【摘 要】
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为解决长周期、高频率的GNSS煤矿开采沉陷监测数据受外界环境影响大、干扰噪声高、可靠性低的问题,采用卡尔曼滤波对开采沉陷GNSS监测数据进行分段滤波处理。首先采用回归分析方法将监测数据分割为开始阶段-活跃阶段-衰退阶段三部分。开始阶段、衰退阶段下沉较为稳定,以标准卡尔曼滤波模型对沉陷数据进行滤波处理;活跃阶段沉陷变化快,通过构建加入修正数的卡尔曼滤波模型对沉陷数据进行处理。采用Python语言建立
【机 构】
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中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(2020YQDC05),河北省自然科学基金生态智慧矿山联合基金(E2020402086)。
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为解决长周期、高频率的GNSS煤矿开采沉陷监测数据受外界环境影响大、干扰噪声高、可靠性低的问题,采用卡尔曼滤波对开采沉陷GNSS监测数据进行分段滤波处理。首先采用回归分析方法将监测数据分割为开始阶段-活跃阶段-衰退阶段三部分。开始阶段、衰退阶段下沉较为稳定,以标准卡尔曼滤波模型对沉陷数据进行滤波处理;活跃阶段沉陷变化快,通过构建加入修正数的卡尔曼滤波模型对沉陷数据进行处理。采用Python语言建立滤波程序对宁夏某矿5年沉降监测数据计算分析结果显示,对不同阶段采用不同的卡尔曼滤波结果与实测过程曲线吻合
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