基于先验约束信息的变形监测滤波算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景与研究意义 | 第11-12页 |
| ·研究现状与存在的问题 | 第12-14页 |
| ·解决的关键科学问题 | 第14页 |
| ·研究的目标和内容 | 第14-15页 |
| ·研究内容 | 第14页 |
| ·研究目标 | 第14-15页 |
| ·论文的结构 | 第15-16页 |
| 第二章 变形监测数据处理KALMAN滤波模型 | 第16-23页 |
| ·引言 | 第16-17页 |
| ·卡尔曼滤波模型的建立 | 第17-20页 |
| ·滤波初始值的确定 | 第20页 |
| ·状态噪声协方差矩阵的确定 | 第20-21页 |
| ·随机动力学模型误差补偿法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 变形监测先验约束信息及应用 | 第23-28页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·利用状态约束进行量测预处理 | 第24-25页 |
| ·利用位移和速度的约束增加伪测量 | 第25-26页 |
| ·对状态噪声方差阵的修正 | 第26页 |
| ·多传感器中的先验约束信息 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 带有不等式约束的平差模型与算法 | 第28-37页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·不等式约束的平差模型 | 第29-30页 |
| ·带有不等式约束平差模型的最小二乘估计 | 第30-31页 |
| ·带有不等式约束的平差模型的一种新算法 | 第31-34页 |
| ·算例分析 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 带有状态约束的KALMAN滤波算法 | 第37-45页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·线性约束动态定位的滤波 | 第37-41页 |
| ·线性等式约束 | 第38-39页 |
| ·线性不等式约束 | 第39-41页 |
| ·非线性约束动态定位滤波 | 第41-42页 |
| ·开放式和封闭式的约束滤波 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第六章 带有未知系统误差的边坡监测滤波模型及算法 | 第45-58页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·带有未知系统误差的滤波模型 | 第46-50页 |
| ·基于移动窗口的系统误差估计 | 第50-53页 |
| ·实例计算与分析 | 第53-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第七章 带有先验几何约束的变形监测滤波模型与算法 | 第58-68页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·带有几何约束的变形监测滤波模型 | 第58-61页 |
| ·约束滤波算法 | 第61-62页 |
| ·实例解算与分析 | 第62-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第八章 边坡监测自适应约束抗差滤波算法 | 第68-78页 |
| ·引言 | 第68-69页 |
| ·边坡滑坡的约束滤波模型 | 第69-71页 |
| ·自适应约束滤波算法 | 第71-72页 |
| ·自适应因子的确定 | 第72-73页 |
| ·状态不符值统计量 | 第72-73页 |
| ·预测残差统计量 | 第73页 |
| ·实例解算与分析 | 第73-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第九章 总结与展望 | 第78-81页 |
| ·本文的主要工作和贡献 | 第78-79页 |
| ·展望与设想 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
| 攻读博士学位期间的研究工作 | 第91-92页 |
