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摘要:
在GPS高频动态变形监测过程中,观测噪声存在很强的时间相关性,使用标准卡尔曼滤波并不能得到最优滤波解.本文给出了一种基于一阶高斯马尔科夫过程的相关观测噪声函数模型估计方法,以及基于此噪声函数模型的两种改进卡尔曼滤波算法,对一组GPS模拟振动实验数据进行滤波处理,结果验证了该噪声函数模型估计方法的有效性,并对基于此模型的这两种滤波算法进行了对比分析.
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文献信息
篇名 顾及有色噪声的Kalman滤波在GPS高频动态变形监测中的应用
来源期刊 工程勘察 学科 地球科学
关键词 GPS高频动态变形监测 Kalman滤波 一阶高斯马尔科夫过程 扩充状态向量法 相邻时间组差法
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 50-54
页数 分类号 TU198|P228.4
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 匡翠林 中南大学地球科学与信息物理学院 67 542 13.0 20.0
2 戴吾蛟 中南大学地球科学与信息物理学院 121 1445 21.0 32.0
3 张昊楠 中南大学地球科学与信息物理学院 3 11 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
GPS高频动态变形监测
Kalman滤波
一阶高斯马尔科夫过程
扩充状态向量法
相邻时间组差法
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
论文1v1指导