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J-GLOBAL ID：201602278894331954   整理番号：16A0458865

トンネル変形モニタリングに新しいカルマンフィルターの適用

Application of Innovation Kalman Filter in Tunnel Deformation Monitoring

著者 (7件)： HAN Yakun (Guangxi Key Lab. of Spatial Information and Geomatics, Guangxi, CHN) ,  HAN Yakun (Guilin Univ. Technol., Guangxi, CHN) ,  WEN Hongyan (Guangxi Key Lab. of Spatial Information and Geomatics, Guangxi, CHN) ,  WEN Hongyan (Guilin Univ. Technol., Guangxi, CHN) ,  WANG Qingtao (Guilin Univ. Technol., CHN) ,  GUO Lei (Guangxi Key Lab. of Spatial Information and Geomatics, Guangxi, CHN) ,  KONG Lingshuai (Guilin Univ. Technol., Guangxi, CHN)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 9808  号： Pt.2  ページ： 980832.1-980832.6  発行年： 2015年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 動的データを扱う場合,カルマンフィルターが良い結果をもたらす。この論文では,変形データは動的特性を持つので,データ処理にカルマンフィルターを用いる。実際には,動的騒音と観測騒音が以前には不明であった,標準カルマンフィルターの精度はこれらの2つの騒音の不正確な初期値によって影響される。しかし,新しいカルマンフィルターは,動的騒音と観測騒音を連続して修正できる,この論文では,このアルゴリズムがトンネル変形モニタリングで良い結果を得た。例題から,新しいカルマンフィルターの結果は,動的騒音の共分散(Q)と観測騒音の共分散(R)に不精確さがある標準カルマンフィルターより優れていることが分った,また,騒音の統計的特徴がフィルター性能に大きく影響することを示した。

シソーラス用語： *トンネル ,  *変形 ,  構造物 ,  健全性 ,  *監視 ,  *Kalmanフィルタ ,  騒音 ,  *データ処理
準シソーラス用語： *構造モニタリング

分類 (1件)： トンネル工学一般  (RC05010R)

タイトルに関連する用語 (3件)： トンネル ,  モニタリング ,  カルマンフィルター