn)點(diǎn),進(jìn)行三等水準(zhǔn)測(cè)量,并在河道兩岸每公里處留一個(gè)水準(zhǔn)點(diǎn);

    2)用任意設(shè)站的RTK對(duì)每公里處所留的三等水準(zhǔn)點(diǎn)進(jìn)行測(cè)量,同時(shí)對(duì)每一個(gè)需要測(cè)量的河道斷面所對(duì)應(yīng)的兩堤特征點(diǎn)(堤腳,堤頂,防浪墻等)進(jìn)行測(cè)量,并用測(cè)深儀加RTK的方式測(cè)量該斷面的水下高程;

    3)對(duì)RTK所測(cè)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行高程點(diǎn)矯正,比對(duì)每公里留點(diǎn)處的三等水準(zhǔn)高程與矯正過(guò)的 GPS高程,若整體差值較大,則以留點(diǎn)處的2種高程之差作為觀測(cè)值,進(jìn)行非參數(shù)自然樣條補(bǔ)償最小二乘估計(jì),剔除或減弱偶然誤差(白噪聲),并以剔除或消弱偶然誤差的觀測(cè)值來(lái)改正對(duì)應(yīng)斷面上的所有 GPS高程;

    4)生成斷面成果。非參數(shù)自然樣條補(bǔ)償最小二乘估計(jì)方法中,確定光滑因子α仍然是一難點(diǎn),還有待于進(jìn)一步研究。

    [1]丁士俊.測(cè)量數(shù)據(jù)的建模與半?yún)?shù)估計(jì)[D].武漢:武漢大學(xué),2005.

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    Study on the height errors based on the penalized least square of natural spline

    WANG Shou-chun,WANG Chang-yu,WANG Song-qing,M IJing-yue,AN Li-li

    (Tianjin Hydraulic Research Institute,Tianjin 300061,China)

    Based in the penalized least square estimation of nonparametric natural sp line,take the difference of GPS Height and Leveling Height as observed values,and get the adjusted value w hose accidental errorvhave been reduced.Then co rrect the data of GPS Height w ith the adjusted value,thus a better result could be obtained.Finally,this theo ry is p roved effective by the data of a river surveying.

    natural sp line interpolation;penalized least square;non-parameter;GPS Height

    P224

    A

    1006-7949(2010)04-0027-03

    2009-10-19

    王守春(1984-),男,助理工程師,碩士研究生.

    [責(zé)任編輯:張德福]

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