基于高頻GNSS坐標(biāo)序列的地表動態(tài)變形Kalman預(yù)報
發(fā)布時間:2023-04-02 02:28
隨著城市化進程的加快,所需要的經(jīng)濟建設(shè)不斷加大,高層建筑、大型水利工程、礦區(qū)采空區(qū)、橋梁工程等工程設(shè)施建設(shè)不斷增加。這使得對地表進行動態(tài)變形監(jiān)測,成為現(xiàn)代研究中的重要內(nèi)容。動態(tài)變形有著極其復(fù)雜的內(nèi)在規(guī)律,并非單個因素干擾形成的,每個因素都有所貢獻。掌握變形體的變形程度是變形監(jiān)測的首要目的,根據(jù)變形程度的范圍判斷是否在安全系統(tǒng)內(nèi),如果超出安全范圍就要采取方案來防止產(chǎn)生災(zāi)害,至此,可以看出變形監(jiān)測的目的不僅僅是監(jiān)測變形,更重要的是防止災(zāi)害發(fā)生,確保人身安全。本文重點針對位于朱集東煤礦1222(1)工作面的前圩村,對村莊進行監(jiān)測,以保障村莊的安全。首先,通過建立實時自動化監(jiān)測系統(tǒng),獲取高頻的GNSS數(shù)據(jù),時間間隔為1s。其次,利用Kalman濾波方法對獲取的高頻GNSS數(shù)據(jù)進行處理分析。最后,通過建立有效的預(yù)報模型,進行科學(xué)的災(zāi)害防治。文章選取采用了兩種濾波方法進行實驗和分析對比,分別是標(biāo)準(zhǔn)Kalman濾波算法、方差補償自適應(yīng) Kalman濾波算法。通過實驗對比發(fā)現(xiàn),方差補償自適應(yīng)Kalman濾波算法能更好的避免濾波發(fā)散,并且較標(biāo)準(zhǔn)Kalman濾波算法,精度較高,其預(yù)報值更加接近真實值。同時...
【文章頁數(shù)】:80 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 論文的來源及意義
1.2 問題的陳述
1.3 變形分析與變形監(jiān)測技術(shù)
1.4 本文研究的主要內(nèi)容
2 朱集東煤礦1222(1)工作面觀測站簡介
2.1 測區(qū)交通位置與自然地理條件
2.2 朱集東煤礦地質(zhì)采礦條件簡介
2.3 1222(1)工作面地質(zhì)采礦條件簡介
2.4 監(jiān)測站設(shè)計
2.4.1 實時監(jiān)測站埋設(shè)
2.4.2 設(shè)備配置
2.5 本章小結(jié)
3 Kalman濾波理論基礎(chǔ)分析
3.1 連續(xù)線性系統(tǒng)
3.1.1 動態(tài)方程和觀測方程
3.1.2 連續(xù)線性系統(tǒng)狀態(tài)方程的解
3.1.3 連續(xù)線性系統(tǒng)的隨機模型
3.2 離散線性系統(tǒng)的Kalman濾波
3.2.1 離散紛性系統(tǒng)的狀態(tài)和觀測方程
3.2.2 離散線性系統(tǒng)的Kalman濾波方程
3.3 動態(tài)測量系統(tǒng)的Kalman濾波
3.4 自適應(yīng)Kalman濾波
3.4.1 極大驗后估計自適應(yīng)Kalman濾波
3.4.2 基于方差分量估計原理的自適應(yīng)Kalman濾波
3.4.3 方差補償自適應(yīng)Kalman濾波
3.5 本章小結(jié)
4 Kalman濾波在朱集東煤礦地表動態(tài)變形中的應(yīng)用
4.1 基于Matlab的Kalman濾波程序設(shè)計
4.1.1 Kalman濾波實現(xiàn)步驟
4.1.2 基于Matlab的Kalman濾波程序?qū)崿F(xiàn)
4.2 監(jiān)測數(shù)據(jù)分析預(yù)報
4.2.1 濾波預(yù)報數(shù)據(jù)處理及研究
4.3 不同時間尺度下動態(tài)特征
4.3.1 不同尺度下地表移動變形特征
4.4 本章小結(jié)
5 結(jié)論與展望
參考文獻
附錄
致謝
作者簡介及讀研期間主要科研成果
本文編號:3778347
【文章頁數(shù)】:80 頁
【學(xué)位級別】:碩士
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Abstract
1 緒論
1.1 論文的來源及意義
1.2 問題的陳述
1.3 變形分析與變形監(jiān)測技術(shù)
1.4 本文研究的主要內(nèi)容
2 朱集東煤礦1222(1)工作面觀測站簡介
2.1 測區(qū)交通位置與自然地理條件
2.2 朱集東煤礦地質(zhì)采礦條件簡介
2.3 1222(1)工作面地質(zhì)采礦條件簡介
2.4 監(jiān)測站設(shè)計
2.4.1 實時監(jiān)測站埋設(shè)
2.4.2 設(shè)備配置
2.5 本章小結(jié)
3 Kalman濾波理論基礎(chǔ)分析
3.1 連續(xù)線性系統(tǒng)
3.1.1 動態(tài)方程和觀測方程
3.1.2 連續(xù)線性系統(tǒng)狀態(tài)方程的解
3.1.3 連續(xù)線性系統(tǒng)的隨機模型
3.2 離散線性系統(tǒng)的Kalman濾波
3.2.1 離散紛性系統(tǒng)的狀態(tài)和觀測方程
3.2.2 離散線性系統(tǒng)的Kalman濾波方程
3.3 動態(tài)測量系統(tǒng)的Kalman濾波
3.4 自適應(yīng)Kalman濾波
3.4.1 極大驗后估計自適應(yīng)Kalman濾波
3.4.2 基于方差分量估計原理的自適應(yīng)Kalman濾波
3.4.3 方差補償自適應(yīng)Kalman濾波
3.5 本章小結(jié)
4 Kalman濾波在朱集東煤礦地表動態(tài)變形中的應(yīng)用
4.1 基于Matlab的Kalman濾波程序設(shè)計
4.1.1 Kalman濾波實現(xiàn)步驟
4.1.2 基于Matlab的Kalman濾波程序?qū)崿F(xiàn)
4.2 監(jiān)測數(shù)據(jù)分析預(yù)報
4.2.1 濾波預(yù)報數(shù)據(jù)處理及研究
4.3 不同時間尺度下動態(tài)特征
4.3.1 不同尺度下地表移動變形特征
4.4 本章小結(jié)
5 結(jié)論與展望
參考文獻
附錄
致謝
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