§7.2 秩亏自由网平差

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秩亏自由网平差基准附加约束最小范数

秩亏自由网平差

搞懂秩亏根源,学会三种基准解法的适用边界

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秩亏自由网平差基准附加约束最小范数

秩亏自由网平差

搞懂秩亏根源,学会三种基准解法的适用边界

1第 1 页 · 秩亏自由网平差

什么是自由网平差

上页说 N 奇异导致无穷多解。那经典平差怎么解?思路很朴素:给自由网加最少的约束,刚好消除亏缺、让解唯一,同时不破坏平差的几何强度。

基准亏缺量
亏缺量 u 等于网的几何自由度,3D 网 u=7(3 平移+3 旋转+1 缩放)
最小约束法
附加恰好 u 个约束消去 N 的奇异性;残差 V 与 σ̂² 与约束选取无关
Helmert 附加条件法
构造满足 S^T N = 0 的矩阵 S,将 S^T x̂ = 0 与原方程联立求解
广义逆解法
用 Moore-Penrose 伪逆 x̂ = N⁺ B^T P l,无需显式选约束,解自动唯一
空中悬浮的软模型对应 →自由网

可整体平移、旋转、缩放;钉最少钉子定型,钉哪几个不改变形状

Nx^=BTPl,rank(N)=nu\mathbf{N}\hat{\mathbf{x}} = \mathbf{B}^T\mathbf{P}\mathbf{l}, \quad \text{rank}(\mathbf{N}) = n - u
2第 2 页 · 什么是自由网平差

自由网平差的困难

上一页我们看到自由网没有起算数据,参数似乎可以「任意」摆放。但「任意」到底意味着什么?经典最小二乘法还能直接套用吗?这一页,我们直面这个困难本身。

法方程奇异
法方程矩阵 N 秩亏,det(N)=0,普通逆矩阵不再存在
解不唯一
满足 VᵀPV=min 的解有无穷多个,相差 N 的零空间向量
几何自由度
网形可整体平移、旋转、缩放,但不损失任何观测拟合精度
经典补救
给部分坐标加约束(如固定某点)补满秩亏,但问题性质已悄悄改变
无锚点的弹簧连杆对应 →秩亏自由网

没有固定支点时整体可自由摆动,对应法方程无唯一解

Nx^=u,det(N)=0\mathbf{N}\hat{\mathbf{x}} = \mathbf{u},\quad \det(\mathbf{N}) = 0
3第 3 页 · 自由网平差的困难

秩亏的定义与本质

前页说自由网平差「求不出唯一解」——这不是计算器坏了,而是方程组的数学结构本身有缺口。我们来揭开这个缺口到底是什么。

法方程不满秩
法方程 Nx=u 中 det(N)=0,方程组无唯一解
秩亏根源:缺基准
控制网缺位置、方位、尺度基准中的至少一项,整体无法唯一确定
秩亏数 d
二维网 d=4,三维网 d=7,恰等于确定基准所需的最少参数数
解不唯一但有最优
无穷多组解都满足最小二乘,但相对形状唯一
必须附加基准
想得到绝对坐标,必须额外给定基准条件,如固定点、已知方位
没钉在墙上的画对应 →秩亏法方程

画里物体相对关系正确(解满足最小二乘),但能上下挪、旋转、缩放——位置、方位、尺度都未钉死

R(N)=nd,d2D=4, d3D=7R(N) = n - d,\quad d_{2D}=4,\ d_{3D}=7
4第 4 页 · 秩亏的定义与本质

秩亏原因剖析

从中心向外读:秩亏由基准缺失、必要观测不足、系数矩阵奇异三类原因或叠加造成。

图解渲染中…
root三类原因可独立或叠加导致秩亏基准缺失平差需要参考基准,自由网故意不给必要观测不足观测几何不够支撑所有参数求解系数矩阵奇异A阵列向量线性相关,Nx=0有非零解
5第 5 页 · 秩亏原因剖析

秩亏量的计算

上一节定性剖析了秩亏的成因——基准缺失。那『缺多少』要量化,这一节揭示秩亏数与必要观测数之间的换算关系。

总参数 t
网中所有待定未知量的总个数
必要观测数 u
唯一确定网形与基准所需的最少观测
秩亏公式
d = t − u:参数总数与必要观测之差即秩亏量
多余观测 r
r = n − u,超出必要观测的富余量,表征检核能力
没有起点的折线对应 →秩亏自由网

各段长度与转角定形状(必要观测),整体起点任意即平移秩亏

d=tud = t - u
6第 6 页 · 秩亏量的计算

直接解法的基本思想

上页算出了秩亏量 d。Nx=W 有无穷多组解,经典做法是选基准消秩亏。直接解法另辟蹊径:不固定任何参数,而是给参数解附加一个「加权范数最小」的约束。

加权范数最小原则
附加 x^T P_x x = min,与 V^T P V = min 共同构成双层最小
不选基准
所有参数处于同等地位,不预设任何参数为已知值
约束消秩亏
通过附加条件 S^T x = 0 消除法方程的奇异性
唯一解保证
两层最小联合作用,得到唯一的最优参数解
水面上漂浮的木块对应 →秩亏自由网参数

木块无固定锚点,会自动漂到势能最低的稳态;参数无基准时,附加范数最小约束让解收敛到唯一

VTPV=minxTPxx=minV^{T} P V = \min \quad \text{且} \quad x^{T} P_{x} x = \min
7第 7 页 · 直接解法的基本思想

直接解法的计算步骤

秩亏自由网平差用直接解法,四步走完整套计算。

1
列误差方程
按网形写出 V = Bx̂ − l,系数矩阵 B 与经典平差一致
2
选基准加约束
秩亏使解不唯一,附加 Σx̂ᵢ = 0 等条件确定参考基准
3
求解约束法方程
加约束后 N̂ + CᵀC 满秩,求 x̂ = (N̂ + CᵀC)⁻¹ W
4
回代评精度
代入求 V̂,再算 σ̂₀ 和 Q_x̂ 完成精度评定
8第 8 页 · 直接解法的计算步骤

直接解法的算法流程

沿箭头方向读流程,动画亮起的节点是当前正在讲解的环节,未亮起为后续或旁路。

图解渲染中…
a4菱形为判断节点;d 是法方程秩亏量a5S^T X=0 是常见的重心基准约束
9第 9 页 · 直接解法的算法流程

坐标亏数的确定

秩亏量是代数层面的结果,落到坐标参数上就是坐标亏数——观测本身定不下来的基准参数个数。这一页从'观测量是什么'出发,反推具体是哪几个参数定不下来。

坐标亏数定义
观测方程本身无法唯一确定的坐标基准参数个数
几何含义
保持所有观测量不变的几何变换所含参数数
确定思路
看观测量类型,反推哪些基准变换被'绕过'了
常见情形
测角/测边/边角网4、GPS网3、水准网1、三维网7
一群人手拉手围圈没人指定起点对应 →自由网缺基准

圈上相邻关系都清楚,但谁站原点、朝哪边,从内部观测里看不到

du=urank(Nuu)d_u = u - \mathrm{rank}(N_{uu})
10第 10 页 · 坐标亏数的确定

经典平差vs直接解法

经典平差也能算秩亏网,何必再发明直接解法?差在对秩亏的态度。

经典平差
  • 先选基准,把秩亏补上再求
  • 基准 = 固定某点或某方向/边长
  • 给出唯一解
  • 解依赖基准,基准变则解变
直接解法
  • 不补秩亏,直接解原方程
  • 不需人为指定基准
  • 给出无穷多解(差一个基准变换)
  • 任意两解刻画网本身的形状
想描述网本来的样子选直接解法;要与外部基准对齐选经典平差。
11第 11 页 · 经典平差vs直接解法

附加条件解法的原理

直接解法通过伪逆给出隐含基准的特解。但换个角度:能不能先指定基准,再把方程补齐?附加条件解法正是这条思路——主动给秩亏系统「打补丁」。

核心思想
法方程 Nx=u 奇异无唯一解时,主动追加 d 个约束方程,把系统补成满秩
约束方程
形如 G^T x = W;W=0 为重心基准,W≠0 把基准平移到指定位置
G 阵要求
①行数 = 秩亏数 d;②行满秩;③行向量不在 N 的零空间内
典型取法
①固定已知点(G 取对应单位列);②∑x_i=0 重心基准;③加权 ∑P_i x_i=0
群里约见面只说「大家聚一下」对应 →附加条件解法

没说地点哪儿都行(秩亏);定下「星巴克门口」就唯一——这就是附加约束

[NGGT0][x^k]=[uW]\begin{bmatrix} N & G \\ G^T & 0 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \hat{x} \\ k \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} u \\ W \end{bmatrix}
12第 12 页 · 附加条件解法的原理

附加条件的构造

秩亏d对应d个亏缺方向,对每一类亏缺加一个基准条件将其固定。三类基准覆盖所有亏缺。

1
位置基准
固定网重心:∑δx̂ᵢ=0、∑δŷᵢ=0。2D/3D各需2/3个条件,消平移亏数。
2
方位基准
固定网朝向:∑(xᵢ�δŷᵢ−yᵢ⁰δx̂ᵢ)=0。2D/3D各需1/3个条件,消旋转亏数。
3
尺度基准
固定网尺度:∑(xᵢ⁰δx̂ᵢ+yᵢ⁰δŷᵢ+zᵢ⁰δẑᵢ)=0。仅3D网需1个,消尺度亏数。
13第 13 页 · 附加条件的构造

三类基准条件对比

图从左到右读:先看三类基准并列,再逐项标出平移、旋转、尺度三类亏数被消除还是残留。

图解渲染中…
T本页三类基准条件并列对比A2重心基准下旋转亏未被消除B2方向基准通过固定方向角消除旋转C3三类基准均无法消除尺度亏
14第 14 页 · 三类基准条件对比

伪逆法求解

广义逆在平差中的应用

伪逆法求解
广义逆在平差中的应用
15第 15 页 · 伪逆法求解

直接解法vs附加条件法

两条消除秩亏的路径——一条靠数学自动找最优解,一条靠人工事先定基准,适用场景截然不同。

直接解法(伪逆法)
  • 约束方式:隐式约束,取最小范数解
  • 解的性质:唯一,与坐标原点无关
  • 计算量:SVD 或广义逆,较大
  • 适用场景:基准未知、纯相对形变分析
附加条件法
  • 约束方式:显式附加基准条件方程
  • 解的性质:唯一,但依赖所选基准
  • 计算量:法方程增广,计算量较小
  • 适用场景:已知近似坐标、需归算到固定网
基准不明又想保纯几何关系→直接解法;已有控制点或需并入既有网→附加条件法。
16第 16 页 · 直接解法vs附加条件法

精度评定的意义

前面用直接法或附加条件法解出了坐标,但这还不够——你还必须知道这组坐标的精度如何。普通平差里精度评定是顺水推舟,秩亏网里这一步有它的特殊性。

精度评定的目的
判断结果质量,识别网的薄弱环节,为后续使用提供可靠性依据
秩亏造成的障碍
协因数阵 Q 与法方程同秩亏,不可逆,无法直接求参数方差
可评定的不变量
点间相对位置、边长精度不依赖基准选择,是真正可评定的量
不可评定的量
点位绝对精度随基准变化,秩亏网本身无基准故无法评定
典型评定方法
用伪逆 Q⁺ 算相对精度,或对边长、方位等派生量做精度传播
无锚的船漂在海上对应 →秩亏自由网

船内两点距离精确可知,但船在大洋中的绝对位置无从评定

17第 17 页 · 精度评定的意义

协因数阵的计算

精度评定需要协因数阵 Q。经典平差里 Q=N⁻¹,求逆即可;秩亏情形下 N 奇异,这条路断了——必须换工具。

协因数阵的角色
Q 描述参数解的精度结构,D(X)=σ₀²Q,是评定精度的依据
经典公式 Q=N⁻¹
法方程系数阵 N 非奇异时,Q 直接由 N 求逆得到
秩亏的困难
N 奇异,N⁻¹ 不存在,普通求逆路径失效
伪逆解 Q=N⁺
采用 Moore-Penrose 广义逆,Q 由 N⁺ 唯一确定
欠定方程的最小范数解对应 →秩亏网的协因数阵

欠定方程有无穷解,伪逆给出模最小者;秩亏网选最小范数解对应内约束基准

QXX=N+(Moore-Penrose, unique)Q_{XX}=N^{+}\quad\text{(Moore-Penrose, unique)}
18第 18 页 · 协因数阵的计算

精度评定的完整流程

从左往右读:先由 Q 估方差,再合成协方差阵 D,最后派生出三类精度指标并汇成报告。

图解渲染中…
a3σ² = VPV/r,r 是多余观测数(注意 r ≠ 秩亏数 d)a4D = σ²·Q,把无量纲的协因数阵放大到真实尺度a6由 D 的特征值分解求椭圆元素 E、F、φ
19第 19 页 · 精度评定的完整流程

点位精度评定

前面走通了精度评定的流程,最后具体到「一个点有多准」时,答案就落在点位中误差上——它把 x、y 两个方向的不确定性合成为一个标量。

点位中误差
表征平面点位整体精度的标量,综合反映 x、y 方向联合不确定程度
二维合成公式
m_P = ±√(m_x² + m_y²),把两方向方差相加再开根号
依赖协因数阵
m_x = σ̂₀·√Q_xx,需先得到单位权中误差 σ̂₀ 与协因数对角元
秩亏下的边界
Q_xx 奇异使绝对点位精度不定,常改用误差椭圆刻画点位几何可靠性
手机GPS精度指示对应 →点位中误差

都把两方向不确定性合成为一个「±几米」的半径,描述真值在估计点附近的散布

mP=±σ^0Qxx+Qyym_P=\pm\hat{\sigma}_0\sqrt{Q_{xx}+Q_{yy}}
20第 20 页 · 点位精度评定

相对精度评定

上一页我们评了每个点'自己'的位置精度。但大坝监测、桥梁监测关心的不是单点在哪,而是'两点之间有没有相对位移'——这就要用到相对精度。

绝对精度 vs 相对精度
绝对精度评点位本身的位置不确定度;相对精度评两点之间相对位置的不确定度
点间协方差
平差后各点估计量不独立,相互之间存在协方差,由协因数阵的非对角块提供
相对协因数阵
由两点各自的协因数块与互协因数块按公式组合而成,反映相对位置的精度结构
相对误差椭圆
对相对协因数阵做特征分解,可画出两点相对位置的真实误差分布
工程价值
变形监测、基线稳定性分析都依赖相对精度,而不依赖绝对坐标的精度
测两人之间的身高差对应 →点间相对精度

不需要知道他们各自多高,只关心'谁比谁高多少'测得多准

QΔ=Qii+QjjQijQjiQ_{\Delta} = Q_{ii} + Q_{jj} - Q_{ij} - Q_{ji}
21第 21 页 · 相对精度评定

实例数据准备

上一节我们说清了秩亏自由网平差的来龙去脉,概念得落到具体数字上才踏实。这一页我们备好一份水准网算例——就像做菜前先把食材和锅具摆好,后续几页就在这份数据上演练各种解法。

网络拓扑
4个待定点构成的小型水准网,几条测段相连
观测高差
每条测段实测一个高差 hᵢ
定权依据
按测段距离 sᵢ 定权,Pᵢ = C / sᵢ
缺高程基准
全网无已知高程点,秩亏 r = 1 的来源
做菜前备齐食材与锅具对应 →平差前备齐数据与网形

测段=食材、网络=锅具、定权=火候,缺一不可

Pi=CsiP_i = \dfrac{C}{s_i}
22第 22 页 · 实例数据准备

平差计算过程

从观测表到精度表,中间要走完整套平差流程。

1
数据准备与线性化
列误差方程V=Bx̂-l,确定权阵P
2
组成法方程
N=B'PB奇异,秩亏d=n-t,需补基准
3
引入基准约束
用G'x=0或伪逆法使方程可逆
4
求解参数与V
求x̂并代回验证V'PV=min
5
单位权中误差
σ̂₀²=V'PV/(n-t+d),评观测质量
6
精度评定输出
由Qx̂算点位和相对精度椭圆
23第 23 页 · 平差计算过程

计算成果展示

从平差计算出发,分三路派生成果:基本输出、精度指标、统计检验。

图解渲染中…
D精度评定的基础矩阵,存于 AᵀPA 伪逆C由残差 VᵀPV 与多余观测数 r 求得H用 χ² 检验观测精度是否符合预期
24第 24 页 · 计算成果展示

结果验证分析

上一页算出了坐标改正数和中误差——但这些数字可信吗?考试做完题要回头检查,平差算完同样需要这一步验证。

残差分析
检查改正数V的分布,捕捉粗差
基准条件检验
验证附加条件是否被满足
单位权方差χ²检验
判断先验σ₀是否合理
协因数阵特征值
验证秩亏在结果中的正确反映
已知点对比
与外部基准比对辅助判断
做完数学题验算对应 →平差结果验证

代入检验、多法交叉、外部比对,思路一致

25第 25 页 · 结果验证分析

核心知识自测

点击作答

在秩亏自由网平差中,伪逆法求得的解与附加条件法求得的解之间有什么关系?

26第 26 页 · 核心知识自测

知识点回顾

  • 秩亏即法方程奇异,本质是缺少外部基准
  • 附加条件法与直接解法是同一问题的两种等价表述
  • 自由网只能评内符合精度,不存在绝对坐标精度
  • 最小范数原则是自由网解的唯一自然选取标准
延伸主题:拟稳平差的引入变形监测中的基准选取
27第 27 页 · 知识点回顾

课后思考

想一想再翻答案——三个问题从理解到应用再到工程选择,帮你把课堂知识带得更远。

1为什么秩亏自由网平差必须选择基准?不选基准直接最小二乘解会发生什么?

参考答案没有基准时法方程系数阵秩亏,解不唯一——平差后网形可整体平移旋转,坐标只是相对构型而非绝对位置。

2只有高差观测、没有任何已知高程点的纯水准网能平差吗?该怎么处理?

参考答案能。秩亏量为1(缺高程基准),可假定虚拟高程作起算或用伪逆法求解,结果是高程增量而非绝对高程。

3附加条件法和伪逆法数学上等价,但实际工程中你会特意选哪一种?什么场景下选择会反转?

参考答案附加条件法几何意义清晰、便于人为施加约束,适合基准含义需明确的工程;伪逆法编程简洁、对大规模网自动解算友好,更适合理论分析与软件实现。

28第 28 页 · 课后思考