融合小波变换和自适应Kalman滤波在GPS监测中的应用研究

• 作者: 李炎寅
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 小波变换 自适应卡尔曼滤波 GPS监测 直方图统计
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 3S 技术与应用
• 页码范围: 89-92
• 页数: 4页
• 分类号: P228
• 字数: 1969字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5867.2020.01.024

摘要

针对自适应卡尔曼滤波只适用于滤除高斯分布的白噪声,本文提出了融合小波变换和自适应卡尔曼滤波的算法.该算法利用小波变换的多尺度分解,将GPS高频的监测时间序列进行多层分解,重构出新的GPS监测时间序列,将其作为新的自适应卡尔曼滤波初始值,进行滤波处理.将融合算法的滤波结果与单一的自适应卡尔曼滤波结果进行对比分析,结果表明融合算法的滤波效果较为显著.同时,对融合算法滤除的噪声信息进行统计分析,结果表明融合算法滤除的噪声符合正态分布,进一步说明了该融合算法的有效性,为GP S的高频率、高精度的监测提供了技术支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李炎寅		2	0	0.0	0.0