粗差的定位与估计1实验目的今有一模拟的立体像对(f为100.5mm,摄影比例尺为1:12000,像点坐标量测中误差为2.8口m),在y坐标中人为的加入46o~1006o的粗差，请用本课程的知识将这些粗差一一找出。2粗差的定位方法2.1概述可靠性理论给出了平差系统发现粗差的能力和不可发现的粗差对平差结果的影响,同时也给出了检测和发现粗差的统计检验量。但是可靠性研究的一个最终目标是如何在平差过程中自动的发现粗差的存在,并正确的指出粗差的位置从而将它从平差中剔除,这就是所谓的粗差定位问题。它不仅仅是一个理论问题,而更主要的是算法上的问题。2.2选权迭代法的基本思路选权迭代法的基本思想是：由于粗差未知,平差仍从惯常的最小二乘法开始,但在每次平差后,根据其残差和有关其他参数,按所选择的权函数,计算每一个观测值在下一步迭代平差中的权。如果权函数选择得当,且粗差可定位,则含粗差观测值的权将愈来愈小,直到趋近于零。迭代终止时,相应的残差将直接指出粗差的值,而平差的结果将不受粗差的影响。这样便实现了粗差的自动定位和改正。该方法从下列最小条件出发：工pv2Tmin(1)ii式中权函数p(v+i)=f(v(v),...)(v=1,2,...)(2)ii对于目前已提出的各种权函数,可以按其内容区分为：(1)残差v的函数if(v)=exP<1,_WKcm0vJp」―Oc其中，pm°权系数，m为观测中误差而常数c=3。003)带权数据探测法此法由加拿大EL-HaKing提出并试验过，其权函数为1——,当w>4.13p(v+1)==(BTPB)-1BTPLwii430V(1)=BXX⑴-L(3)由V⑴按*2二w确定各观测值新的权因子，按p二pw构造新的Viiiii等价权p⑴，再解算法方程BTPBX-BTPL=0，得出参数X和残差『的第二次估值；XX⑵二(BTP⑴B)-IBTP⑴LV(2)=BX⑵-L(4)由V⑵构造新的等价权P(i)，再解算法方程，类似迭代计算，直至前后两次解的差值符合限差要求为止；(5)最后结果为V(k)=BX(k-1)-L由于p=pw，而w=9"Vi)，Q(v)=笑，故随着p函数的选取不同，构iiiividvii成了权函数的多种不同形式，但权函数总是一个在平差过程中随改正数变化的量，其中w与V的大小成反比，V愈大，w、p就愈小，因此经过多次迭代，iiiii从而使含有粗差的观测值的权函数为零(或接近为零)，使其在平差中不起作用,而相应的观测值残差在很大程度上反映了其粗差值。这样一种通过在平差过程中变权实现参数估计的稳健性的方法，称之为选权迭代法。4计算结果相对定向中的粗差检测结果点号粗差估值(um)478.94-345.64-433.23145.8855.32-76.7697.6365.34311.37-94.34-54.22165.43-132.54255.32-154.43-143.43-276.53134.59-156.1276.6972.23214.44-264.97-254.12167.65-132.22-252.10-138.29194.34-143.4548733940613321162632235666350932338445166582975324277914534575066208531076412652762215161401768946162259543464636695125.22-112.37168.43-70.33144.34-152.41-168.48217.34123.13-154.25233.75-140.57194.44187.45187.33-76.45-51.35143.46-94.41-224.74-157.23207.52-159.52-243.74-...
