抗差自适应Kalman滤波在大坝变形监测中的应用分析

"抗差自适应Kalman滤波模型的可行性分析，陈西强，河海大学测绘科学与工程系，南京（210098），E-mail: xiqiang553@163.com" 文章主要探讨了抗差自适应Kalman滤波模型在动态数据处理中的应用及其优势。经典Kalman滤波是一种广泛使用的数据处理方法，尤其在工程变形监测和GPS定位等领域，但其对观测样本和参数预报值的质量敏感，易受观测噪声影响。为了解决这些问题，作者提出将抗差估计原理结合到经典Kalman滤波（CKF）中，形成抗差自适应Kalman滤波（ARKF）。 在ARFK模型中，通过引入抗差因子，能够更好地处理观测误差和状态预报误差，从而提高滤波结果的可靠性。文章通过一个大坝变形监测的实例，证明了相对于CKF，ARKF在抑制状态预报误差和处理观测数据中的异常值（粗差）方面更为有效。当数据存在预测值粗差时，ARFK能够显著降低粗差带来的不良影响。 文章首先介绍了抗差自适应滤波的基本概念，包括状态方程和观测误差方程。状态方程描述了状态参数随时间的演化，而观测误差方程则表示观测值与真实状态之间的关系。在这些方程中，各种参数如观测向量、设计矩阵、残差向量等都与滤波过程密切相关。 接着，文章详细阐述了ARFK的工作机制，即如何通过调整自适应因子来适应观测数据的变化，以优化滤波过程。自适应因子能够动态调整滤波器的权重，使得在观测数据质量不佳时，滤波器能够降低这部分数据的影响，从而提高滤波的稳健性。 通过实例分析，文章展示了ARFK在实际应用中的优越性能。在大坝变形监测中，ARFK不仅能够有效地减少观测误差，还能显著降低状态预报的不确定性，提供更准确的变形趋势预测。这表明，ARFK是一种可行且有效的方法，尤其在面临观测数据质量不均一或者存在异常值的场景下。 总结起来，抗差自适应Kalman滤波模型通过结合抗差估计和自适应调整，提高了滤波算法的鲁棒性和精度，特别适合于处理存在噪声或异常值的动态数据。这种模型在工程变形监测、地壳变形研究以及GPS定位等领域的数据处理中具有巨大的潜力和价值。