卡尔曼滤波提升CORS RTK在采矿沉陷监测中的精度

本文主要探讨了如何通过卡尔曼滤波算法提高CORS RTK（连续观测卫星定位系统）在煤矿开采沉陷监测中的测量精度。CORS RTK作为一种先进的定位技术，常用于地质灾害监测领域，特别是在动态环境中如矿产开采过程中，其精确的位置数据对于确保安全和有效管理至关重要。 卡尔曼滤波是一种优化的估计方法，特别适用于处理包含噪声和不完全信息的数据。在本研究中，作者以煤矿开采沉陷自动化监测系统为背景，该系统实时收集的2分钟内各历元的坐标数据及其精度为基础，构建了一个卡尔曼滤波模型。通过这个模型，可以对原始数据进行有效的噪声抑制和误差修正，从而显著提升测量精度。 具体操作中，研究者利用地表移动观测站的实际测量数据作为参考，将CORS RTK测量结果与水准测量结果进行对比分析。经过卡尔曼滤波后的数据，平面测量精度和高程测量精度达到了±10.0毫米的水平，这表明该方法在实际应用中具有很高的实用价值，能满足开采沉陷监测所需的精度要求。 本文的研究成果对于改进CORS RTK在采矿业中的定位精度具有重要意义，不仅有助于提高作业效率，减少因测量误差导致的安全隐患，而且也有利于长期的资源管理和环境保护。同时，这项工作也为其他领域，如地震监测、城市基础设施监测等动态环境下的精密测量提供了有益的参考和借鉴。 卡尔曼滤波算法在提高CORS RTK测量精度方面展现出强大的技术潜力，其在开采沉陷监测领域的应用为实现精细化管理提供了强有力的技术支撑。