【转】秩亏自由网平差

本文介绍了在控制网没有起算数据时的秩亏自由网平差方法,包括直接解法和附加条件法(伪观测值法)。直接解法利用广义逆理论求解最小范数解,而附加条件法则通过增设限制条件方程来求解。文中还给出了精度评定的计算公式,并举例说明了两种方法的应用。
  

秩亏自由网平差

    在前面介绍的经典平差中,都是以已知的起算数据为基础,将控制网固定在已知数据上。如水准网必须至少已知网中某一点的高程,平面网至少要已知一点的坐标、一条边的边长和一条边的方位角。当网中没有必要的起算数据时,我们称其为自由网,本节将介绍网中没有起算数据时的平差方法,即自由网平差

在经典间接平差中,网中具备必要的起算数据,误差方程为

                 【转载】秩亏自由网平差                                         8-2-1

式中系数阵【转载】秩亏自由网平差为列满秩矩阵,其秩为【转载】秩亏自由网平差 。在最小二乘准则下得到的法方程为

                            【转载】秩亏自由网平差                                 8-2-2

由于其系数阵的秩为【转载】秩亏自由网平差,所以【转载】秩亏自由网平差为满秩矩阵,即为非奇异阵,具有凯利逆【转载】秩亏自由网平差,因此具有唯一解,即

                              【转载】秩亏自由网平差                                 8-2-3

当网中无起算数据时,网中所有点均为待定点,设未知参数的个数为u,误差方程为

【转载】秩亏自由网平差                              8-2-4

式中

                               【转载】秩亏自由网平差

*为必要的起算数据个数。尽管增加了【转载】秩亏自由网平差个参数,但【转载】秩亏自由网平差的秩仍为必要观测个数,即

【转载】秩亏自由网平差

其中*为不满秩矩阵,称为秩亏阵,其秩亏数为【转载】秩亏自由网平差

组成法方程

                               【转载】秩亏自由网平差                               8-2-5

式中 【转载】秩亏自由网平差,且【转载】秩亏自由网平差,所以【转载】秩亏自由网平差也为秩亏阵,秩亏数为:   

【转载】秩亏自由网平差                                  8-2-6

由上式知,不同类型控制网的秩亏数就是经典平差时必要的起算数据的个数。即有:

【转载】秩亏自由网平差

在控制网秩亏的情况下,法方程有解但不唯一。也就是说仅满足最小二乘准则,仍无法求得【转载】秩亏自由网平差的唯一解,这就是秩亏网平差与经典平差的根本区别。为求得唯一解,还必须增加新的约束条件,来达到求唯一解的目的。秩亏自由网平差就是在满足最小二乘【转载】秩亏自由网平差和最小范数【转载】秩亏自由网平差的条件下,求参数一组最佳估值的平差方法。

下面将推导自由网平差常用两种解法的有关计算公式。

 一、直接解法

根据广义逆理论,相容方程组【转载】秩亏自由网平差虽然具有无穷多组解,但它有唯一的最小范数解,即:

                         【转载】秩亏自由网平差                                  8-2-7

式中【转载】秩亏自由网平差,称为矩阵【转载】秩亏自由网平差的最小范数g逆。【转载】秩亏自由网平差称为矩阵【转载】秩亏自由网平差g逆。代入(8-2-7)式得

                      

<think>嗯,用户想找关于自由网的代码实现。首先,我需要回忆一下自由网的基本概念。意味着设计矩阵不足,无法直接求逆,通常需要附加条件来约束解。用户提到的PCL库中的实现,参考了引用[1]和[2],可能需要提供示例代码。 首先,应该解释自由网的基本原理,比如通过附加条件法解决问题。然后,给出一个简化的Python实现。可能需要导入numpy来进行矩阵运算。代码部分需要处理观测方程,构建设计矩阵A,然后处理的情况,比如添加条件方程。 需要注意,用户提供的引用中提到的PCL库可能是指点云库(Point Cloud Library),但自由网在测量中更常见。可能需要指出这一点,避免混淆。同时,示例代码需要符合LaTeX格式要求,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,并且正确使用语法。 接下来,生成相关问题。用户可能需要了解附加条件法的原理、与最小二乘的区别,以及三维点云中的应用。这些问题应该围绕自由网展开,帮助用户深入理解。 最后,确保回答结构清晰,分步骤解释代码,并引用提供的资料。检查是否符合所有系统级指令,特别是LaTeX格式和引用标识的位置。</think>### 自由网算法实现代码解析 #### 1. 自由网基本原理 自由网通过附加约束条件解决设计矩阵问题,其数学模型可表示为: $$V = AX - L \quad (观测方程)$$ $$C^TX = 0 \quad (约束条件)$$ 其中$A$是设计矩阵,$X$为待估参数,$L$为观测值,$C$为约束条件矩阵[^1]。 #### 2. Python简化实现代码 ```python import numpy as np def rank_defect_adjustment(A, L, C): """ 自由网核心算法 :param A: 设计矩阵(m×n) :param L: 观测向量(m×1) :param C: 约束条件矩阵(k×n) :return: 参数估值X(n×1) """ # 构建扩展方程 N = A.T @ A B = np.vstack([N, C]) W = np.vstack([A.T @ L, np.zeros((C.shape[0],1))]) # 解算带约束的方程组 X = np.linalg.pinv(B) @ W return X[:A.shape[1]] # 返回前n个参数 ``` #### 3. 代码说明 1. **输入参数**: - $A$:设计矩阵,尺寸$m×n$,$r < n$ - $L$:观测向量,尺寸$m×1$ - $C$:约束条件矩阵,尺寸$k×n$,需满足$rank([A^T|C^T]^T) = n$ 2. **算法步骤**: - 构建法方程$N = A^TA$ - 扩展约束条件$B = \begin{bmatrix}N \\ C\end{bmatrix}$ - 解算扩展方程组$BX = W$,其中$W = \begin{bmatrix}A^TL \\ 0\end{bmatrix}$ - 使用伪逆求解保证数值稳定性 3. **应用示例**: ```python # 构建设计矩阵 A = np.array([[1, 0], [0, 1], [1, 1]]) L = np.array([[2], [3], [5.1]]) C = np.array([[1, 1]]) # 附加约束条件:x1 + x2 = 0 X = rank_defect_adjustment(A, L, C) print("参数估值:", X) ``` #### 4. 关键改进方向 - 增加正则化项处理病态问题 - 引入加权观测值 - 实现分块解算提高效率[^2]
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