基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
已有的坝基水平位移监测模型只能利用一个关键监测点的监测数据,而关键点的选取往往具有随机性;直接利用多个监测点的监测信息,往往会出现各个监测点采集数据不一致的现象.为消除这类现象,且充分利用多点监测信息,采用Kalman滤波融合方法,分别根据集中式和有无反馈分布式融合算法进行计算,对比分析了其可行性,最后给出融合结果.将其应用于某坝8坝段坝基水平位移的分析,纠正了2007~2008年间监测点S8-3和2006~2008年间监测点S8-4对坝基水平位移的异常反映,消除了数据的冗余性、矛盾性和不准确性,获得了被测对象的一致性描述和解释,结论表明,3种方法均有很高的识别精度.同时,也为水工建筑基础多点监测提供一个有效的理论方法.
推荐文章
基于动态Kalman滤波的多传感数据融合算法研究
数据融合
噪声协方差
卡尔曼滤波
传感器
噪声相关带偏差线性系统的滤波融合算法
两阶段Kalman滤波算法
偏差估计
噪声相关
序贯分布式融合算法
并行式融合算法
基于多传感器Kalman滤波器的GPS/IMU数据融合算法设计
GPS/IMU组合系统
kalman滤波器
数据融合
基于动态Kalman滤波的多传感数据融合算法研究
数据融合
噪声协方差
卡尔曼滤波
传感器
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于Kalman滤波融合算法的某坝基水平位移分析
来源期刊 郑州大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 数据融合 Kalman滤波算法 坝基水平位移 综合信息提取
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 110-114
页数 分类号 TV698.1
字数 4206字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-6833.2010.03.027
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 彭鹏 9 38 4.0 6.0
2 刘佳佳 8 13 2.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (35)
共引文献  (140)
参考文献  (8)
节点文献
引证文献  (6)
同被引文献  (29)
二级引证文献  (1)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2000(9)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(8)
2001(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2004(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2005(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2006(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2007(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2014(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2016(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2018(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2019(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
数据融合
Kalman滤波算法
坝基水平位移
综合信息提取
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
郑州大学学报(工学版)
双月刊
1671-6833
41-1339/T
大16开
河南省郑州市科学大道100号
36-232
1980
chi
出版文献量(篇)
3118
总下载数(次)
0
总被引数(次)
21814
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导