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最小不確定度估計及其在測量數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用

2013-04-07 07:46:14偉,張
測繪通報 2013年1期
關(guān)鍵詞:拋物線數(shù)據(jù)處理測量

陳 偉,張 踐

(1.武漢科技大學(xué)城市建設(shè)學(xué)院,湖北武漢 430074;2.武漢大學(xué)測繪學(xué)院,湖北武漢 430072;3.武漢蒼穹數(shù)碼儀器有限公司,湖北武漢 430065)

一、引 言

筆者在文獻(xiàn)[1]中提出了最小不確定度估計理論。該估計理論是以模糊數(shù)理論為其理論基礎(chǔ),將觀測值看做模糊數(shù),以模糊數(shù)為研究對象,并結(jié)合計量部門采用測量不確定度評定測量結(jié)果的做法,用模糊幅度代替A類評定或B類評定來衡量不確定度,進(jìn)而用不確定度作為評定觀測結(jié)果的質(zhì)量指標(biāo),即從與傳統(tǒng)的參數(shù)估計思路完全不同的角度去研究測量數(shù)據(jù)處理的理論與方法。

二、模糊數(shù)與不確定度

不確定度是與測量結(jié)果相關(guān)聯(lián)的參數(shù),用于表征合理地賦予被測量值的分散性,即不確定度是一個表示測量結(jié)果中用于說明測得值所處范圍的參數(shù)。模糊幅度就是描述測得值所處范圍的一個數(shù),模糊幅度和不確定度不同于測量誤差,沒有正負(fù)之分。因此,用模糊幅度去衡量測量結(jié)果的不確定度是合理的。

三、最小不確定度估計模型的建立

當(dāng)函數(shù)模型是非線性模型時,用數(shù)學(xué)公式表示為

式中,F(xiàn)(X)=[f1(X)f2(X) …fn(X)]T,為未知參數(shù)向量X的函數(shù)。

當(dāng)函數(shù)模型是線性模型時,用數(shù)學(xué)公式表示為

綜上所述,可得最小不確定度估計的參數(shù)估計模型為

對于不同的參照函數(shù),觀測值的隸屬函數(shù)(yi)是不同的。針對幾種常見的參照函數(shù),將其對應(yīng)的隸屬函數(shù)代入最小不確定度估計的參數(shù)估計模型中可分別得到基于三角模糊數(shù)、余弦模糊數(shù)、拋物線模糊數(shù)的最小不確定度估計模型。

1)基于三角模糊數(shù)的最小不確定度估計模型為

2)基于余弦模糊數(shù)的最小不確定度估計模型為

3)基于拋物線模糊數(shù)的最小不確定度估計模型為

分別解算以上3種不同的估計模型,則可得到分別對應(yīng)三角模糊數(shù)、余弦模糊數(shù)和拋物線模糊數(shù)的未知參數(shù)X的估值和觀測值的不確定度。

四、最小不確定度估計在測量數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用

本例取自文獻(xiàn)[2]第107頁例[5-8],今有測邊網(wǎng)如圖1 所示。網(wǎng)中A、B、C、D為已知點,P1、P2、P3、P4為待定點,同精度觀測了13條邊長。已知點坐標(biāo)和待定點近似坐標(biāo)見表1,觀測邊長見表2,求待定點的坐標(biāo)平差值。

圖1

表1 已知點坐標(biāo)和待定點近似坐標(biāo)

表2 邊長觀測值 m

測邊網(wǎng)的觀測方程為

所以可得

將上式代入式(1)~式(3)中可分別得到基于三角模糊數(shù)、余弦模糊數(shù)和拋物線模糊數(shù)的最小不確定度估計模型。其中,待定點的坐標(biāo)和邊長觀測值的不確定度均為未知參數(shù),參數(shù)個數(shù)為21個。對于3種不同的模糊數(shù),給定相同的初始條件,用遺傳算法求解非線性規(guī)劃問題即可得待定點坐標(biāo)和觀測值的不確定度。計算結(jié)果見表3~表6,表中還將最小不確定度估計結(jié)果(MU)與最小二乘估計結(jié)果(LSE)進(jìn)行了比較。

表3 不同模糊數(shù)對應(yīng)的參數(shù)估值

表4 不同模糊數(shù)對應(yīng)的觀測值估值

表5 參數(shù)估值與最小二乘估值的較差表 mm

表6 觀測值估值與最小二乘估值的較差表 mm

續(xù)表6 mm

計算結(jié)果表明,用三角模糊數(shù)、余弦模糊數(shù)和拋物線模糊數(shù)3種不同的模糊數(shù)計算出來的待定點坐標(biāo)是大致相同的,且與最小二乘估計的結(jié)果很接近。

五、結(jié)束語

本文提出的最小不確定度估計打破了傳統(tǒng)參數(shù)估計方法處理隨機(jī)變量的局限,將觀測值看作是以其真值為對稱中心的對稱模糊數(shù),從而避免了將觀測值的不確定性看作隨機(jī)變量帶來的問題,直接處理測量數(shù)據(jù)的不確定性。通過對算例的結(jié)果進(jìn)行分析,并與最小二乘估計的結(jié)果進(jìn)行對比,表明最小不確定度估計用于測量數(shù)據(jù)處理是合理可行的。如何將其廣泛地應(yīng)用于測量數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域?qū)⑹枪P者接下來要進(jìn)一步研究的工作。

[1] 陳偉,王新洲.最小不確定度估計原理及其病態(tài)問題解法研究[J].武漢大學(xué)學(xué)報:信息科學(xué)版,2008,33(7):752-754.

[2] 武漢測繪科技大學(xué)測量平差教研室.測量平差基礎(chǔ)[M].3版.武漢:武漢測繪科技大學(xué)出版社,1999.

[3] 王新洲.最小不確定度約束下的極大可能性估計[J].測繪工程,2003(1):5-8.

[4] 王新洲,史文中,王樹良.模糊空間信息處理[M].武漢:武漢大學(xué)出版社,2003.

[5] 李金海.測量理論與測量不確定度評定[M].北京:中國計量出版社,2003.

[6] 王新洲,史文中.極大可能性估計[J].測繪學(xué)報,2003,32(3):33.

[7] 陳偉.最小不確定度估計理論及其應(yīng)用[D].武漢:武漢大學(xué),2005.

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