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由于传统卡尔曼滤波处理实时动态数据中所建立的数学模型不精确或动态噪声特性不准确,导致状态估计失真,甚至导致滤波发散的现象。为了提高高层建筑物沉降监测实时预测的准确性与可靠性,克服传统卡尔曼滤波进行沉降预测中噪声的不足,本文采用方差补偿自适应卡尔曼滤波理论进行分析预测,并通过实测数据对比分析,验证了方差补偿自适应卡尔曼滤滤波理论进行沉降预测的可行性,且预测精度较高。 相似文献
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随着我国城市化的不断发展,城际高铁作为城市圈之间的大动脉,对加强城市间联系,方便居民出行起到了重大作用。城际高铁轨道的沉降问题,是高速铁路运行面临最普遍的问题,影响高速行驶下高铁运行的安全性和稳定性。高速铁路的沉降监测数据是一组离散时间序列,蕴含十分丰富的形变信息。为了发掘这些数据中的变形规律,需要建立沉降预测模型,进行综合分析后,采用卡尔曼滤波法对沉降进行预测分析。 相似文献
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介绍了卡尔曼滤波技术的基本思路,给出了自适应卡尔曼滤波动态噪声声方差阵∑qkqk补偿法的计算公式,以及在变形监测动态数据处理中的应用。分析了应用中存在的问题及解决途径。通过实例说明了该法用于变形监测预报具有较高的精度。 相似文献
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卡尔曼滤波方法是变形监测中常用的一种方法,本文通过对获取的地铁沉降观测数据进行监测,采用经典的卡尔曼滤波方法和基于方法补偿的自适应卡尔曼滤波方法进行监测预估,通过对比发现,基于方差补偿的自适应卡尔曼滤波方法能够有效地控制观测数据异常对动态系统参数估计的影响,保证了变形监测数据估计的精度。 相似文献
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当动力学模型存在未知的随机系统偏差时,两阶段卡尔曼滤波要优于标准卡尔曼滤波。两阶段卡尔曼滤波的基础是准确的知道随机系统偏差的统计特性,这在实际过程中是很难做到的。提出了基于新息向量的自适应两阶段卡尔曼滤波。它不仅能够很好的估计随机系统偏差,而且在随机系统偏差的先验统计特性不准确时也能取得良好的效果。最后通过一个仿真算例,验证了自适应两阶段卡尔曼滤波的适用性。 相似文献
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全球定位系统/航位推算组合导航定位中,由于目标运动的不确定性,GPS接收机与DR器件接收的数据存在噪声,使预置目标运动模型通常很难得到较高跟踪精度,针对应用常规卡尔曼滤波进行组合导航解算由于噪声统计特性未知而引起滤波不稳定的问题,本文提出了一种基于新息序列的量测计算进行自适应估计的卡尔曼滤波算法。该算法通过对新息方差强度进行极大似然估计,将新息计算引入卡尔曼滤波器的增益计算,达到控制发散的目的。最后对改进的算法与一般卡尔曼滤波算法做了对比仿真试验分析,结果表明了改进算法的有效性。 相似文献
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王晓晖 《测绘与空间地理信息》2016,(12)
卡尔曼滤波通过建立状态方程和观测方程来描述系统的动态过程,依据滤波增益矩阵的变化,从测量数据中定量提取有效信息,修正状态参量,利用已有的信息对动态噪声方差阵进行实时估计,从而补偿噪声对数据的影响,有效地提高数据精度。通过用Kalman滤波对郑州某地高层建筑变形监测数据的处理与预测分析,并同多项式拟合方法比较,表明Kalman滤波在处理变形监测数据时具有实时快速、精度高的特点。 相似文献
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郭杭 《武汉大学学报(信息科学版)》1999,24(2):112-114,123
标准的卡尔曼滤波可以扩展到非线性模型,即将泰勒公式应用于状态方程和观测方程,得到扩展卡尔曼滤波公式。首先推导了计算公式,研究了迭代计算方法,并将其用于GPS数据的实时处理。 相似文献
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建筑沉降观测数据处理 总被引:1,自引:1,他引:1
简述了建筑沉降观测的方法和水准测量数据结构,分析了建筑沉降数据处理的难点,针对难点提出用关系数据库表结构来处理沉降观测数据的方法,并以实例说明了该方法数据处理的效果。 相似文献
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An Optimal Adaptive Kalman Filter 总被引:34,自引:0,他引:34
In a robustly adaptive Kalman filter, the key problem is to construct an adaptive factor to balance the contributions of the kinematic model information and the measurements on the state vector estimates, and the corresponding learning statistic for identifying the kinematic model biases. What we pursue in this paper are some optimal adaptive factors under the particular conditions that the state vector can or cannot be estimated by measurements. Two optimal adaptive factors are derived, one of which is deduced by requiring that the estimated covariance matrix of the predicted residual vector equals the corresponding theoretical one. The other is obtained by requiring that the estimated covariance matrix of the predicted state vector equals its theoretical one. The two related optimal adaptive factors are given. These are analyzed and compared in theory and in an actual example. This shows, through the actual computations, that the filtering results obtained by optimal adaptive factors are superior to those obtained by adaptive factors based on experience. 相似文献
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为了提高深基坑开挖过程中实时沉降监测预测的可靠性与准确性,保障基坑施工和周边环境安全,针对深基坑开挖过程中周围底层移动、施工、环境因素及实际观测过程中原始数据存在较多噪声对原始沉降数据产生一定影响等诸多问题。本文考虑使用卡尔曼滤波理论对沉降数据进行去噪预处理,并建立离散灰度模型,通过该模型对沉降数据进行分析及预测。通过实验数据分析处理,验证模型预测精度有了一定的提高,且具有一定的参考价值。 相似文献