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SPKF滤波方法在变形监测数据分析中的应用
引用本文:赵东明,蔡志武,包欢.SPKF滤波方法在变形监测数据分析中的应用[J].测绘学院学报,2007(3).
作者姓名:赵东明  蔡志武  包欢
作者单位:武汉大学测绘学院,61081部队,信息工程大学测绘学院 湖北武汉430079,信息工程大学测绘学院,河南郑州450052,北京100094,河南郑州450052
基金项目:全国优秀博士学位论文作者专项资金(200344),中科院动力大地测量学重点实验室(DGLIGG)开放基金(L06-06L04-03),国家自然科学基金(40674039)
摘    要:讨论了SP(Sigma Point)变换算法的性质,给出了一种新的扩展型卡尔曼滤波方法SPKF(Sigma PointKalman Filter)。它不仅具有较高的精度,而且不必计算偏导数阵。结合变形监测数据处理进行仿真分析的结果表明,SPKF具有良好的状态估计性能,而且使用简便,适合于非线性系统状态估计。

关 键 词:SP变换  SPKF  扩展卡尔曼滤波  变形监测

Application of SPKF in Deformation Data Analysis
ZHAO Dong-ming,CAI Zhi-wu,BAO Huan.Application of SPKF in Deformation Data Analysis[J].Journal of Institute of Surveying and Mapping,2007(3).
Authors:ZHAO Dong-ming    CAI Zhi-wu  BAO Huan
Institution:ZHAO Dong-ming1,2,CAI Zhi-wu3,BAO Huan2
Abstract:In this paper a new estimation method is proposed,which takes advantage of the Sigma Point Transformation method thus approximating the true mean and variance more accurately.The new method can be applied to non-linear systems without the linearization process necessary for the Extended Kalman Filter(EKF),and it does not demand a Gaussian distribution of noise and what's more,its ease of implementation and more accurate estimation features enables it to demonstrate its good performance in the experiment of deformation monitoring.Numerical experiments show that the application of the Sigma Point Kalman Filter in deformation prediction is more effective than that of the EKF.
Keywords:sigma point transform  SPKF  EKF  deformation monitoring
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