自适应卡尔曼滤波在地铁监测中的应用

• 作者: 张春哲 王井利
• 来源期刊: 沈阳建筑大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 卡尔曼滤波 地铁 变形监测 数据处理 动态模型
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 土木工程
• 页码范围: 263-268
• 页数: 6页
• 分类号: TU473|TP221
• 语种: 中文
• DOI: 10.11717/j.issn:2095-1922.2014.02.11

摘要

目的 通过滤波后的数据对比,验证自适应卡尔曼滤波在处理地铁变形监测数据工作中优于经典卡尔曼滤波.方法 分别应用经典卡尔曼滤波和自适应卡尔曼滤波建立动态处理数据模型,对地铁变形监测数据进行处理,并与人工实测值进行对比.结果 使用经典卡尔曼滤波处理后,数据精度提高38％,使用自适应卡尔曼滤波处理后,数据精度提高55％.结论 自适应卡尔曼滤波与经典卡尔曼滤波相比,自适应卡尔曼滤波剔除噪声效果强与经典卡尔曼滤波,并且自适应卡尔曼滤波后数据整体变化平稳,与实测值吻合性较好,自适应卡尔曼滤波在处理沈阳地铁一号线监测数据中,优于经典卡尔曼滤波.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王井利		26	70	5.0	8.0
2	张春哲		1	0	0.0	0.0