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卡尔曼滤波模型粗差的探测及其在施工变形测量中的应用
引用本文:许国辉,张新长. 卡尔曼滤波模型粗差的探测及其在施工变形测量中的应用[J]. 中山大学学报(自然科学版), 2003, 42(3): 89-91
作者姓名:许国辉  张新长
作者单位:1. 广州大学,土木工程学院,广东,广州,510405
2. 中山大学城市与资源规划系,广东,广州,510275
摘    要:在施工变形监测中,由于监测点的多余观测值较少,因此很难发现观测值中存在的粗差。用卡尔曼滤波方法进行数据处理时,观测值中的粗差将在预测残差向量中得到反映。通过分析卡尔曼滤波模型误差与预测残差向量之间的关系,提出了对粗差进行探测的方法,并通过一个实例说明了该方法的有效性。

关 键 词:卡尔曼滤波 滤波模型 粗差 探测
文章编号:0529-6579(2003)03-0089-03
修稿时间:2002-08-01

Gross Error Detection of Kalman Filtering Model and Its Application in Construction Deformation Measurements
XU Guo-hui,ZHANG Xin-chang. Gross Error Detection of Kalman Filtering Model and Its Application in Construction Deformation Measurements[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni, 2003, 42(3): 89-91
Authors:XU Guo-hui  ZHANG Xin-chang
Affiliation:XU Guo-hui1,ZHANG Xin-chang2
Abstract:For lack of redundant observations in construction deformation mon itoring,it is difficult to discover the gross errors in observation s. When the data were processed with Kalman filtering method, the gross errors c ould be found in the forecasting residual vector. By analyzing the relationsh ip of the Kalman filtering model errors and the forecasting residual vector, a method of detecting gross errors was proposed.Its effect was verified throug h an example.
Keywords:Kalman filtering  filtering mode  gross error  detection  
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