基于先验约束信息的变形监测滤波算法研究

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基于先验约束信息的变形监测滤波算法研究

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基于先验约束信息的变形监测滤波算法研究

论文目录
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

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