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由于传统卡尔曼滤波处理实时动态数据中所建立的数学模型不精确或动态噪声特性不准确,导致状态估计失真,甚至导致滤波发散的现象。为了提高高层建筑物沉降监测实时预测的准确性与可靠性,克服传统卡尔曼滤波进行沉降预测中噪声的不足,本文采用方差补偿自适应卡尔曼滤波理论进行分析预测,并通过实测数据对比分析,验证了方差补偿自适应卡尔曼滤滤波理论进行沉降预测的可行性,且预测精度较高。 相似文献
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基于方差分量估计原理的自适应卡尔曼滤波及其应用 总被引：9，自引：0，他引：9
简单介绍了GPS伪距动态定位的卡尔曼滤波模型的建立，针对传统卡尔曼滤波中动态噪声不准或不容易确定以及因动态目标机动而导致滤波发散的现象，提出了一种根据方差分量估计原理，利用预报残差计算模型的动态噪声方差分量的自适应滤波算法，当利用预报残差进行计算时，这一方面增加的计算量不大，能有效地克服由上述原因而导致的滤波不稳定现象，适用于GPS动态定位数据的实时处理。 相似文献
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冯磊 《测绘与空间地理信息》2020,(2):208-212,215
在介绍国内外高铁沉降数据处理方面的研究现状的基础上,依次阐述了包括回归分析法、人工神经网络、灰色系统理论和时间序列分析法在内的经典沉降数据处理方法,着重讲解了标准卡尔曼滤波理论及其相关公式,介绍了两种自适应卡尔曼滤波理论:方差分量估计AKF、方差补偿AKF。本文针对某具体工程实例,分别基于MATLAB平台编写了一套标准卡尔曼滤波程序和一套自适应卡尔曼滤波程序,并运用程序对其作了相关分析。通过对比分析,证明了自适应KF的优越性,并得到一套在处理实际问题时具有一定可行性的模型。 相似文献
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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
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研究了具体有ｐ范分布的参数的极大似然估计的估计方差。除Ｌ２估计外,其余Ｌp估计的 估计方差会出现３种不同合理情况：零单位权方差和同一估计量有两个不同的估计方差。这说明极大似然估计与最小方差估计并不完全等价。产生的原因在于单位权方差与分布的总体方差不相等。定义了单位权估计方差与总体方差的比值作为估计方差的可靠性指标。ｐ＝２,估计方差的可靠性为１００％;ｐ＝∞时,可靠性为零;ｐ与２相关越大,估计方差的可 相似文献
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采用方差分析法估计地图数字化坐标数据的综合方差,研究了不确定度估计中置信系数k的确定,给出了计算方法,用地图数字化的实例说明其坐标数据不确定度估计的方法. 相似文献
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以最大限度保持星载原子钟稳定性计算结果的准确、可靠性为目标,分析了原始数据采样间隔、非连续间断时间序列、无数据段、频率漂移等因素对原子钟稳定性计算结果的影响。利用GPS卫星精密钟差数据针对阿仑和哈达玛方差进行了影响量级分析,得出了有益的结论。 相似文献
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吴晓清 《武汉大学学报(信息科学版)》1989,(4)
文中阐述了权因子法方差分量估计的原理。利用权因子的概念,对目前方差分量估计存在的几个问题,如负方差问题,作了探讨,并与Helmert法进行比较,得出了一些有益的看法。 算例很好地说明了权因子法方差分量估计的简便和实用性。 相似文献
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Helmert方差分量估计结果的方差一致性检验实质 总被引：9，自引：0，他引：9
Helmert方差分量估计是合理确定不同类观测值或不同种精度观测值权比的常用方法。文中从方差一致性检验的角度分析了Helmert方差分量估计迭代收敛结果的实质，指出了其检验统计量即为X^2(r)分布密度取得最大值的点；并指出当同时还存在其它平差模型误差时，Helmert方差分量估计也可能收敛，且收敛结果的检验实质并没改变，但收敛结果却已失真。 相似文献
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一种简化的Helmert方差分量估计算法 总被引：2，自引：0，他引：2
Ｈｅｌｍｅｒｔ方法是通过求出两类观测值的单位方差,来修正其先验权,用迭代法最终求得正确的权。本文提出,如果已知两类观测值的单位方差之比,即可定出正确的权,从而使计算简单化。 相似文献