改进的Kalman滤波模型应对差值问题

简介：
本研究提出了一种改良的卡尔曼滤波算法，专门针对数据差值问题进行优化。该模型通过增强预测与更新步骤，有效提升了处理非线性及噪声干扰下的数据插补精度和稳定性。 抗差Kalman滤波的基本原理及其在GPS变形监测中的应用主要涉及如何提高数据处理的鲁棒性和准确性。传统Kalman滤波器虽然具有良好的估计性能，但在面对含有异常值或噪声的数据时表现不佳。因此，抗差Kalman滤波方法应运而生，它通过引入稳健统计的方法来改进传统的Kalman滤波算法，使得在存在较大误差数据的情况下仍能保持较高的估计精度。 具体到GPS变形监测中应用抗差Kalman滤波技术，则能够更有效地处理测量中的异常点和噪声干扰问题。这种方法不仅提高了动态环境下的实时定位精度，还增强了长期观测序列的可靠性分析能力，在诸如桥梁、大坝等基础设施的安全监控领域显示出巨大潜力。