【摘要】：將IGGIII抗差方案與小波變換相結(jié)合,通過高頻小波系數(shù)對粗差進(jìn)行探測,用局部預(yù)測值對其進(jìn)行替代;并將觀測數(shù)據(jù)的多速率信息抽取用于狀態(tài)估計(jì),建立抗差多速率模型,將其應(yīng)用于工程建筑物的變形監(jiān)測數(shù)據(jù)處理中。通過與抗差自適應(yīng)Kalman濾波的結(jié)果對比,表明了抗差多速率模型具有抵御多種粗差的能力;對觀測數(shù)據(jù)中的信息進(jìn)行了有效利用,使得濾波估計(jì)的精度高于抗差自適應(yīng)Kalman濾波。
[Abstract]:Combining IGGIII robust scheme with wavelet transform, the gross error is detected by high frequency wavelet coefficients and replaced by local prediction value. The multi-rate information extraction from observation data is applied to state estimation, and the robust multi-rate model is established, which is applied to the deformation monitoring data processing of engineering buildings. Compared with the results of robust adaptive Kalman filtering, the robust multi-rate model has the ability to resist multiple gross errors, and the information in observation data is used effectively, which makes the estimation accuracy of filtering higher than robust adaptive Kalman filter.
【作者單位】： 武漢大學(xué)測繪學(xué)院;精密工程與工業(yè)測量國家測繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;桂林理工大學(xué)測繪地理信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41461089) 廣西空間信息與測繪重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室資助(15-140-07-32)
【分類號】：TU196.1

【參考文獻(xiàn)】

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1 薛長虎;聶桂根;汪晶;;擴(kuò)展卡爾曼濾波與粒子濾波性能對比[J];測繪通報(bào);2016年04期

2 劉茂華;尹瀟;呂志鵬;王巖;;基于移動窗口的抗差自適應(yīng)濾波算法研究[J];大地測量與地球動力學(xué);2014年06期

3 羅志才;周波陽;鐘波;吳懌昊;;衛(wèi)星重力梯度測量數(shù)據(jù)的粗差探測[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2012年12期

4 王文星;高傳昌;;井下低壓電力線多載波通信系統(tǒng)的小波基選擇[J];北京交通大學(xué)學(xué)報(bào);2010年02期

5 楊元喜;高為廣;;兩種漸消濾波與自適應(yīng)抗差濾波的綜合比較分析[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2006年11期

6 肖艷軍,李建勛;抗野值多速率模型及交互式狀態(tài)估計(jì)[J];上海交通大學(xué)學(xué)報(bào);2005年09期

7 肖艷軍,李建勛;抗野值多速率模型及交互式多傳感器狀態(tài)融合[J];自然科學(xué)進(jìn)展;2005年09期

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3 郭曉芳;汪雄海;;基于Kalman預(yù)測的遠(yuǎn)程步進(jìn)電機(jī)控制系統(tǒng)[J];機(jī)電工程;2008年07期

4 王繼平;孫華燕;章喜;;基于Kalman濾波的紅外弱小目標(biāo)檢測前跟蹤算法[J];裝備學(xué)院學(xué)報(bào);2012年02期

5 周荻,胡振坤,胡恒章;自適應(yīng)推廣 KALMAN 濾波應(yīng)用于導(dǎo)彈的被動制導(dǎo)問題[J];宇航學(xué)報(bào);1997年04期

6 胡奕明;秦永元;;目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)Kalman濾波野值修正算法研究[J];彈箭與制導(dǎo)學(xué)報(bào);2006年S1期

7 劉小明;;基于自適應(yīng)Kalman濾波的導(dǎo)引頭隨動系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J];航空計(jì)算技術(shù);2012年01期

8 陳冠宇;文鴻雁;周呂;胡紀(jì)元;;基于Kalman濾波下的高鐵隧道沉降變形評估方法[J];桂林理工大學(xué)學(xué)報(bào);2013年04期

9 傅惠民;吳云章;婁泰山;;自適應(yīng)擴(kuò)展增量Kalman濾波方法[J];航空動力學(xué)報(bào);2012年08期

10 李晗;武奇生;羅向龍;;基于改進(jìn)幾何活動輪廓模型和Kalman濾波的目標(biāo)跟蹤方法[J];長安大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年03期

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1 石瑩;孟華;鄧自立;;多傳感器信息融合穩(wěn)態(tài)Kalman跟蹤濾波器[A];2006中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];2006年

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3 宋會杰;屈俐俐;;自適應(yīng)Kalman濾波在鐘差數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用[A];第三屆中國衛(wèi)星導(dǎo)航學(xué)術(shù)年會電子文集——S04原子鐘技術(shù)與時(shí)頻系統(tǒng)[C];2012年

4 何紅麗;楊廷梧;任樸舟;;協(xié)方差調(diào)節(jié)的KALMAN辨識算法在航跡處理中的應(yīng)用[A];大型飛機(jī)關(guān)鍵技術(shù)高層論壇暨中國航空學(xué)會2007年學(xué)術(shù)年會論文集[C];2007年

5 李變;李海波;高玉平;胡永輝;;原子時(shí)的Kalman算法[A];2009全國時(shí)間頻率學(xué)術(shù)會議論文集[C];2009年

6 鄧自立;李春波;;自校正分布式信息融合Kalman平滑器[A];2006中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];2006年

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3 景麗石;基于矢量聚類與Kalman濾波的數(shù)字穩(wěn)像技術(shù)研究[D];大連理工大學(xué);2016年

4 高瑞;變集合Kalman濾波理論研究與仿真[D];華中科技大學(xué);2015年

5 金翩;基于Kalman濾波的目標(biāo)跟蹤與傳感器配準(zhǔn)問題研究[D];華中科技大學(xué);2015年

6 李小寧;基于Kalman濾波—加權(quán)因子的多傳感器數(shù)據(jù)融合方法研究[D];電子科技大學(xué);2005年

7 梁佐江;基于Kalman濾波方法的多傳感器信息融合濾波器[D];黑龍江大學(xué);2005年

8 王欣;基于Kalman濾波方法的多傳感器信息融合最優(yōu)白噪聲反卷積濾波器[D];黑龍江大學(xué);2005年

9 郭靜雯;Kalman濾波在中國股市及貨幣供應(yīng)干預(yù)分析中的應(yīng)用[D];廣州大學(xué);2007年

10 潘家寶;時(shí)空Kalman濾波及其在變形監(jiān)測數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用[D];中南大學(xué);2014年

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