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摘要:
当测量数据中存在粗差时,使用传统卡尔曼滤波对数据进行处理,状态向量的滤波估计值精度和可靠性会明显变差,甚至可能导致滤波发散而无法获得预测结果.通过使用方差补偿自适应卡尔曼滤波进行处理,结果表明能够减弱或消除粗差对数据的影响,从而提高模型的预测精度.结合工程实例分析表明,当观测数据中存在粗差时,使用方差补偿自适应卡尔曼滤波能有效地抵抗粗差的影响,提高数据处理的精度.
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文献信息
篇名 基于方差补偿自适应卡尔曼滤波的南京铁路隧道沉降变形处理分析
来源期刊 北京测绘 学科 地球科学
关键词 方差补偿 卡尔曼滤波 地铁隧道 变形监测
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目 技术应用
研究方向 页码范围 121-124
页数 4页 分类号 P258
字数 2488字 语种 中文
DOI 10.19580/j.cnki.1007-3000.2017.06.029
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 刘洋 6 3 1.0 1.0
2 王岳文 6 4 1.0 1.0
3 杜加振 7 7 2.0 2.0
4 李伟 14 5 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
方差补偿
卡尔曼滤波
地铁隧道
变形监测
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
北京测绘
月刊
1007-3000
11-3537/P
大16开
北京市海淀区羊坊店路15号
1987
chi
出版文献量(篇)
3644
总下载数(次)
21
总被引数(次)
13764
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