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8.7 KiB
Python
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import sympy as sp
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from dataclasses import dataclass, field
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from typing import Dict, Tuple, Iterable
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from Export import Export
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from Datenbank import Datenbankzugriff
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@dataclass
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class StochastischesModell:
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n_beob: int
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sigma_beob: Iterable[float] =None #σ a priori der einzelnen Beobachtung
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gruppe_beob: Iterable[int] =None #Gruppenzugehörigkeit jeder Beobachtung (Distanz, Richtung, GNSS, Nivellement,...,)
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sigma0_gruppe: Dict[int, float] = field(default_factory=dict) #σ0² für jede Gruppe
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def __post_init__(self):
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# Defaults setzen
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if self.sigma_beob is None:
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self.sigma_beob = [1.0] * int(self.n_beob)
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if self.gruppe_beob is None:
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self.gruppe_beob = [1] * int(self.n_beob)
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# In SymPy-Spaltenvektoren umwandeln
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self.sigma_beob = sp.Matrix(list(self.sigma_beob))
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self.gruppe_beob = sp.Matrix(list(self.gruppe_beob))
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# Dimension prüfen
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if self.sigma_beob.rows != self.gruppe_beob.rows:
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raise ValueError("sigma_beob und gruppe_beob müssen gleich viele Einträge haben.")
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if self.sigma_beob.rows != int(self.n_beob):
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raise ValueError("n_beob passt nicht zur Länge von sigma_beob / gruppe_beob.")
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# Fehlende Gruppen mit sigma0_sq = 1.0 ergänzen
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unique_groups = sorted({int(g) for g in self.gruppe_beob})
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for g in unique_groups:
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if g not in self.sigma0_gruppe:
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self.sigma0_gruppe[g] = 1.0
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def berechne_Qll(self) -> Tuple[sp.Matrix, sp.Matrix]:
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n = self.n_beob
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Q_ll = sp.zeros(n, n)
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P = sp.zeros(n, n)
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for i in range(self.n_beob):
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sigma_i = self.sigma_beob[i, 0] #σ-Wert der i-ten Beobachtung holen
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g = int(self.gruppe_beob[i, 0]) #Gruppenzugehörigkeit der Beobachtung bestimmen
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sigma0_sq = self.sigma0_gruppe[g] #Den Varianzfaktor der Gruppe holen
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q_ii = sigma_i**2 #σ² berechnen
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Q_ll[i, i] = q_ii #Diagonale
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return Q_ll
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def Qll_symbolisch(self, pfad_datenbank, liste_beobachtungen_symbolisch):
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liste_standardabweichungen_symbole = []
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liste_beobachtungen_symbolisch = [str(b) for b in liste_beobachtungen_symbolisch]
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Qll = sp.zeros(len(liste_beobachtungen_symbolisch), len(liste_beobachtungen_symbolisch))
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db_zugriff = Datenbankzugriff(pfad_datenbank)
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dict_beobachtungenID_instrumenteID = db_zugriff.get_instrumenteID_beobachtungenID_dict()
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for i, beobachtung_symbolisch_i in enumerate(liste_beobachtungen_symbolisch):
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aufgeteilt_i = beobachtung_symbolisch_i.split("_")
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beobachtungenID_i = int(aufgeteilt_i[0])
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instrumenteID_i = dict_beobachtungenID_instrumenteID[beobachtungenID_i]
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beobachtungsart_i = str(aufgeteilt_i[1])
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if beobachtungsart_i == "SD":
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stabw_apriori_konstant = sp.Symbol(f"stabw_apriori_konstant_{beobachtungsart_i}_{instrumenteID_i}")
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stabw_apriori_streckenprop = sp.Symbol(f"stabw_apriori_streckenprop_{beobachtungsart_i}_{instrumenteID_i}")
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tachymeter_distanz = sp.Symbol(f"SD_{beobachtungenID_i}")
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sigma = sp.sqrt(stabw_apriori_konstant ** 2 + (stabw_apriori_streckenprop * tachymeter_distanz / 1000000) ** 2)
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liste_standardabweichungen_symbole.append(sigma)
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Qll[i, i] = sigma ** 2
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elif beobachtungsart_i == "R" or beobachtungsart_i == "ZW":
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stabw_apriori_konstant = sp.Symbol(f"stabw_apriori_konstant_{beobachtungsart_i}_{instrumenteID_i}")
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stabw_apriori_konstant_distanz = sp.Symbol(f"stabw_apriori_konstant_SD_{instrumenteID_i}")
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tachymeter_distanz = sp.Symbol(f"SD_{beobachtungenID_i}")
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sigma = sp.sqrt(
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stabw_apriori_konstant ** 2 + (stabw_apriori_konstant_distanz / tachymeter_distanz) ** 2)
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liste_standardabweichungen_symbole.append(sigma)
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Qll[i, i] = sigma ** 2
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for j in range(i + 1, len(liste_beobachtungen_symbolisch)):
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beobachtung_symbolisch_j = liste_beobachtungen_symbolisch[j]
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aufgeteilt_j = beobachtung_symbolisch_j.split("_")
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beobachtungsart_j = str(aufgeteilt_j[1])
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if beobachtungsart_i == "SD" and beobachtungsart_j == "SD":
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Qll[i, j] = 0
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Qll[j, i] = 0
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Export.matrix_to_csv(r"Zwischenergebnisse\Qll_Symbolisch.csv", liste_beobachtungen_symbolisch, liste_beobachtungen_symbolisch, Qll, "Qll")
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return Qll
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def Qll_numerisch(self, pfad_datenbank, Qll_Matrix_Symbolisch, liste_beobachtungen_symbolisch):
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db_zugriff = Datenbankzugriff(pfad_datenbank)
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dict_genauigkeiten = db_zugriff.get_genauigkeiten_dict()
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dict_beobachtungenID_instrumenteID = db_zugriff.get_instrumenteID_beobachtungenID_dict()
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liste_beobachtungen = db_zugriff.get_beobachtungen_from_beobachtungenid()
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dict_beobachtungenID_distanz = {}
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for standpunkt, zielpunkt, beobachtungenID, beobachtungsgruppeID, tachymeter_richtung, tachymeter_zenitwinkel, tachymeter_distanz in liste_beobachtungen:
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dict_beobachtungenID_distanz[int(beobachtungenID)] = tachymeter_distanz
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dict_genauigkeiten_neu = {}
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for genauigkeitenID, eintrag in dict_genauigkeiten.items():
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instrumenteID = int(eintrag[0])
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beobachtungsart = str(eintrag[1])
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stabw_apriori_konstant = eintrag[2]
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stabw_apriori_streckenprop = eintrag[3]
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dict_genauigkeiten_neu[(instrumenteID, beobachtungsart)] = (stabw_apriori_konstant,
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stabw_apriori_streckenprop)
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substitutionen = {}
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dict_konstante_sd = {}
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for (instrumenteID, beobachtungsart), (stabw_apriori_konstant,
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stabw_apriori_streckenprop) in dict_genauigkeiten_neu.items():
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if beobachtungsart == "Tachymeter_Strecke":
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if stabw_apriori_konstant is not None:
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dict_konstante_sd[instrumenteID] = float(stabw_apriori_konstant)
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for (instrumenteID, beobachtungsart), (stabw_apriori_konstant,
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stabw_apriori_streckenprop) in dict_genauigkeiten_neu.items():
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if beobachtungsart == "Tachymeter_Strecke":
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beobachtungsart_kurz = "SD"
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elif beobachtungsart == "Tachymeter_Richtung":
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beobachtungsart_kurz = "R"
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||
elif beobachtungsart == "Tachymeter_Zenitwinkel":
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beobachtungsart_kurz = "ZW"
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||
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||
if stabw_apriori_konstant is not None:
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substitutionen[sp.Symbol(f"stabw_apriori_konstant_{beobachtungsart_kurz}_{instrumenteID}")] = float(stabw_apriori_konstant)
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||
if stabw_apriori_streckenprop is not None:
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||
substitutionen[sp.Symbol(f"stabw_apriori_streckenprop_{beobachtungsart_kurz}_{instrumenteID}")] = float(stabw_apriori_streckenprop)
|
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||
for instrumenteID, wert in dict_konstante_sd.items():
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substitutionen[sp.Symbol(f"stabw_apriori_konstant_SD_{instrumenteID}")] = float(wert)
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||
liste_beobachtungen_symbolisch = [str(b) for b in liste_beobachtungen_symbolisch]
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||
for beobachtung_symbolisch in liste_beobachtungen_symbolisch:
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aufgeteilt = beobachtung_symbolisch.split("_")
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||
beobachtungenID = int(aufgeteilt[0])
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||
distanz = dict_beobachtungenID_distanz.get(beobachtungenID, None)
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||
if distanz is not None:
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substitutionen[sp.Symbol(f"SD_{beobachtungenID}")] = float(distanz)
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||
Qll_numerisch = Qll_Matrix_Symbolisch.xreplace(substitutionen)
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||
Export.matrix_to_csv(
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r"Zwischenergebnisse\Qll_Numerisch.csv",
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||
liste_beobachtungen_symbolisch,
|
||
liste_beobachtungen_symbolisch,
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||
Qll_numerisch,
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"Qll"
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)
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return Qll_numerisch
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def berechne_P(Q_ll):
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P = Q_ll.inv()
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return P
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def berechne_Qvv(self, A: sp.Matrix, P: sp.Matrix, Q_xx: sp.Matrix) -> sp.Matrix:
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Q_vv = P.inv() - A * Q_xx * A.T
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return Q_vv #Kofaktormatrix der Beobachtungsresiduen
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def berechne_R(self, Q_vv: sp.Matrix, P: sp.Matrix) -> sp.Matrix:
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R = Q_vv * P
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return R #Redundanzmatrix
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def berechne_r(self, R: sp.Matrix) -> sp.Matrix:
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n = R.rows
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r = sp.zeros(n, 1)
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for i in range(n):
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r[i, 0] = R[i, i]
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return r #Redundanzanteile |