共查询到18条相似文献，搜索用时 879 毫秒
1.
利用卡尔曼滤波数学模型对甘肃省文县阳山金矿带安坝矿段的7个控制点测得的GPS信号、星历和残差进行优化,通过对卫星星历信号图、卫星残差图、矢量表、标准误差表和后验协方差矩阵表几个方面对未使用卡尔曼滤波和使用卡尔曼滤波两种情况得到的数据进行比较,从而得出以下结论:在同一时间、同一地点、同一天气的情况下使用卡尔曼滤波模型能大大提高控制测量的精度。 相似文献
2.
非线性滤波方法与陆面数据同化 总被引：8，自引：4，他引：4
陆面数据同化研究近几年成为地球科学研究的新兴领域,其中以非线性滤波为代表的数据同化方法发展迅速并得到了广泛应用。在贝叶斯理论框架内,从递推贝叶斯估计理论的角度系统地分析了扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、集合卡尔曼滤波、SIR粒子滤波等非线性滤波方法的异同;针对应用比较广泛的集合卡尔曼滤波和SIR粒子滤波应用中存在的问题,论述了几种提高滤波性能的实用方法,如协方差矩阵的Localization方法、协方差矩阵的Inflation方法、双集合卡尔曼滤波方法、扰动集合、扰动大气驱动和模型参数、平方根集合卡尔曼滤波以及粒子滤波算法的改进等。最后总结讨论了各种非线性滤波方法应用中的特点、难点以及各种算法在陆面数据同化中的应用前景和发展方向。 相似文献
3.
以地下水数值模型为例,分析了集合卡尔曼滤波在进行数据融合时的基本原理和步骤。根据集合卡尔曼滤波的实际功能,并结合中国地下水监测的实际状况,分析了集合卡尔曼滤波在地下水位预测中的应用前景:认为在未来地下水位预报预警工作中,利用集合卡尔曼滤波技术提高地下水位预测的准确性,具有良好的应用前景。 相似文献
4.
以地下水数值模型为例,分析了集合卡尔曼滤波在进行数据融合时的基本原理和步骤。根据集合卡尔曼滤波的实际功能,并结合中国地下水监测的实际状况,分析了集合卡尔曼滤波在地下水位预测中的应用前景:认为在未来地下水位预报预警工作中,利用集合卡尔曼滤波技术提高地下水位预测的准确性,具有良好的应用前景。 相似文献
5.
卡尔曼滤波的主要思想,是用状态方程和量测方程描述线性动态系统。在求得滤波器表达式之后,给出了滤波递归算法。卡尔曼滤波应用于测井数据处理,其参数具有特征性,对如何确定某些参数进行了讨论。实例证明,经过卡尔曼滤波处理后,测井曲线的纵向分辨率有了显著提高,定量解释结果也接近于地层真值。 相似文献
6.
7.
卡尔曼滤波与经典最小二乘法 总被引：1，自引：0，他引：1
在卡尔曼滤波的应用中若将时间因素固定,则卡尔曼滤波退化为经典最小二乘法。在通常情况下必须进行迭代计算,计算过程比经典最小二乘法复杂,但解的精度不会有任何改善。 相似文献
8.
天津市高精度GPS地面沉降监测网数据处理中的若干技术问题探讨 总被引：6，自引：0，他引：6
本文以天津市区地面沉降GPS监测网为例,探讨了高精度GPS地面沉降监测网数据处理中的若干技术问题。研究表明,GPS数据处理软件、GPS监测网的框架基准、大气延迟改正和粗差对计算结果的精度有很大影响。在对GPS原始观测数据进行后处理时,只有对影响计算精度的各种误差源进行有效改正,GPS高程分量的精度才有可能达到毫米级,才能满足地面沉降监测的要求。 相似文献
9.
文章介绍了GPS系统组成、定位原理、GPS交通控制网的建设步骤、GPS系统在交通运输中的应用（包括在道路工程、汽车导航和交通管理），最后对其前景作了展望。 相似文献
10.
11.
当精密单点定位的观测值含有异常数据时,Kalman滤波的精度将会降低。采用抗差Kalman滤波方法能够有效抑制观测异常,提高滤波的精度和可靠性。运用武汉国际GPS服务跟踪站数据对该方法进行了验证。结果表明,抗差Kalman滤波的精度比Kalman滤波的精度有一定程度提高,说明抗差Kalman滤波能够有效抑制观测异常。 相似文献
12.
基于指数趋势模型的卡尔曼滤波法在危岩体变形分析中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
以指数趋势模型为基础,建立卡尔曼滤波模型对链子崖危岩体GA监测点的位移量进行预测。首先,把非线性的指数趋势模型经线性化处理后转化成线性模型,用线性最小二乘法求出线性化后的模型参数,再将线性化后的模型参数看作带有动态噪声的状态向量,建立卡尔曼滤波模型,以此模型为基础,对危岩体的位移量进行预测。实例计算表明,用卡尔曼滤波模型对危岩体的位移量进行预测,其预测误差较小,效果较为理想。 相似文献
13.
全张量重力梯度仪器测量数据中包含了大量的白噪声和有色噪声。传统的数字滤波器只能滤除某一频段外的噪声,对于混叠在重力梯度有用信号频段范围内的有色噪声不能很好的对其进行分离。为了同时滤除白噪声和有色噪声,笔者利用卡尔曼滤波器采用增广矩阵法将全张量重力梯度数据中的有色噪声进行估计,在抑制白噪声的同时将有用信号和有色噪声分离,并利用数字滤波器与卡尔曼滤波器的优点,将其结合生了更好的滤波效果,得到了更高质量的梯度信号。通过模型试验验证了本方法对噪声的滤波能力,并满足高精度重力梯度数据处理要求。 相似文献
14.
15.
We present a method of using classical wavelet-based multiresolution analysis to separate scales in model and observations during data assimilation with the ensemble Kalman filter. In many applications, the underlying physics of a phenomena involve the interaction of features at multiple scales. Blending of observational and model error across scales can result in large forecast inaccuracies since large errors at one scale are interpreted as inexact data at all scales due to the misrepresentation of observational error. Our method uses a partitioning of the range of the observation operator into separate observation scales. This naturally induces a transformation of the observation covariance and we put forward several algorithms to efficiently compute the transformed covariance. Another advantage of our multiresolution ensemble Kalman filter is that scales can be weighted independently to adjust each scale’s affect on the forecast. To demonstrate feasibility, we present applications to a one-dimensional Kuramoto-Sivashinsky (K–S) model with scale-dependent observation noise and an application involving the forecasting of solar photospheric flux. The solar flux application uses the Air Force Data Assimilative Photospheric Transport (ADAPT) model which has model and observation error exhibiting strong scale dependence. Results using our multiresolution ensemble Kalman filter show significant improvement in solar forecast error compared to traditional ensemble Kalman filtering. 相似文献
16.
Continuous Facies Updating Using the Ensemble Kalman Filter and the Level Set Method 总被引：1，自引：1，他引：0
We present a methodology based on the ensemble Kalman filter (EnKF) and the level set method for the continuous model updating of geological facies with respect to production data. Geological facies are modeled using an implicit surface representation and conditioned to production data using the ensemble Kalman filter. The methodology is based on Gaussian random fields used to deform the facies boundaries. The Gaussian random fields are used as the model parameter vector to be updated sequentially within the EnKF when new measurements are available. We show the successful application of the methodology to two synthetic reservoir models. 相似文献
17.
Z～R关系法和6种雷达雨量计联合法反演的区域降水量与雨量计观测得到的降水场存在较大的误差,将这7种降水估测结果作为信息源,采用统计权重矩阵法对上述7种反演结果进行集成分析,提出了一种改进雷达估测降水的方法。结果表明:在被集成资料中,Z～R关系法估测的降雨场具有明显的偏低现象,精度最差,6种雷达雨量计联合法的估测精度明显优于Z～R关系法。通过统计权重矩阵集成后,精度比集成前所有方法均有明显提高,尤其是降水场分布形势和降水中心的强度都与雨量计场非常吻合。集成得到的降水空间分布场能够较真实地反映地面的降水情况,可以在估测区域降水量中进行业务试用。 相似文献
18.
顺序数据同化的Bayes滤波框架 总被引：6，自引：2，他引：4
数据同化是在动力学模型的运行过程中不断融合新的观测信息的方法论,Bayes理论是数据同化的基石.从原理、方法和符号系统为Bayes滤波在数据同化中的应用勾勒一个统一的框架.首先对连续数据同化和顺序数据同化的各种方法做了分类,然后给出了非线性系统顺序数据同化的Bayes递推滤波形式,并在此基础上介绍了典型的顺序数据同化方法--粒子滤波和集合Kalman滤波.粒子滤波实质上是一种基于递推Bayes估计和Monte Carlo模拟的滤波方法,而集合Kalman滤波相当于一种权值相等的粒子滤波.Bayes滤波理论为顺序数据同化提供了更广义的理论框架,从基础的数学理论上揭示了数据同化的基本原理. 相似文献