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机构地区:[1]无锡职业技术学院控制技术学院,江苏无锡214121
出 处:《量子电子学报》2016年第3期378-384,共7页Chinese Journal of Quantum Electronics
摘 要:对地表变形进行实时有效的监测,及时发现其不规则沉陷的规律和趋势,从而确定整个地表移动区域的下沉情况.选取微惯性测量单元(MIMU),布设光纤光栅传感器,设计分布监测网路对地表变形数据进行测量。构造新的指数型阈值小波算法并结合时间序列分析对采集的数据进行去噪处理,显著提高去噪效果,利用卡尔曼滤波进行变形体的变形趋势预测。与仿真实验结果对比分析发现,采用这种方法得到的数据准确有效,该方法可应用到地形变形预测的工程实际中。Ground deformation is effectively monitored in situ,and rules and trends of surface irregular subsidence are discovered.Thereby the sinking situation of the whole surface movement areas is determined.Micro inertial measurement unit(MIMU) and fiber grating sensors are used to build a distributed network for surface deformation data measurement.A new exponential type of wavelet algorithm combined time series analysis is proposed to carry out.the wavelet threshold denoising processing for the data collected,and the denoising effect is obvious.Kalman filtering is used to forecast deformation trend of the deformable body.The results indicate that the data obtained by this method are accurate and effective.The method can be applied to engineering practice of terrain deformation forecast.
关 键 词:纤维与波导光学 变形测量 指数型阈值小波算法 微惯性测量单元 小波去噪 卡尔曼滤波
分 类 号:TN384[电子电信—物理电子学]
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