抗差多速率模型与抗差自适应Kalman滤波性能对比

发布时间：2018-11-18 21:00

【摘要】：将IGGIII抗差方案与小波变换相结合,通过高频小波系数对粗差进行探测,用局部预测值对其进行替代;并将观测数据的多速率信息抽取用于状态估计,建立抗差多速率模型,将其应用于工程建筑物的变形监测数据处理中。通过与抗差自适应Kalman滤波的结果对比,表明了抗差多速率模型具有抵御多种粗差的能力;对观测数据中的信息进行了有效利用,使得滤波估计的精度高于抗差自适应Kalman滤波。
[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.
【作者单位】： 武汉大学测绘学院;精密工程与工业测量国家测绘地理信息局重点实验室;桂林理工大学测绘地理信息学院;
【基金】：国家自然科学基金(41461089) 广西空间信息与测绘重点实验室资助(15-140-07-32)
【分类号】：TU196.1

【参考文献】

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7 肖艳军,李建勋;抗野值多速率模型及交互式多传感器状态融合[J];自然科学进展;2005年09期

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本文编号：2341212