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为了获得更高精度的速度场,根据卡尔曼平滑估计的原理,该文提出将卡尔曼平滑算法应用到速度场解算中的方法.该方法在卡尔曼滤波的基础上,根据已得滤波估计值进行反向卡尔曼滤波估计,将正向滤波解和反向滤波解进行加权平均,从而提高速度场解算的精度.利用SOPAC网站产出的2017-2019年共3 a的包含全球IGS站点的单 日松弛解H文件,分别采用经典卡尔曼滤波和卡尔曼平滑两种方法进行速度场的解算.结果表明,采用卡尔曼平滑算法较经典卡尔曼滤波在外符合精度上有10.5%的提升,在内符合精度上有10.7%的提升;分析可得,采用将正向滤波解与反向滤波解进行加权平均的卡尔曼平滑算法可提升速度场的解算精度. 相似文献
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