基于AR(p)的-卡尔曼滤波在GPS变形监测中的应用

• 作者: 王解先 赵新秀
• 来源期刊: 全球定位系统
• 学科: 地球科学
• 关键词: AR模型 卡尔曼滤波 变形监测 沉降观测
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 42-45
• 页数: 4页
• 分类号: P207
• 字数: 2176字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-9268.2009.05.010

摘要

由于AR(p)模型结构比较简单且计算比较方便,在变形分析中,目前常采用此模型建立变形模型.然而单纯的AR模型把模型参数作为定值,变形数据拟合误差及变形预测误差可能会比较大.介绍了将卡尔曼滤波引入AR模型,利用观测数据建立AR模型,即建立观测方程;以AR模型的参数为状态向量建立状态方程.从而形成动态系统的卡尔曼滤波函数模型,动态计算出AR模型的参数以便预测.此方法快速、实时,且占有较少内存,充分利用了AR模型和卡尔曼滤波二者的优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王解先	同济大学测量与国土信息工程系	169	1946	25.0	36.0
5	赵新秀	同济大学测量与国土信息工程系	4	28	3.0	4.0