自适应卡尔曼滤波在变形监测中的应用
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  • 英文篇名:Application of Adaptive Kalman Filter in Deformation Monitoring
  • 作者:刘超锋
  • 英文作者:LIU Chao-feng;School of Surveying and Mapping, Anhui University of Science and Technology;
  • 关键词:变形监测 ; 卡尔曼滤波 ; 自适应卡尔曼滤波
  • 英文关键词:deformation monitoring;;Kalman filter;;adaptive Kalman filter
  • 中文刊名:TAIY
  • 英文刊名:Sci-tech Innovation and Productivity
  • 机构:安徽理工大学测绘学院;
  • 出版日期:2018-08-10
  • 出版单位:科技创新与生产力
  • 年:2018
  • 期:No.295
  • 语种:中文;
  • 页:TAIY201808010
  • 页数:5
  • CN:08
  • ISSN:14-1358/N
  • 分类号:29-32+37
摘要
针对在变形监测与数据处理中,由于噪声影响而使得变形监测的数据处理结果不可靠的问题,以重庆市解放碑重庆塔项目为例,采用方差补偿的自适应卡尔曼滤波对监测数据进行处理,并把处理结果与传统的卡尔曼滤波处理结果进行对比。对比结果显示:无论是X坐标还是Y坐标,自适应卡尔曼滤波与实测值的偏差都比传统的卡尔曼滤波与实测值的偏差小,自适应卡尔曼滤波对监测数据的处理效果较好。
        In order to solve the problem that the data processing result of deformation monitoring is unreliable due to the influence of noise in deformation monitoring and data processing, taking Chongqing Jiefangbei Chongqing Tower Project as an example, the monitoring data is processed by the adaptive Kalman filter with variance compensation, and the processing result is combined with the traditional Kalman filter. The results show that the deviation between the adaptive Kalman filter and the measured data is smaller than that of the traditional Kalman filter in both X and Y coordinates, and the adaptive Kalman filter is more effective in monitoring data processing.
引文
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