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时空Kalman滤波在变形分析中的应用研究
文献摘要：
时空Kalman滤波可对变形监测数据进行时空滤波去噪、数据插补和变形预测,本文利用时空Kalman滤波进行变形分析,从模型原理及试验两方面比较分析了Kriged Kalman filter(KKF)、spacetime Kalman filter(STKF)和spatio-temporalmixed effects(STME)3种典型时空Kalman滤波模型的性能和适用性.结果表明:3种时空Kalman滤波模型均基于空间基函数及动力学模型组合形式描述时空数据的时空相关性,其主要差异在于空间变异的描述形式不同、空间基函数和状态转移矩阵构造过程不同及模型降维方法不同.在适用性方面,KKF模型更适合于稀疏测站的变形分析,STKF模型及STME模型更适合于海量测站的变形分析.在变形分析应用效果方面,3种时空Kalman滤波模型均具有较高精度的时空滤波去噪、数据插补和变形预测性能,其滤波结果相对于普通Kalman滤波结果的平均改善率为21.1％,其缺失数据插补结果相对于Hermite时间插值结果的平均改善率为42.4％,其空间预测结果相对于Kriging空间插值结果的平均改善率为65.3％,其对已知测站未来变形的时空预测结果相对于普通Kalman滤波时间预测结果的平均改善率为20.6％,其对非观测站点未来变形的时空预测结果相对于Kalman滤波+Kriging组合模型预测结果的平均改善率为20.5％.
文献关键词：
变形分析;滤波去噪;数据插补;变形预测;时空Kalman滤波
中图分类号：
作者姓名：
石强;戴吾蛟;晏慧能;刘宁
作者机构：
中南大学测绘与遥感科学系,湖南长沙410083;江苏海洋大学海洋技术与测绘学院,江苏连云港222005;湖南省精密工程测量与形变灾害监测重点实验室,湖南长沙410083
文献出处：
引用格式：
[1]石强;戴吾蛟;晏慧能;刘宁-.时空Kalman滤波在变形分析中的应用研究)[J].测绘学报,2022(10):2125-2138
A类：
Kriged,KKF,STKF,temporalmixed,STME,+Kriging
B类：
Kalman,变形分析,变形监测数据,时空滤波,滤波去噪,变形预测,filter,spacetime,spatio,effects,滤波模型,空间基函数,模型组合,组合形式,时空数据,时空相关性,主要差异,异在,空间变异,状态转移矩阵,降维方法,分析应用,预测性能,改善率,缺失数据插补,Hermite,空间预测,空间插值,来变,时空预测,时间预测,观测站,组合模型预测
AB值：
0.252421
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