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1.
根据卡尔曼滤波理论以及抗差理论,本文推导出了相邻历元误差相关的抗差卡尔曼滤波模型,其对观测值中含有粗差有良好的抗差性。通过对含有粗差的变形监测数据分析,与相邻历元误差相关的卡尔曼滤波模型进行比较,采用本文构造的抗差卡尔曼滤波模型处理数据,无论是否有粗差存在观测值里,变形计算结果与实际结果大体一致,粗差对计算结果的影响不敏感。在对变形监测数据分析时,可得出卡尔曼滤波方法估计的状态向量,没有寄存大量的以往观测数据,而是使用最近的观测数据,经过不断的预测和改正,把新的状态展示在系统中。 相似文献
2.
卡尔曼滤波在多维AR序列建模中的应用 总被引：6，自引：2，他引：4
张朝玉 《大地测量与地球动力学》2003,23(2):92-95
作为时间序列模型的一种，AR模型由于参数估计和定阶简单而广泛应用于系统辨识。在多维AR序列的最小二乘建模的基础上，结合卡尔曼滤波算法，推导了应用卡尔曼滤波技术的多维AR序列参数估计方法以及加入衰减因子后的卡尔曼滤波算法。该算法不需要保存历史数据，在得到新的“观测”数据后可以对AR模型的估计参数进行实时改正。在确定AR模型阶数时，提出了快速F检验法，大大减少了建模过程中的计算工作量，有较好的应用价值。 相似文献
3.
针对塌陷区等地表快速沉降区域的动力学特点及观测向量中存在的粗差对卡尔曼滤波结果的影响，设计一种抗差自适应卡尔曼滤波模型。该模型能识别稳定沉降与快速沉降2种状态，通过抗差估计减小观测向量中粗差的影响，并采用自适应因子调整动力学模型，减少状态模型的误差，提高滤波结果的精度。将该模型应用于某矿区沉降监测数据的处理，结果表明，其效果优于抗差卡尔曼滤波。 相似文献
4.
通常的应变分析方法是基于均匀场和小应变情况的。如果个别点存在大位移,破裂了均匀性假设时,如何估计均匀应变参数和特殊位移便是本文研究的内容。 本文将这种大位移视为模型误差归入观测模型中,将非均匀模型归化为均匀模型,按通常方法求解。这就需要引入模型误差的估计和检验理论。本文结合应变分析,导出了应变模型的线性假设法和模型误差显著性检验法,给出考虑模型误差的应变分析法,通过模拟网多种方案试算,得出了最佳适用和一般适用范围,以及无法应用的情况。 相似文献
5.
利用最小二乘法求出双曲线模型的模型参数,将此参数看作带有动态噪声的状态向量,建立基于双曲线模型的卡尔曼滤波模型,对建筑物的沉降量进行预测。卡尔曼滤波过程中,模型的参数不断发生变化,增强了其适应观测数据的能力,从而减小了拟合误差。计算表明,用基于双曲线模型的卡尔曼滤波模型对建筑物的沉降量进行预测,误差较小,效果较为理想。 相似文献
6.
黄青 《大地测量与地球动力学》1991,(4)
本文将灰箱中的线性模型纳入随机模型来处理,充分考虑模型误差含有粗差且具有相关——自相关的情形,提出这一类非平稳噪声线性模型的误差模式。采用稳健估计法(Robust估计)和长自回归白噪化方法来获取模型的最优估计。同时以本文提出的误差模型及相应估计方法为基准,说明当前统计学界常见的误差模型及估计方法是其退化引出的。最后给出一实例,说明此方法的优越性。 相似文献
7.
地球表层系统是一个极其复杂的巨系统,为了更精确地表达地球表层系统各种过程的动态演进,解决数据同化系统观测误差的估计与处理已经成为地球科学领域备受关注的问题之一。在地球科学系统数值模拟中,一般采用集合数据同化来探讨地学变量预报时的各种误差。集合类卡尔曼滤波通常会由于集合数过小而带来欠采样、协方差低估、滤波发散和远距离虚假相关等问题。针对背景误差协方差被低估问题,局地分析方法（Local Analysis, LA）在一定程度上能起到抑制作用,但无法彻底解决背景误差协方差的虚假相关问题。因此,本文在集合卡尔曼滤波的算法框架下提出了一种与模糊逻辑控制算法相耦合的局地化分析方法（Fuzzy Analysis, FA）。在强非线性Lorenz-96模型中,对不同模型误差下的LA和FA方法进行了性能优劣方面的探讨,并比较分析了2种方法在集合数、观测数和观测位置、放大因子以及强迫参数变化时的同化性能。实验采用均方根误差作为算法评判依据,同时用功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）更直接地对2种算法性能优劣作出了评价。结果表明：在完美模型下,FA相对于LA降低了17.5%的均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）;随着模型误差增大,RMSE减小的百分比和减小幅度都在降低;在严重模型误差下,FA降低了8.6%的RMSE。总体而言,新算法FA的有效性和鲁棒性都得到了验证,并且在EnKF同化基础下有效改进了传统的局地化分析方案,优化了观测误差处理,为今后的数据同化研究提供了一个较为全面的观测误差研究平台。 相似文献
8.
针对流域降雨入渗过程,引入集合卡尔曼滤波(EnKF)理论,视整个边坡流域为一个随机动态系统,将边坡流域流量观测值作为系统的输出,用集合卡尔曼滤波模型来描述系统的状态;结合流域流量计算方法,实现水文模型参数的随机动态估计,在有效获得待估参数的同时还给出估计值的不确定性.通过数值算例表明,集合卡尔曼滤波可以有效地对含噪声的量测数据进行处理,能够跟踪水文模型的动态变化.相对于常用最优化算法,集合卡尔曼滤波同时给出反演结果和先验知识的后验分布,显示出更好的实时性和可靠性. 相似文献
9.
针对MEMS陀螺仪随机误差成为影响系统导航精度的主要因素及建模存在的普适性等问题，提出一种3次卡尔曼迭代估计的误差补偿方法。采用Allan方差对MEMS陀螺仪随机误差参数进行辨识，同时结合MEMS陀螺仪输出数据自相关与偏相关函数具备的拖尾性，设计基于时间序列ARMA的MEMS陀螺仪误差卡尔曼滤波模型。采用同型号6只MEMS陀螺仪惯性测量单元搭建测试环境，并开展导航验证实验，结果表明，经过滤波处理后的MEMS陀螺仪各项误差系数明显降低，且滤波效果随滤波次数的增加而增强。6组MEMS陀螺仪测试设备显现出的误差减弱趋势具有一致性，姿态误差对比结果也进一步验证了该方法的可行性。 相似文献
10.
为了检测动态导航观测异常和动力学模型异常,采用预测残差构造观测误差和动力学模型误差整体检验法,对观测异常可分别采用以模型为准的观测异常检验、以当前历元可靠观测为基准的异常检验或以Kalman滤波估值为基础的异常检验的方法;对于动力学模型异常检验,可以分别采用状态不符值检验法、以状态参数Kalman滤波估值为基础的动力学模型异常检验或以可靠观测为基础的动力学模型误差整体检验的方法.分析了以上几种检验方法的特点,并用实测数据进行了检验.结果表明:在观测异常或动力学模型异常处,异常检验对导航数据精度有一定程度地提高. 相似文献
11.
本文将湖北省丹江坝强震记录作反应谱计算,通过计算和对比,说明目前常用的几种反应谱数值计算法的一般误差状况。得出的结果表明:自振周期低于10倍采样间隔时,数值法将产生较大的(甚至可达一倍以上)误差。这也表明这种数值计算法仅适用于柔性的高层建筑或低振型建筑的抗震计算上。 相似文献
12.
传统抗差估计中的选权迭代法无法探测到模型的系统误差，而基于补偿最小二乘原理的半参数模型可以较好地分离出系统误差。通过建立选权迭代法的半参数回归模型，利用时间序列法、L曲线法分别确定模型中的正则化矩阵及平滑因子，并利用选权迭代法重新定权，同时降低了观测粗差和系统误差对参数估值的影响。通过仿真算例，并以重庆奉节县大坪滑坡实测数据为例，验证了选权迭代法的半参数回归方法应用到三峡库区滑坡预测的有效性和优越性。 相似文献
13.
《中国海洋湖沼学报》2016,(5)
Sensitive areas for prediction of the Kuroshio large meander using a 1.5-layer,shallowwater ocean model were investigated using the conditional nonlinear optimal perturbation(CNOP) and first singular vector(FSV) methods.A series of sensitivity experiments were designed to test the sensitivity of sensitive areas within the numerical model.The following results were obtained:(1) the effect of initial CNOP and FSV patterns in their sensitive areas is greater than that of the same patterns in randomly selected areas,with the effect of the initial CNOP patterns in CNOP sensitive areas being the greatest;(2) both CNOP- and FSV-type initial errors grow more quickly than random errors;(3) the effect of random errors superimposed on the sensitive areas is greater than that of random errors introduced into randomly selected areas,and initial errors in the CNOP sensitive areas have greater effects on final forecasts.These results reveal that the sensitive areas determined using the CNOP are more sensitive than those of FSV and other randomly selected areas.In addition,ideal hindcasting experiments were conducted to examine the validity of the sensitive areas.The results indicate that reduction(or elimination) of CNOP-type errors in CNOP sensitive areas at the initial time has a greater forecast benefit than the reduction(or elimination) of FSVtype errors in FSV sensitive areas.These results suggest that the CNOP method is suitable for determining sensitive areas in the prediction of the Kuroshio large-meander path. 相似文献
14.
GPS测量中多路径误差的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
王晓强 《大地测量与地球动力学》2000,20(1):56-59
对 GPS测量中多路径误差对测量成果的影响进行了探讨 ,论述了它产生的原理及其对伪距定位与载波相位影响的量级 ,并对反射系数及卫星本身所产生的多路径误差也进行了讨论。最后介绍了减弱和消除多路径误差的方法及手段。 相似文献
15.
Acoustic reverberation signals generated by an experimental explosive source are analyzed by nonlinear dynamical methods. Three characteristic parameters, i.e., the correlation dimension, the largest Lyapunov exponent, and the Koimogorov en-tropy, are estimated in the reconstructed phase space. The results indicate that the reverberation signals are nonlinear. The Volterra adaptive prediction method is introduced to model the oceanic reverberation signals. The reverberation time series can be predicted in short term with small prediction errors. A preliminary conclusion can be reached that the nonlinear low-dimensional dynamic sys-tem model is more suitable for modeling oceanic reverberation than the classical random AR model. 相似文献
16.
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多年平均气温数据空间化误差的尺度效应 总被引：1，自引：0，他引：1
属性数据空间化是利用矢量数据生成栅格数据产品的有效方法,它有助于不同来源、不同格式之间的数据的综合分析。空间化是一种必然有误差伴随的过程,为探讨空间化误差与数据源密度、空间化模型方法,以及空间化分辨率之间的关系,本文利用7种水平的气象站点密度、5种空间化模型方法和19种栅格分辨率分析多年平均气温数据空间化误差与这3类影响因子之间的关系。分析发现：（1）气象站点密度的降低导致多年平均气温数据的空间化误差增加;（2）在IDW、Kriging、Adjusted IDW、Regression和Anusplin 5种空间化模型方法中,Adjusted IDW、Regression、Anusplin比IDW、Kriging的精度高;（3）随着栅格分辨率的变粗,多年平均气温数据空间化误差增大;（4）在影响空间化精度的3类因子中,空间化模型方法对空间化精度的影响最大,栅格分辨率次之,气象站点密度的影响最小。通过多元回归分析,建立了多年平均气温数据空间化误差与这3类影响因子之间的定量模型,可为空间化技术方案的制定提供参考和依据。 相似文献
18.
Evaporation duct is an ubiquitous natural phenomenon over the ocean and can be diagnosed by evaporation duct model. The model proposed by Paulus and Jeske and another model established by the American naval postgraduate school are the most widely used. They are called PJ model and NPS model, respectively. Two methods are used to investigate the global sensitivity of PJ model and NPS model in China Seas. The first method is based on meteorological and oceanographic observation data in China Seas. Considering the system random error caused by sensor measurement inaccuracies, the mean relative error and mean absolute error are used as criterion for sensitivity analysis. The second method, called Extended Fourier Amplitude Sensitivity Test(EFAST), takes into account the interaction between input parameters and is used for sensitivity analysis. The results show that NPS model is more sensitive to the random errors of sensors than PJ model. The mean relative errors of PJ model and NPS model are 11.43% and 14.81%, respectively. The results of global sensitivity parameter analysis indicate that wind speed is the key factor of PJ model, while all input parameter of NPS model have relatively large total sensitivity index. In addition, sensitivity analysis results confirm that wind speed is one of main driving factors for the formation of evaporation duct. These results are valuable for the selection of diagnosis models for evaporation duct, the evaluation of radio wave propagation in the marine atmospheric surface layer, and the prediction technique of evaporation duct based on numerical weather prediction(NWP) in China seas. 相似文献
19.
庄萍 《广东海洋大学学报》2010,30(5)
利用中国学习者英语语料库,结合定量和定性研究方法,对中国英语学习者作文里英语名词单复数失误的现象进行了研究,发现:1)学习者的母语干扰是造成名词单复数失误的主要原因;2)中国学习者名词单复数失误最多的是名词复数形式使用不足;3)名词单复数失误与学习者英语水平相关主要表现在:低水平学习者使用失误的名词多数为常用的简单的名词,水平较高的学习者使用失误的名词多数是较复杂的抽象或物质名词。并探讨了基于语料库的研究对英语教学所带来的启示。 相似文献
20.
提出一种顾及钟差周期误差和随机特性的卫星钟差预报方法。首先通过比较二次多项式加1、2、3、4个主要周期误差的模型,取其优者求得钟差预报的拟合值;然后针对拟合残差值的随机特性采用灰色模型进行建模,求得拟合值残差预报值;最后,将其与之前求得的预报值相结合得到最终的钟差预报值。采用IGS的15 min精密钟差数据进行实验,结果表明,在短期预报中,加2个主要周期误差的模型预报性能最好,并且新模型的预报精度优于常用算法。 相似文献