测绘与空间地理信息
測繪與空間地理信息
측회여공간지리신식
GEOMATICS & SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY
2013年
12期
257-259,262
,共4页
Kalman Filter%粗差修正%应用
Kalman Filter%粗差脩正%應用
Kalman Filter%조차수정%응용
Kalman Filter%gross error modification%application
现代动态数据处理中,以Kalman滤波为代表的现代时间序列分析方法发挥着举足轻重的作用.对于平稳性比较好的数据,一般方法都能够得到良好的处理结果,并可以做出相对准确预测,但是在动态数据中总会出现一些粗差值或异常值,如果这些异常数据不能得到有效的处理控制的话,不仅会对本期处理结果造成严重影响,还会因计算过程中状态值吸收此项粗差而对后期数据的处理结果产生影响.针对可能出现的粗差项及其带来的影响,本文首先详细地讲解了Kalman滤波的具体理论,在此基础上提出了一种改进的基于Kalman滤波的修正方法,经过实际实验发现,在无需先探测粗差的情况下,本方法能够对所含粗差项进行有效的修正并且效果良好.
現代動態數據處理中,以Kalman濾波為代錶的現代時間序列分析方法髮揮著舉足輕重的作用.對于平穩性比較好的數據,一般方法都能夠得到良好的處理結果,併可以做齣相對準確預測,但是在動態數據中總會齣現一些粗差值或異常值,如果這些異常數據不能得到有效的處理控製的話,不僅會對本期處理結果造成嚴重影響,還會因計算過程中狀態值吸收此項粗差而對後期數據的處理結果產生影響.針對可能齣現的粗差項及其帶來的影響,本文首先詳細地講解瞭Kalman濾波的具體理論,在此基礎上提齣瞭一種改進的基于Kalman濾波的脩正方法,經過實際實驗髮現,在無需先探測粗差的情況下,本方法能夠對所含粗差項進行有效的脩正併且效果良好.
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