基于自适应卡尔曼滤波的地表移动变形预报研究
详细信息    查看全文 | 推荐本文 |
  • 英文篇名:Study of Surface Movement and Deformation Prediction Based on Adaptive Kalman Filtering
  • 作者:陈长坤 ; 焦宝文 ; 乔方 ; 石长伟 ; 肖明 ; 苏迪
  • 英文作者:CHEN Changkun;JIAO Baowen;QIAO Fang;SHI Changwei;XIAO Ming;SU Di;School of Geodesy and Geomatics,Anhui University of Science and Technology;GuangDong ZhongGong Architectural Design Institute Co.,Ltd.;
  • 关键词:标准卡尔曼滤波 ; 自适应卡尔曼滤波 ; 精度分析 ; GNSS ; CORS ; 地表移动变形
  • 英文关键词:Standard Kalman filter;;adaptive Kalman filter;;accuracy analysis;;GNSS CORS;;surface movement and deformation
  • 中文刊名:QUDW
  • 英文刊名:GNSS World of China
  • 机构:安徽理工大学测绘学院;广东省重工建筑设计院有限公司;
  • 出版日期:2018-04-15
  • 出版单位:全球定位系统
  • 年:2018
  • 期:v.43
  • 基金:国家自然科学基金项目(批准号:41474026,2015-2018;41602357,2017-2019);; 淮南矿业(集团)有限责任公司项目(编号:HNKY-JTJS(2017)-122,2017-2019)
  • 语种:中文;
  • 页:QUDW201802005
  • 页数:8
  • CN:02
  • ISSN:41-1317/TN
  • 分类号:24-31
摘要
构建自适应卡尔曼滤波预报模型,利用GNSS CORS连续运行实时监测数据,通过自适应卡尔曼滤波预报值、标准卡尔曼滤波预报值及实测数据对比分析,得到自适应卡尔曼滤波预报偏差明显减小,预报精度明显提升,满足了地表移动变形实时监测的精度要求。
        Construct a variance compensation adaptive Kalman filter forecasting model,using GNSS CORS to continuously run real-time monitoring data,and compare and analyze the predicted Kalman filtering value,the standard Kalman filter forecast value and the measured data,and obtain the adaptive Kalman filter forecasting bias.Obviously reduced,the accuracy of forecasting has been significantly improved,which meets the accuracy requirements for real-time monitoring of surface movement deformation.
引文
[1]崔希璋,於宗俦,陶本藻,等.广义测量平差[M].2版.武汉:武汉大学出版社,2009.
    [2]尹晖.时空变形分析与预报的理论和方法[M].北京:测绘出版社,2002.
    [3]余学祥,吕伟才.GPS监测网动态数据处理抗差Kalman滤波模型[J].中国矿业大学学报,2000,29(6):553-557.
    [4]余学祥,吕伟才.抗差卡尔曼滤波模型及其在GPS监测网中的应用[J].测绘学报,2001,30(1);27-31
    [5]LU W C,XU S Q.Reasearch on Kahnan filtering algorithm for deformation informantion series of similar single-difference model[J].Journal of China University of Mining and Technology,2004,14(2):189-194.
    [6]余学祥,吕伟才.GPS监测网动态数据处理抗差Kalrnan滤波模型[J].中国矿业大学学报,2000,29(6):553-557.
    [7]杨元喜.动态Kalman滤波模型误差的影响[J].测绘科学,2006,31(1):17-18
    [8]尹航,朱纪洪,周池军,等.基于Kalman预报观测器的增量动态逆控制[J].清华大学学报(自然科学版),2011.
    [9]贾志军,单甘霖,程兴亚,等.GPS动态定位中的自适应扩展卡尔曼滤波算法[J].军械工程学院学报,2001(2):39-43.
    [10]高雅萍,张勤.方差补偿自适应卡尔曼滤波在GPS滑坡监测中的应用研究[J].水土保持研究,2008(12):150-152.
    [11]张福荣.自适应卡尔曼滤波在变形监测数据处理中的应用研究[D].西安:长安大学,2009.
    [12]余学祥.煤矿开采沉陷自动化监测系统[M].北京:测绘出版社,2014.
NGLC 2004-2010.National Geological Library of China All Rights Reserved.
Add:29 Xueyuan Rd,Haidian District,Beijing,PRC. Mail Add: 8324 mailbox 100083
For exchange or info please contact us via email.