[发明专利]一种基于新型卡尔曼滤波的北斗变形监测实时处理方法

权利要求书

1.一种基于新型卡尔曼滤波的北斗变形监测实时处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、获取N天的监测结果作为初始数据集，1≤N≤3；获取初始状态向量的最优估值、初始状态向量的最优估值的方差阵、初始动态噪声方差阵、初始观测噪声方差阵；

步骤二、基于卡尔曼滤波，通过表达式6）和表达式7）分别计算得到状态向量的一步预测值和状态向量的一步预测方差；

6）；

7）；

其中：k为历元数，k为大于等于1且小于等于M的自然数；A为转移矩阵，，为历元间的时间间隔，为的转置；为状态向量在时刻的最优估值，为第k-1历元的时刻，，为时刻的三维坐标，为时刻向时刻变化的速度；为在时刻的状态向量的最优估值的方差阵；为噪声矩阵，，为的转置；为时刻的动态噪声，为时刻的动态噪声的方差阵；

步骤三、获取时刻至时刻的实时监测数据；结合步骤二获得的状态向量的一步预测值，通过表达式8）得到时刻至时刻该时间段数据的标准方差且通过表达式9）计算卡尔曼增益：

8）；

9）；

其中：B为观测系数矩阵，，为B的转置；为时刻的观测噪声方差阵；

步骤四、通过表达式10）和表达式11）分别计算时刻状态向量的最优估值和最优估值的方差阵：

10）；

11）；

其中：为4×4的单位矩阵；

构造滑动窗口残差向量并动态调整滑动窗口的大小，采用表达式13）实时更新观测噪声方差阵：

13）；

其中：为观测噪声缩小因子，；为观测噪声方差阵系数；

步骤五、计算位移量并输出，具体是：监测点时刻的位移量，其中：通过时刻状态向量的最优估值获得，；取k= k+1，返回步骤二。

2.根据权利要求1所述的基于新型卡尔曼滤波的北斗变形监测实时处理方法，其特征在于，所述步骤四中构造滑动窗口残差向量并动态调整滑动窗口的大小以及实时更新观测噪声方差阵具体包括以下步骤：

步骤①、缓存最近的m个北斗结算结果构成观测值滑动窗口，且m为整数；构建滑动窗口残差向量；

步骤②、通过表达式12）计算观测数据的方差作为时刻至时刻时间段数据的标准方差：

12）；

其中：为m个实时数据的方差，；

步骤③、根据2倍标准方差计算观测噪声方差阵系数；

步骤④、调整观测噪声缩小因子的值：若，则取；若，则取；采用表达式13）实时更新观测噪声方差阵；

标准方差的滑动窗口m根据的值动态调整：若，则取；若，则取，代表取整；返回步骤①。

3.根据权利要求1所述的基于新型卡尔曼滤波的北斗变形监测实时处理方法，其特征在于，所述步骤一中：

初始状态向量的最优估值的获得具体是：，初始数据集中的监测数据总数为，利用最小二乘计算个监测数据的最优估计值作为，，为单位矩阵，为的转置，为观测值向量，P为观测值向量的协方差矩阵，数值根据北斗解算软件输出的Ratio值确定，，R为个监测数据的Ratio值矩阵，为R中所有元素之和；为初始速度，，为第1个监测数据；

初始状态向量的最优估值的方差阵的获得具体是：，，为初始数据集中的第j个监测数据，j为大于0的自然数；；

初始动态噪声方差阵的获得：，初始观测噪声方差阵为北斗解算后的残差方差值。