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随着测量技术的不断发展,三维坐标转换在矿山测量、工程测量、GNSS、摄影测量及三维激光扫描等领域应用愈加广泛,人们对于测量成果精度的要求也越来越高。传统的三维坐标方法逐渐不能满足人们的要求,以经典线性Bursa-Wolf模型为例,其仅适用于旋转角度较小的情况,而对于大旋转角,线性Bursa-Wolf模型求解的转换参数会严重失真,甚至求解出的转换参数完全不能使用,从而导致转换失败。传统三维坐标转换模型主要是基于经典最小二乘(least squares,LS)原理,通过构建Gauss-Markov模型求解转换参数,仅考虑了观测向量中存在的随机误差,而系数矩阵中含有的观测值使得系数阵中也会存在随机误差,Gauss-Markov模型并没有顾及到这一方面。然而目前大多数的坐标转换问题,仍依赖于传统的坐标转换模型和方法,转换参数精度偏低,在理论和应用上的局限性越发明显。整体最小二乘(Total Least Squares,TLS)能兼顾观测向量和系数矩阵中的随机误差,对模型进行整体考虑以及全面分析。TLS也可以拓展为加权整体最小二乘(weight total least squares,WTLS)估计,以解决观测值不等精度的问题。本文首先通过介绍三维坐标转换基本原理,引出转换参数的线性模型和非线性模型,探讨了基于Newton-Gauss加权整体最小二乘的正交约束模型的两种解法。在三维坐标转换中,由于环境、人为等影响因素的存在,往往观测值中会混入粗差,经典LS,TLS,WTLS对粗差没有很好的抵抗能力,常常会由于粗差的存在,导致模型扭曲,转换参数求解失败。传统三维坐标转换的RWTLS算法应用残差来构造权因子函数,并不能顾及到结构空间抗差。本文基于中位数法计算单位权中误差和利用标准化残差构造权因子函数,推导出了一种基于Newton-Gauss加权整体最小二乘正交约束模型的抗差解法(Robust weighted total least squares with constraints,CRWTLS)。通过算例分析,表明算法的稳健性较好,较现有研究,新算法在处理含有粗差污染的问题上具有一定优势。在目前的三维坐标转换软件市场中,缺少采用抗差估计求解转换参数的相关软件。基于本文理论基础,笔者开发了 CooRTLS-高精度坐标转换软件V1.0。CooRTLS-高精度坐标转换软件V1.0提供椭球内转换、椭球间转换、局部坐标系统转换、三参数求解、四参数求解、七参数求解、十三参数求解、换带、带号计算、高程拟合等功能,基本囊括三维坐标转换所有需求,可为用户提供高精度三维坐标转换功能。