Push 05.02.2026

Datumsfestlegung.py

@@ -9,6 +9,32 @@ class Datumsfestlegung:
     @staticmethod
     def weiches_datum(Q_ll: np.ndarray, Q_AA: np.ndarray, varianzkompontenschaetzung_erfolgt: bool,
                       dict_indizes_beobachtungsgruppen: dict) -> np.ndarray:
+        """
+        Erstellt die erweiterte Kofaktor- und Gewichtsmatrix für eine weiche Datumsfestlegung.
+
+        Aus den Kofaktormatrizen der Beobachtungen Q_ll und der Kofaktormatrix der Anschlusspunkte Q_AA
+        wird eine erweiterte Kofaktormatrix Q_ext aufgebaut. Zusätzlich wird die zugehörige Gewichtsmatrix P erzeugt.
+
+        Falls keine Varianzkomponentenschätzung durchgeführt wurde, wird P als Blockmatrix aus den
+        Inversen (Gewichten) von Q_ll und Q_AA aufgebaut.
+
+        Falls eine Varianzkomponentenschätzung durchgeführt wurde, wird Q_ext entsprechend den in definierten
+        Beobachtungsgruppen in Teilblöcke zerlegt (z.B. SD, R, ZW, gnss, niv, lA). Für jeden Block wird die Gewichtsmatrix
+        berechnet und anschließend zu einer Gesamtgewichtsmatrix zusammengesetzt.
+
+        :param Q_ll: a-priori Kofaktormatrix der Beobachtungen.
+        :type Q_ll: numpy.ndarray
+        :param Q_AA: a-priori Kofaktormatrix der Anschlusspunkte.
+        :type Q_AA: numpy.ndarray
+        :param varianzkompontenschaetzung_erfolgt: Kennzeichen, ob eine Varianzkomponentenschätzung berücksichtigt werden soll.
+        :type varianzkompontenschaetzung_erfolgt: bool
+        :param dict_indizes_beobachtungsgruppen: Dictionary mit Indexbereichen je Beobachtungsgruppe zur Blockzerlegung.
+        :type dict_indizes_beobachtungsgruppen: dict
+        :return: Tuple aus erweiterter Kofaktormatrix Q_ext und zugehöriger Gewichtsmatrix P.
+        :rtype: tuple[numpy.ndarray, numpy.ndarray]
+        :raises ValueError: Wenn Q_ll oder Q_AA keine quadratische Matrix ist.
+        """
+
         if Stochastisches_Modell.StochastischesModell.berechne_P(Q_ll).ndim != 2 or \
                 Stochastisches_Modell.StochastischesModell.berechne_P(Q_ll).shape[0] != \
                 Stochastisches_Modell.StochastischesModell.berechne_P(Q_ll).shape[1]:
@@ -95,21 +121,37 @@ class Datumsfestlegung:
                  Z(aufgeteilt_lA_invertiert, aufgeteilt_gnss_invertiert),
                  Z(aufgeteilt_lA_invertiert, aufgeteilt_niv_invertiert), aufgeteilt_lA_invertiert]
             ])
-
-            # print(aufgeteilt)
-            # print(beobachtungsgruppe, indizes)
-            # Export.matrix_to_csv(
-            #    fr"Zwischenergebnisse\_{beobachtungsgruppe}.csv",
-            #    [""],
-            #    labels,
-            #    aufgeteilt,
-            #    f"{beobachtungsgruppe}"
-            # )
-
         return Q_ext, P
 
     @staticmethod
     def indizes_beobachtungsvektor_nach_beobachtungsgruppe(Jacobimatrix_symbolisch_liste_beobachtungsvektor):
+        """
+        Ermittelt Indexbereiche des Beobachtungsvektors getrennt nach Beobachtungsgruppen.
+
+        Die Funktion analysiert die Bezeichner des symbolischen Beobachtungsvektors (z.B.
+        aus der Jacobi-Matrix) und ordnet jede Beobachtung anhand ihres Kennzeichens
+        (Beobachtungsart) einer Gruppe zu. Für jede Beobachtungsgruppe wird anschließend
+        der minimale und maximale Index im Beobachtungsvektor bestimmt.
+
+        Unterstützte Beobachtungsgruppen sind u.a.:
+
+        - SD  : Tachymeter-Strecken,
+        - R   : Tachymeter-Richtungen,
+        - ZW  : Tachymeter-Zenitwinkel,
+        - gnss: GNSS-Basislinienkomponenten (bx/by/bz),
+        - niv : Geometrisches Nivellement,
+        - lA  : Pseudobeobachtungen.
+
+        Die zurückgegebenen Indexbereiche dienen insbesondere zur Blockzerlegung von
+        Kofaktor- oder Gewichtsmatrizen (z.B. bei Varianzkomponentenschätzung oder
+        weicher Datumsfestlegung).
+
+        :param Jacobimatrix_symbolisch_liste_beobachtungsvektor: Liste der Beobachtungen.
+        :type Jacobimatrix_symbolisch_liste_beobachtungsvektor: list
+        :return: Dictionary mit Indexbereichen je Beobachtungsgruppe.
+        :rtype: dict
+        :raises ValueError: Wenn für eine Beobachtungsgruppe keine Indizes ermittelt werden können.
+        """
         liste_strecken_indizes = []
         liste_richtungen_indizes = []
         liste_zenitwinkel_indizes = []
@@ -156,7 +198,7 @@ class Datumsfestlegung:
         return names, {n: i for i, n in enumerate(names)}
 
     @staticmethod
-    def build_G_from_names(x0, unbekannten_liste, liste_punktnummern=None, mit_massstab=True):
+    def erstelle_G(x0, unbekannten_liste, liste_punktnummern=None, mit_massstab=True):
         """
         Baut G (u x d) in den vollen Unbekanntenraum.
         Wenn liste_punktnummern=None, werden alle Punkt-IDs aus unbekannten_liste
@@ -235,11 +277,8 @@ class Datumsfestlegung:
         return E
 
 
-    def loese_geraendert_mit_Qxx(N, n, G):
-        """
-        löst [N G; G^T 0] [dx;k] = [n;0]
-        und liefert zusätzlich Q_xx als oberen linken Block von inv(K).
-        """
+    def berechne_dx(N, n, G):
+
         N = np.asarray(N, float)
         n = np.asarray(n, float).reshape(-1, 1)
         G = np.asarray(G, float)