郝登程，王国瑞，李培现，沈佳琦，曹禹锡，杨中辉

中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院，北京 100083

有效监测矿区开采沉陷，能够对矿区经济发展、建筑物安全使用以及灾害预警预报起到指导作用[1]。随着空间对地观测技术的发展，具有高精度、高频率、全天时等特点的GNSS技术逐渐取代传统测量技术，在煤矿区沉陷监测中得到了广泛的应用[2]，得到了大量的矿区沉降信息。但数据受多路径效应[3]、仪器稳定性、外界环境[4-5]等因素影响，数据波动明显，在长周期监测中常存在较大偏差，影响决策及预警预报的可靠性[6]。与城市地表沉降监测相比，矿区沉陷速度快，变化大，数据处理更为困难[7]。

1960年以来，卡尔曼滤波在电子、控制、导航、无线传感器网络等多个领域得到了广泛应用[8-9]。卡尔曼滤波算法因其计算结果准确、可靠等特点在军事雷达跟踪[10-11]、无线定位[12-13]等数据处理领域，发挥了巨大作用。随着抗差卡尔曼滤波[14-15]、自适应卡尔曼滤波[16-17]以及抗差自适应卡尔曼滤波[18-19]等新算法的应用，卡尔曼滤波在诸多研究领域发挥了越来越重要的作用。但因矿区沉陷速度快、变形量大等特点的影响，滤波结果偏差较大，在这方面的应用较少。为提高滤波效果，本文将矿区沉陷监测数据分为三段[20]，对矿区沉陷较为缓和的部分，采用标准卡尔曼滤波模型对数据进行处理，并设定阈值，剔除含有较大粗差的数据。对矿区沉陷较大的部分，采用加入修正数卡尔曼滤波的方式对数据进行处理[21]。……