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摘要:
标准Kalman滤波最优算法是建立在给定准确的函数模型和随机模型基础之上的,因而其使用受到一定限制,于是出现了不少改进算法,这些方法各有其特点和相应的应用场合,且有些经验参数难以确定.本文利用GPS模拟实验数据,分别采用标准Kalman滤波、抗差Kalman滤波、Sage自适应滤波、抗差自适应Kalman滤波以及其改进算法五种方案进行滤波处理,比较分析了各种Kalman滤波方法在变形监测应用中的优点和不足,并提出了改进方案,以指导实践应用.
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文献信息
篇名 动态变形监测应用中的Kalman滤波方法研究
来源期刊 工程勘察 学科 工学
关键词 动态变形监测 Kalman滤波 抗差估计 Sage滤波 抗差自适应滤波
年,卷(期) 2010,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 54-58
页数 分类号 TN967.1
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 戴吾蛟 中南大学测绘与国土信息工程系 121 1445 21.0 32.0
2 伍锡锈 中南大学测绘与国土信息工程系 5 43 3.0 5.0
3 罗飞雪 中南大学测绘与国土信息工程系 6 63 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
动态变形监测
Kalman滤波
抗差估计
Sage滤波
抗差自适应滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工程勘察
月刊
1000-1433
11-2025/TU
大16开
北京东直门内大街177号
1973
chi
出版文献量(篇)
4458
总下载数(次)
8
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
湖南省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Hunan Province
官方网址:http://jj.hnst.gov.cn/
项目类型:一般面上项目
学科类型:
论文1v1指导