冷順綠,楊根新,楊新云
(1.云南省地圖院,云南 昆明 650034;2.云南國土資源職業(yè)學(xué)院,云南 昆明 650217;3.云南省地礦測繪院,云南 昆明 650218)
在測量數(shù)據(jù)處理中,常常采用最小二乘法來進行線性模型的參數(shù)估計。這是在不考慮系數(shù)矩陣含有誤差而只考慮觀測向量含有誤差的情況下得到的參數(shù)估值,即理論上的最優(yōu)值。但當(dāng)線性模型中系數(shù)矩陣也含有誤差時,應(yīng)采用總體最小二乘法來求取參數(shù)估值。Golub 等人提出運用奇異值分解法(SVD)來求取總體最小二乘參數(shù)估值[1],但SVD 的復(fù)雜性限制了總體最小二乘在測量數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用[3,4]。鑒于此,文獻[3,4]推導(dǎo)了總體最小二乘的迭代算法。本文在此基礎(chǔ)上,根據(jù)線性間接平差模型,運用拉格朗日原理推導(dǎo)了一種線性模型的總體最小二乘算法。并以文獻[5]中實例數(shù)據(jù)加以驗證,其結(jié)果與文獻[4]中的迭代算法計算的結(jié)果完全一致,說明該算法正確合理。
總體最小二乘線性模型為:
式中:L 為m ×1 的觀測向量;V 為m ×1 的觀測值改正向量;A為m × n 的系數(shù)矩陣;EA為系數(shù)改正矩陣;^x 為n ×1 的參數(shù)估值向量。要求取最佳參數(shù)估值,即根據(jù)總體最小二乘原理要滿足如下條件:
式中:VA= vec(EA),為mn ×1 的向量。其中,vec 為矩陣拉值運算,vec(EA)即將矩陣EA從左至右逐列拉直成mn × 1 的向量。構(gòu)造拉格朗日目標(biāo)函數(shù)如下:
式中:K 為m ×1 的拉格朗日乘數(shù)向量;EA^x = (^xT?I)TVA,其中?為矩陣的Kronecker 積,I 為m 階單位矩陣。根據(jù)拉格朗日目標(biāo)函數(shù)求極值原理,分別對V、VA、^x、K 求導(dǎo)并令其等于0,化簡可得:
根據(jù)式(4)前兩式再聯(lián)立式(1)可得:
式中:F = (^xT?I)。
聯(lián)立式(5)與式(4)的第3 式,可得:
式中:EA= reshape(- FTK),其中reshape 為重構(gòu)矩陣運算,將一列元素重新構(gòu)成m × n 的矩陣,即為vec 的反運算。根據(jù)式(6)即可得到參數(shù)^x 的表達式:
由上述推導(dǎo)可知:
則單位權(quán)中誤差計算公式為:
式中:m 為觀測方程的個數(shù);n 為必要觀測數(shù)。由上述推導(dǎo),總體最小二乘的參數(shù)^x 估值可以采用迭代法,其具體步驟如下:
1)對參數(shù)賦初值為^x(0);
2)按式(10)計算F、K 值和新的參數(shù)估值:
4)輸出參數(shù)估值,按式(9)求得單位權(quán)中誤差。
為檢驗本文迭代算法的正確性,采用文獻[5]中表3.18 的數(shù)據(jù),見表1。擬合一曲線函數(shù)y = ax3+bx2+cx+d,曲線函數(shù)的參數(shù)真值為1、-2、-3、4。分別采用最小二乘法、文獻[5]TLS 法、文獻[4]TLS 法和本文所述方法來進行計算。擬合結(jié)果,如表2 所示。
表1 曲線擬合數(shù)據(jù)Tab.1 Curve fitting data
表2 不同方法擬合結(jié)果Tab.2 The fitting results of different methods
從表2 的擬合結(jié)果可以看出,由于總體最小二乘迭代算法考慮了系數(shù)矩陣的誤差,所求得的參數(shù)值與真值較為接近,擬合精度比采用最小二乘法精度高。采用本文方法擬合的結(jié)果與采用文獻[4]方法擬合的結(jié)果相同,得到的參數(shù)值與文獻[5]計算的結(jié)果較為接近,且擬合精度較高,說明本文所提出的總體最小二乘迭代算法正確合理。
本文根據(jù)間接平差模型,推導(dǎo)了一種總體最小二乘的迭代算法。該算法推導(dǎo)過程簡單,且易于編程實現(xiàn)。通過實例計算,將其計算結(jié)果與其它幾種總體最小二乘解算方法結(jié)果進行對比,結(jié)果表明:本文所提出的總體最小二乘迭代算法在對線性模型進行參數(shù)估計時的可行性和合理性。
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