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381.
介绍了针对某批大型油罐的沉降监测数据处理软件制作过程,采用了Excel电子表格软件在VBA可视化编程环境下完成,实现了工程测量数据的及时处理分析。 相似文献
382.
383.
384.
An algorithm for considering time-correlated errors in a Kalman filter is presented. The algorithm differs from previous implementations
in that it does not suffer from numerical problems; does not contain inherent time latency or require reinterpretation of
Kalman filter parameters, and gives full consideration to additive white noise that is often still present but ignored in
previous implementations. Simulation results indicate that the application of the new algorithm yields more realistic and
therefore useful state and covariance information than the standard implementation. Results from a field test of the algorithm
applied to the problem of kinematic differential GPS demonstrate that the algorithm provides slightly pessimistic covariance
estimates whereas the standard Kalman filter provides optimistic covariance estimates. 相似文献
385.
Standard least-squares collocation (LSC) assumes 2D stationarity and 3D isotropy, and relies on a covariance function to account
for spatial dependence in the observed data. However, the assumption that the spatial dependence is constant throughout the
region of interest may sometimes be violated. Assuming a stationary covariance structure can result in over-smoothing of,
e.g., the gravity field in mountains and under-smoothing in great plains. We introduce the kernel convolution method from
spatial statistics for non-stationary covariance structures, and demonstrate its advantage for dealing with non-stationarity
in geodetic data. We then compared stationary and non- stationary covariance functions in 2D LSC to the empirical example
of gravity anomaly interpolation near the Darling Fault, Western Australia, where the field is anisotropic and non-stationary.
The results with non-stationary covariance functions are better than standard LSC in terms of formal errors and cross-validation
against data not used in the interpolation, demonstrating that the use of non-stationary covariance functions can improve
upon standard (stationary) LSC. 相似文献
386.
387.
388.
389.
GPS动态定位数据的处理广泛采用卡尔曼滤波技术,而应用卡尔曼滤波要求运动模型准确可靠,但由于载体真实运动的复杂多变,任何单一模型都难以全面描述,致使单一模型的滤波都容易出现模型误差。针对这一问题,将机动目标跟踪领域广泛应用的交互式多模型算法引入到车载导航中。通过分析车辆的运动特点,选取匀速直线模型和当前统计模型进行交互;同时考虑到车载终端计算能力有限,将状态变量在各方向解耦。仿真显示,在机动时改进的算法和单一模型的自适应算法基本相当,但在非机动时改进的算法明显占优。 相似文献
390.