一种基于灰色预测理论和抗差自适应Kalman滤波的滑坡监测算法

摘要：

针对当前的山体滑坡监测技术监测精度低、实时性差、自动化程度低的问题,提出了一种基于灰色预测理论和抗差自适应Kalman滤波的滑坡监测技术.该技术使用抗差自适应Kalman滤波技术,对包括实时动态(RTK)载波相位差分定位数据、无人机摄影测量数据、土工带传感器数据在内的多源数据进行融合分析,将滑坡形变监测精度提高到了 mm级.RTK技术和土工带传感器的使用克服了天气状况、植被覆盖对滑坡监测的影响.使用灰色预测理论对山体滑坡监测点进行形变预测,结合蠕变切线角判据,该技术实现了对山体滑坡预警等级的划分.仿真实验结果显示,该山体滑坡监测技术能够成功实现山体滑坡预测预警功能.

关键词：滑坡监测算法、抗差 自适应Kalman滤波、灰色预测理论、多源数据融合、GNSS-RTK

所属期刊栏目：10

分类号：V19;X43(航空、航天的应用)

资助基金：安徽省科技厅重点研发项目202004a07020033

在线出版日期：2023-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：40-53