基于数字摄影技术的动态变形数据的卡尔曼滤波分析

安丰亮,张安梅,杨明辉,钟华,孙晓臣

(1.山东正元数字城市建设有限公司，山东 烟台 264670；2.青岛市崂山区自然资源局，山东 青岛 266100； 3.青岛市城阳区自然资源局，山东 青岛 266109)

卡尔曼滤波是从线性最小方差估计的角度出发的一种以最小均方误差为估计最佳准则来寻求一套递推估计的算法，具有计算量小、存储量低、实时性高的优点，被广泛应用到自动控制、航天、通信技术、天气预报、动态GPS测量、变形测量、惯性导航以及航道测量等许多领域[1]。

在GPS测量中，关于卡尔曼滤波应用的研究取得了丰硕的成果。例如，为减弱多种误差源和粗差的影响，诸多学者提出了抗差Kalman滤波[2-3]，自适应Kalman滤波[4-6]。另外，也有学者将抗差和自适应相结合提出抗差自适应 Kalman滤波，用以处理观测信息相对丰富准确的数据。但是该方法在大变形、高频率数据中的应用已经较为成熟，用以处理微变形数据尚不能满足工程的需要[7-10]。

随着时代的发展以及工程安全监测要求的提高，桥梁等大型工程结构整体动态变形监测已成为必然趋势。数字摄影技术在未来桥梁的安全监测中将逐渐成为主流[11-12]。数字摄影技术是以非量测数码相机为硬件设备进行监测的，非量测数码相机的监测精度受机械误差、电学误差和光学误差等诸多误差的影响[13-14]。随着高精度数码相机的出现，机械误差会逐渐减小，但是电学误差和光学误差是贯穿整个测量过程的，而且每次测量发生的电学误差和光学误差等噪声误差不尽相同。……