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离散卡尔曼滤波用于GPS动态变形数据处理
资料介绍
目前,在变形监测中,由于GPS、测地机器人等新技术不断引用,积累资料多,数据量大,如何及时地有效地从大量的变形监测信息中进行数据挖掘,即抽取、转换、分析和进行建模处理,从中提取关键性的数据,对变形进行分析与解释,尤其是对建筑物的变形进行预测,使人们能及时地针对变形建筑物变形状态进行有效处理,对滑坡等灾害及时做好有关方面的防范和预防措施,从而极大地减少因建筑物变形或滑坡等地质灾害造成的损失.所以对变形监测信息进行数据挖掘,特别是对大型建筑物的变形进行分析与预测十分重要.
卡尔曼滤波(Kalman,1960)是当前应用最广的一种动态数据处理方法,它具有最小无偏方差性12].把变形体视为一个动态系统,将一组观测值作为系统的输出,可以用卡尔曼滤波模型来描述系统的状态.动态系统由状态方程和观测方程描述,以监测点的位置、速率和加速率参数为状态向量,可构造一个典型的运动模型.状态方程中要加进系统的动态噪声.其滤波方程是一组递推计算公式,计算过程是一个不断预测、修正的过程,在求解时,优点是不需保留用过的观测值序列,并且当得到新的观测数据时,可随时计算新的滤波值,便于实时处理观测成果,把参数估计和预报有机地结合起来.卡尔曼滤波特别适合变形监测数据的动态处理.
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