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摘要:
航空重力测量数据存在大量的干扰噪声,卡尔曼滤波是消除干扰、获得高精度重力异常的一种滤波方法.针对标准卡尔曼滤波精度依赖于先验量测噪声统计信息的问题,以Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法为基础,结合固定区间平滑,设计了量测噪声自适应的卡尔曼平滑滤波器,利用卡尔曼滤波及自适应卡尔曼平滑滤波对模型数据进行了滤波试验.试验结果说明,固定区间平滑的应用可以消除因滤波器未收敛造成的滤波误差,当量测噪声信息不明时,量测噪声自适应卡尔曼滤波器能够获得准确的滤波结果,其滤波精度高于标准卡尔曼滤波器.
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文献信息
篇名 Sage自适应滤波在航空重力数据处理的应用
来源期刊 物探与化探 学科 地球科学
关键词 航空重力测量 卡尔曼滤波 Sage-Husa算法 量测噪声自适应 固定区间平滑
年,卷(期) 2015,(z1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 84-90
页数 分类号 P631
字数 语种 中文
DOI 10.11720/wtyht.2015.S1.19
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 李瑞 3 7 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
航空重力测量
卡尔曼滤波
Sage-Husa算法
量测噪声自适应
固定区间平滑
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