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相似文献
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1.
石强  戴吾蛟  晏慧能  刘宁 《测绘学报》2022,51(10):2125-2138
时空Kalman滤波可对变形监测数据进行时空滤波去噪、数据插补和变形预测,本文利用时空Kalman滤波进行变形分析,从模型原理及试验两方面比较分析了Kriged Kalman filter(KKF)、space time Kalman filter(STKF)和spatio-temporal mixed effects(STME) 3种典型时空Kalman滤波模型的性能和适用性。结果表明:3种时空Kalman滤波模型均基于空间基函数及动力学模型组合形式描述时空数据的时空相关性,其主要差异在于空间变异的描述形式不同、空间基函数和状态转移矩阵构造过程不同及模型降维方法不同。在适用性方面,KKF模型更适合于稀疏测站的变形分析,STKF模型及STME模型更适合于海量测站的变形分析。在变形分析应用效果方面,3种时空Kalman滤波模型均具有较高精度的时空滤波去噪、数据插补和变形预测性能,其滤波结果相对于普通Kalman滤波结果的平均改善率为21.1%,其缺失数据插补结果相对于Hermite时间插值结果的平均改善率为42.4%,其空间预测结果相对于Kriging空间插值结果的平均改善率为65.3%,其对已知测站未来变形的时空预测结果相对于普通Kalman滤波时间预测结果的平均改善率为20.6%,其对非观测站点未来变形的时空预测结果相对于Kalman滤波+Kriging组合模型预测结果的平均改善率为20.5%。  相似文献   

2.
通过运用灰色GM(1,1)和Kalman滤波模型分别对某高层建筑物的沉降变形趋势进行分析,得出灰色GM(1,1)适用于短期且变形趋势呈线性变化的变形分析与预测,而Kalman滤波模型不仅适用于短期预测,对于长周期预测也有较高的精度。因此,在观测周期较短时,灰色GM(1,1)和Kalman滤波模型对线性变化的高层建筑物都有较高的预测精度,但是对于较长周期的观测,Kalman滤波模型预测的精度和可靠性要高于灰色GM(1,1)模型。  相似文献   

3.
针对高速铁路桥梁架梁后许多沉降变形点沉降量级较小,变形曲线呈现＂小量级,大波动＂特点,观测数据中可能存在大量的随机噪声,对沉降变形分析产生干扰,影响预测结果的可信度,本文将Kalman滤波引入到高速铁路桥梁变形分析数据预处理中,建立基于Kalman滤波的动态模糊神经网络模型。通过应用实例分析表明,基于Kalman滤波的动态模糊神经网络模型的预测精度有所改善,具有一定的优势。  相似文献   

4.
沉降变形分析与预测对于建筑物的安全运营具有重要作用,建立科学、合理的预测模型对于变形分析极其重要。本文运用GM(1,1)模型与Kalman滤波模型对建筑物沉降变形进行预测。通过实例对比分析表明,GM(1,1)模型较适合短期且变形趋势呈线性或指数分布趋势的变形分析与预测;Kalman滤波模型对短期和较长周期呈波形或线性变形均具有较高预测精度。  相似文献   

5.
地下采煤引起的地表沉陷是一个时间和空间的过程,据此提出了观测站动态数据处理模型Kalman滤波和自适应Kalman滤波,通过实例验证了自适应Kalman滤波比普通Kalman滤波在观测站数据滤波和预测中具有优越性。  相似文献   

6.
高速铁路隧道工程监测点沉降曲线具有小沉降、大波动的特点,沉降变形数据中存在大量随机噪声,将影响沉降变形分析的准确性。将Kalman滤波应用于高铁隧道沉降变形数据预处理,对沉降变形数据进行去噪,再利用小波神经网络对去噪后的沉降变形数据进行预测分析,从而提高单一小波神经网络的预测精度。通过工程实例分析表明,结合Kalman滤波的小波神经网络预测精度优于单一小波神经网络,具有更好的应用价值。  相似文献   

7.
基于小波分析的Kalman滤波动态变形模型研究   总被引：7，自引：0，他引：7  
对GPS动态形变测量信号的性质进行了分析 ,采用小波分析对GPS动态变形数据滤波、变形特征提取和不同变形频率分离。与Kalman滤波方法相结合 ,首次提出基于小波分析的Kalman滤波动态变形分析模型 ,研究其参数设计和算法 ,并用MATLAB与C语言在微机上编程实现。对比大坝实测数据的处理结果可知 ,通过对原始观测值进行小波分析与Kalman滤波的联合处理 ,能克服只使用单一方法进行GPS数据噪声处理的不足。  相似文献   

8.
针对传统Kalman无法应对非线性变形系统中先验模型不准确或时变导致性能降低的问题,在变形监测数据降噪应用中引入基于极大似然准则的自适应Kalman滤波方法。建立观测噪声方差阵自适应估计(Res-R)和系统过程噪声方差阵自适应估计(Scale-Q)的自适应Kalman模型,并在应用中为解决信息序列不准确致使过程噪声Q扰动较大的问题,提出了基于信息序列方差调整因子的改进Scale-Q自适应滤波。工程实例数据分析结果表明,Res-R和改进Scale-Q模型降噪效果均优于传统Kalman滤波模型。  相似文献   

9.
针对GPS/DR组合导航Kalman滤波的异常扰动影响问题,引入了自适应滤波算法。给出了由预测残差确定自适应因子的过程。利用实测数据进行验证,结果表明无论是单因子自适应滤波还是多因子自适应滤波都能够很好地控制状态异常对滤波估值的影响,滤波精度均优于标准Kalman滤波导航解;而且因为多因子自适应滤波避免损失可靠的状态参数信息,较单因子自适应滤波,精度又有明显提高。  相似文献   

10.
卡尔曼滤波通过建立状态方程和观测方程来描述系统的动态过程,依据滤波增益矩阵的变化,从测量数据中定量提取有效信息,修正状态参量,利用已有的信息对动态噪声方差阵进行实时估计,从而补偿噪声对数据的影响,有效地提高数据精度。通过用Kalman滤波对郑州某地高层建筑变形监测数据的处理与预测分析,并同多项式拟合方法比较,表明Kalman滤波在处理变形监测数据时具有实时快速、精度高的特点。  相似文献   

11.
陈蕾  刘立龙  陈东银 《测绘工程》2008,17(1):48-50,54
卡尔曼滤波作为一种动态数据处理方法广泛应用在变形监测数据处理中。文中针对传统卡尔曼滤波因动态噪声不准或不容易确定影响结果准确度的问题,提出并探讨了方差补偿自适应卡尔曼滤波,并通过传统卡尔曼滤波和自适应卡尔曼滤波对GPS变形监测数据进行处理,其结果表明方差补偿自适应卡尔曼滤波对GPS变形监测具有很好的剔除噪声的作用,效果明显。  相似文献   

12.
陈帅  赵丽  李超  丁胡进 《全球定位系统》2011,36(5):83-84,90
介绍了卡尔曼滤波算法的基本思想,通过建立卡尔曼滤波模型对某大坝变形监测数据进行处理,结果表明：卡尔曼滤波算法能够有效地减弱随机噪声的干扰,并能较准确地对未来时刻的状态进行预测。  相似文献   

13.
卡尔曼滤波方法是变形监测中常用的一种方法,本文通过对获取的地铁沉降观测数据进行监测,采用经典的卡尔曼滤波方法和基于方法补偿的自适应卡尔曼滤波方法进行监测预估,通过对比发现,基于方差补偿的自适应卡尔曼滤波方法能够有效地控制观测数据异常对动态系统参数估计的影响,保证了变形监测数据估计的精度。  相似文献   

14.
为了提高高耸建筑物沉降监测数据的可信性与实时预测的准确性,利用小波分析与Kalman滤波在数据处理方面的优势,采用小波分析先对沉降数据进行去噪,并采用Kalman滤波理论进行预测。通过实验数据的对比分析,结合小波去噪分析与Kalman滤波理论对原始沉降变形量进行沉降预测,能克服只使用单一Kalman滤波方法进行沉降预测中噪声处理的不足,验证了小波分析及结合Kalman滤波理论进行沉降预测的可行性,且预测精度比较高。  相似文献   

15.
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。   相似文献   

16.
针对单基站CORS RTK在矿山开采沉陷地表移动变形监测中测量精度偏低的问题,构建基于方差分量估计原理的自适应卡尔曼滤波算法,以CORS RTK在各历元采集的平面坐标与正常高为基础,利用CORS RTK实测数据并对比分析四等水准测量成果,分析得出滤波后的CORS RTK测量精度得到了较大的提高,并满足矿山开采沉陷地表移动变形监测的精度要求。   相似文献   

17.
针对自适应卡尔曼滤波只适用于滤除高斯分布的白噪声,本文提出了融合小波变换和自适应卡尔曼滤波的算法。该算法利用小波变换的多尺度分解,将GPS高频的监测时间序列进行多层分解,重构出新的GPS监测时间序列,将其作为新的自适应卡尔曼滤波初始值,进行滤波处理。将融合算法的滤波结果与单一的自适应卡尔曼滤波结果进行对比分析,结果表明融合算法的滤波效果较为显著。同时,对融合算法滤除的噪声信息进行统计分析,结果表明融合算法滤除的噪声符合正态分布,进一步说明了该融合算法的有效性,为GPS的高频率、高精度的监测提供了技术支持。  相似文献   

18.
矿区地表易发生开裂、移动、塌陷等灾害,对矿区人文及生态环境造成巨大破坏。因此,针对矿区地表的监测研究意义重大。然而,常规的监测数据解算方法精度依赖于先验模型参数的准确性,若模型参数不准确,则解算精度难以满足监测需求。鉴于此,本文提出了基于PPP的矿区地表形变监测自适应滤波算法,并利用矿区工程数据进行试验,验证了算法的优越性。结果表明,本文算法能有效地控制动态模型参数偏差的影响,提高监测数据解算的稳定性,相比传统滤波算法,能够有效提高解算精度。  相似文献   

19.
针对虚拟应答器(VB)信息融合时使用Kalman滤波易出现滤波发散的问题,提出了基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的信息融合方法. 首先采用自适应滤波动态调节噪声统计特性参数,抑制滤波发散,在预测误差方差矩阵中引入衰减因子,减小陈旧数据的影响进而提高滤波精度,最后进行仿真实验,将所提出的滤波算法与Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波在VB的位置误差和速度误差上进行对比. 仿真结果证明:在相同的时间内,本文所述算法在VB的定位误差上具有显著优势,具有较好地稳定性.   相似文献   

20.
利用线形流形的射影方法推导出新息序列统计特性,构造新息AKF,基于新息序列不断地修正状态噪声和量测噪声,实时地反映模型当前真实的统计特性。通过隔河岩大坝实测数据处理,表明该方法能很好地提高随机模型不准确和变形突变影响下的变形估计与预报精度。  相似文献   

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