基于AR(p)的卡尔曼滤波在GPS变形监测中的应用

被引：5

作者：

赵新秀 ^{[1
]}

王解先 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 同济大学测量与国土信息工程系

[2] 现代工程测量国家测绘局重点实验室

来源：

全球定位系统 | 2009年 / 34卷 / 05期

关键词：

AR模型; 卡尔曼滤波; 变形监测; 沉降观测;

D O I：

10.13442/j.gnss.2009.05.009

中图分类号：

P228.4 [全球定位系统（GPS）];

学科分类号：

081105 ; 0818 ; 081802 ;

摘要：

由于AR(p)模型结构比较简单且计算比较方便,在变形分析中,目前常采用此模型建立变形模型。然而单纯的AR模型把模型参数作为定值,变形数据拟合误差及变形预测误差可能会比较大。介绍了将卡尔曼滤波引入AR模型,利用观测数据建立AR模型,即建立观测方程;以AR模型的参数为状态向量建立状态方程。从而形成动态系统的卡尔曼滤波函数模型,动态计算出AR模型的参数以便预测。此方法快速、实时,且占有较少内存,充分利用了AR模型和卡尔曼滤波二者的优点。

引用

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