《表1 各GNSS点平均位置误差比较Tab.1 Comparison of Mean Position Error between 3GNSS Points》
本节将应用本文提出算法(CARWTLSF)进行滤波,并与传统卡尔曼滤波(Kalman filtering,KF)进行比较。利用滤波算法得到的平差后的观测向量,也就是每个历元时平台上3个点位的平差值,才是轨道变形监测需要的结果。如果观测向量的平差值与真实值的差距越小,说明算法越好。这里对比两种算法对应的欧式距离,即,如图2所示。表1则统计了对应的平均误差,还列出了各个GNSS点的平均位置误差。
图表编号 | XD0028826600 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2019.01.20 |
作者 | 白征东、李帅、陈波波、黎奇 |
绘制单位 | 清华大学土木系地球空间信息研究所、清华大学土木系地球空间信息研究所、清华大学土木系地球空间信息研究所、清华大学土木系地球空间信息研究所 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
查看“表1 各GNSS点平均位置误差比较Tab.1 Comparison of Mean Position Error between 3GNSS Points”的人还看了
- 表1 各模型拟合最大铣削力的广义均方交叉验证误差Tab.1 Generalized mean square cross-validation error of maximum milling force using various surr
- 表2 不同监测点上压强平均值相对误差对比Tab.2 Comparison of relative error of mean value of pressure in different monitoring point
- 表1 不同的训练长度进行预测的平均误差精度对比Tab.1 Comparison of average error precision for prediction with different training lengths