基于加權總體最小二乘法的GPS高程擬合*

趙 輝 張書畢 張秋昭

(1)中國礦業(yè)大學環(huán)境與測繪學院，徐州 221008 2)國土環(huán)境與災害監(jiān)測國家測繪局重點實驗室，徐州221008)

基于加權總體最小二乘法的GPS高程擬合*

趙 輝1，2)張書畢1)張秋昭1，2)

(1)中國礦業(yè)大學環(huán)境與測繪學院，徐州 221008 2)國土環(huán)境與災害監(jiān)測國家測繪局重點實驗室，徐州221008)

在GPS高程擬合中，針對傳統(tǒng)最小二乘方法不能解決系數矩陣存在誤差的問題，提出了一種基于加權總體最小二乘的擬合方法。對平面和二次曲面多項式建立更加合理的擬合模型，并給出了相應的迭代算法。實例計算表明，加權最小二乘方法能夠得到更好的估計參數，高程異常值擬合精度也相應提高。

GPS高程;多項式擬合;EIV模型;最小二乘;加權總體最小二乘

1 引言

在實際工程應用中，我國高程系統(tǒng)普遍采用正常高。傳統(tǒng)水準測量獲取基于似大地水準面的正常高，而GPS定位技術，也可以得到基于WGS84參考橢球的大地高，且操作簡單方便［1］。用GPS定位技術獲取的正常高去滿足工程應用需要，需進行高程系統(tǒng)的轉換，也就必須要知道測點的高程異常值。

對于大多數工程應用，由于測區(qū)范圍不大，高程異常變化平緩，多項式擬合便可滿足精度要求［2］。該方法的基本原理是將高程異常值與平面坐標近似描述為多項式關系，利用同時已知大地高和正常高的公共點組成誤差方程，根據最小二乘原理求解多項式系數。然而采用經典的Gauss-Markov模型，并不能解決在系數矩陣中含有誤差的問題。如果觀測向量和系數陣都存在誤差，那么最小二乘解將不再最優(yōu)，而是有偏的［3］。為此，本文引入基于加權總體最小二乘(WTLS)的GPS高程多項式擬合，并利用實例數據對算法可行性進行驗證。

2 總體最小二乘

2.1 EIV函數模型

觀測變量含有誤差的EIV(Errors-In-Variable)線性函數關系式為［4，5］

其中，y為含有隨機誤差ey的n維觀測向量，A為含有隨機誤差EA的n×m維系數矩陣，x為m維待估參數向量。隨機誤差具有如下統(tǒng)計性質：

式中，vec表示矩陣列向量化算子，協(xié)因數陣Qy=，QA=。在總體最小二乘準則下，可解得顧及系數陣誤差的參數估計

對于多元同方差的EIV模型，觀測值權陣Py和系數矩陣權陣PA均為單位陣，可采用迭代法解算參數估值［6，7］：

2.2 加權總體最小二乘

對于廣義總體最小二乘(GTLS)中的系數陣權陣，按

通過迭代可求解參數的WTLS估計，并進行精度評定。迭代步驟如下［8，9］：

3 考慮系數陣誤差的多項式高程擬合

GPS高程擬合多用平面和二次曲面多項式，考慮到由于系數陣存在誤差，本文引入基于加權總體最小二乘的解算方法。

二次曲面多項式擬合函數模型為：

式中，ζi為平面坐標(xi，yi)點的高程異常，ai(i=0，…，5)為多項式待估參數?？蓪懗尚稳缡?1)的矩陣形式，式中

設平面坐標和高程異常值具有同等精度，σx= σy=σζ。對于平面多項式，只需取系數陣A的前3列。由于第一列為常數，從而可令P0第一列為零，則

4 實例分析

采用某市20個GPS聯(lián)測水準的高程數據，分析總體最小二乘對多項式GPS高程擬合的可行性與有效性，取均勻分布的前10個點為擬合公共點，其余10個點為外部檢核點。點位分布如圖1所示。

為保證計算精度，先對坐標數據進行標準化處理，組成觀測方程。分別采用傳統(tǒng)最小二乘、總體最小二乘和加權最小二乘求得平面和曲面多項式的擬合參數，表1和表2中列出了3種方法的參數估值與單位權中誤差。

由表1和表2可以看出，3種方法對平面擬合和二次曲面擬合參數求解，采用傳統(tǒng)最小二乘和總體最小二乘兩者計算結果并無太大差別。然而加權總體最小二乘單位權中誤差都有所提高，參數估值的精度更好。

圖2為加權總體最小二乘平面和二次多項式擬合殘差，從圖2可以看出最大殘差為6 cm，大多數在2 cm附近。圖3為傳統(tǒng)最小二乘與總體最小二乘、加權總體最小二乘擬合殘差的較差，可以看出總體最小二乘法對殘差提高不大，而加權總體最小二乘法可提高2 mm左右。

表1 平面擬合參數結果及精度(單位：m)Tab.1 Plane fitting results and their accuracy with some method(unit：m)

圖1 GPS水準點位分布Fig.1 Distribution of GPS leveling points

圖2 WTLS擬合殘差Fig.2 Residuals of fitting with WTLS

圖3 LS與TLS、WTLS擬合結果較差Fig.3 Comparison among the fitting results with LS、TLS and WTLS

表2 二次曲面擬合參數結果及其精度(單位：m)Tab.2 Quadric surface fitting results and accuracy with three methods(unit：m)

5 結語

傳統(tǒng)最小二乘方法在系數陣存在誤差的情況下，并不能很好地估計多項式系數參數?？紤]到估計系數陣含有誤差和觀測變量不等精度，采用了更加合理的加權總體最小二乘方法。根據實例計算結果，加權總體最小二乘方法的單位權中誤差更小，檢核點殘差也相應減小。在GPS高程擬合中，加權總體最小二乘法可以提高精度。

1 李征航，黃勁松.GPS測量與數據處理［M］.武漢：武漢大學出版社，2010.(Li Zhenghang and Huang Jinsong.GPS surveying and data processing［M］.Wuhan：Wuhan University Press，2010)

2 徐紹銓，等.GPS測量原理及應用［M］.武漢：武漢大學出版社，2008.(Xu shaoshuai，et al.The principle and application of GPS surveying［M］.Wuhan：Wuhan University Press，2008)

3 邱衛(wèi)寧，等.測量數據處理理論與方法［M］.武漢：武漢大學出版社，2008. (Qiu Weining，et al.The theory and method of surveying data processing［M］.Wuhan：Wuhan University Press， 2008)

4 Chi Lun Cheng，Mastrondrdl N and Palge C.Total least squares and errors-in-variables modeling［J］.Computational Statistics and Data Analysis，2007，52：1 076-1 079.

5 王樂洋，許才軍，魯鐵定.病態(tài)總體最小二乘模型的正則化算法［J］.武漢大學學報(信息科學版)，2010，35(11)：1 346-1 350.(Wang Leyang，Xu Caijun and Lu Tieding.Ridge estimation method in Ill-posed weighted total least squares adjustment［J］，Geomatices and Information Science of Wuhan University，2010，35(11)：1 346-1 350)

6 Burkhard Schaffrin.A note on constrained total least-squares estimation［J］.Linear Algebra and its Applications，2006，417：245-258.

7 Schaffrin B and Felus Y A.On the multivariate total leastsquares approach to empirical coordinate transformations.three algorithms［J］.Journal of Geodesy，2008，82(6)：373-383.

8 Schaffrin B and Wieser A.On weighted total least-square adjustment for linear regression［J］.Journal of Geodesy，2008，82：415-421.

9 陳瑋嫻，等.加權總體最小二乘在三維激光標靶擬合中的應用［J］.大地測量與地球動力學，2010，(5)：90-96.(Chen Weixian，et al.Application of weighted total leastsquares to target fitting of three-dimensional laser scanning［J］.Journal of Geodesy and Geodynamics，2010，(5)：90 -96)

GPS HEIGHT FITTING OF WEIGHTED TOTAL LEAST-SQUARES ADJUSTMENT

Zhao Hui1，2)，Zhang Shubi1)and Zhang Qiuzhao1，2)

1)School of Environment and Spatial Informatics，China University of Mining and Technology，Xuzhou 221008 2)Key Laboratory for Land Environment and Disaster Monitoring of SBSM，Xuzhou 221008

In GPS height fitting，a new method of Weighted Total Least-Squares adjustment(WTLS)is presented for solving the error of coefficient matrix.A more reasonable fitting model of plane and quadric polynomial is established，and the corresponding iterative algorithm is given.The examples of calculations show that the polynomial parameter is more reasonable and the solved height anomaly is more accurate.

GPS height;polynomial fitting;errors-in-variables model;least square;weighted total least-square

1671-5942(2011)05-0088-04

2011-03-14

江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計劃項目(CXLX11-0323)

趙輝，男，1987年生，碩士，研究方向：GNSS理論及應用研究.E-mail：zhaohui@cumt.edu.cn

P207

A