Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Filtr Kalmana" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Zastosowanie rozszerzonego filtru Kalmana drugiego rzędu do wyznaczania pozycji
Application of second order Extended Kalman Filter in positioning
Autorzy:
Malinowski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/314142.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
Tematy:
filtr Kalmana
system GPS
rozszerzony filtr Kalmana
Kalman filter
GPS system
extended Kalman filter
Opis:
Najczęściej stosowanym w zintegrowanych systemach nawigacyjnych narzędziem do przetwarzania sygnałów jest filtr Kalmana. Na dobór algorytmu filtracji Kalmana ma wpływ oczekiwana dokładność oraz strategia integracji przyrządów pomiarowych. W oparciu o dwa eksperymenty symulacyjne wykonano analizę metod filtracji Kalmana oraz powiązanych z nimi algorytmów wygładzających stosowanych w zintegrowanych systemach nawigacyjnych. W porównaniu zastosowano filtr EKF (Extended Kalman Filter) wymagający aproksymacji przy użyciu pochodnych cząstkowych pierwszego i drugiego rzędu oraz filtr UKF (Unscented Kalman Filter) pozbawiony tego wymogu. Dla każdej metody filtracji przedstawiono odpowiednio algorytmy wygładzające EKS (Extended Kalman Smoother) i UKS (Unscented Kalman Smoother).
The Kalman filter is often applied tool of the signal processing in integrated navigation systems. The expected accuracy and integration strategy of measuring instruments has impact on the choice of the Kalman filtering algorithm. The analysis of different filtering methods and associated smoothers based on two simulation tests was presented in this paper. EKF (Extended Kalman Filter) filter based on approximation with (jacobians) first and (hessians) second order partial derivations and derivative-free filter like UKF (Unscented Kalman Filter) was implemented in comparison. For each method of filtration, appropriate smoothers EKS (Extended Kalman Smoother), UKS (Unscented Kalman Smoother) were presented.
Źródło:
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2016, 17, 12; 1188-1194
1509-5878
2450-7725
Pojawia się w:
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Proces diagnostyki w nawigacyjnym filtrze Kalmana
Diagnostic process in navgation Kalman filter
Autorzy:
Banachowicz, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/252697.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Instytut Naukowo-Wydawniczy TTS
Tematy:
filtr Kalmana
nawigacja
Kalman filter
navigation
Opis:
W artykule przedstawiono zagadnienia związane z diagnostyką procesu nawigacji w modelu nawigacji zintegrowanej wykorzystującej klasyczny filtr Kalmana. Wprowadzono pojęcie procesu diagnostyki jako wektora odchyleń pomiarów od wartości estymowanych parametrów nawigacyjnych. Przeprowadzono symulacje z wykorzystaniem rzeczywistych pomiarów w warunkach morskich w celu zbadania wpływu nieadekwatności modeli strukturalnego i pomiarów na proces innowacji i proces diagnostyki.
This paper presents issues related to navigation process diagnostic in integrated navigation model that uses classic Kalman filter. This work introduces the concept of diagnostic process as a vector of measurement deviation from estimated values of navigation parameters. Simulations were performed using real measurements in sea conditions in order to examine the influence of inadequacy of structural model and meas-urements on innovation and diagnostic process.
Źródło:
TTS Technika Transportu Szynowego; 2015, 12; 62-65, CD
1232-3829
2543-5728
Pojawia się w:
TTS Technika Transportu Szynowego
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Identyfikacja parametrów układu dwumasowego za pomocą rozmytego filtru Kalmana
Identification of mechanical parameters of the two-mass system using fuzzy Kalman filter
Autorzy:
Dróżdż, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1813803.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
układ dwumasowy
identyfikacja parametrów
filtr Kalmana
Opis:
In the paper the issues related to the online identification of mechanical parameters of the two-mass system using Kalman filters are presented. Observers in a closed-loop adaptive control structure were investigated. To the classical algorithm of nonlinear extended Kalman filter designed fuzzy systems were introduced. Adaptation of selected coefficients of the matrix Q was introduced by these systems. Mathematical models of the two-mass system and the nonlinear extended Kalman filter are presented. Subsequently, applied fuzzy systems are discussed. The results of both types of Kalman filter are shown. Method of optimizing coefficients of the observers was discussed.
Źródło:
Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały; 2013, 69, 33; 156--169
1733-0718
Pojawia się w:
Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie zmodyfikowanego rozmytego filtru Kalmana w sterowaniu adaptacyjnym układu dwumasowego
Application of the modified fuzzy Kalman filter in the adaptive control of the two-mass system
Autorzy:
Dróżdż, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/378301.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
Tematy:
estymacja
filtr Kalmana
układ dwumasowy
tłumienie drgań
Opis:
W pracy przedstawiono zagadnienia związane z zastosowaniem zmodyfikowanego algorytmu rozmytego filtru Kalmana w adaptacyjnej strukturze sterowania układu dwumasowego. Modyfikacja algorytmu polegała na wprowadzeniu dynamicznej adaptacji wybranych współczynników macierzy kowariancji zakłóceń zmiennych stanu. W celu jej wprowadzenia zaprojektowano omówiony w artykule system rozmyty. Proces adaptacji przeprowadzany był w trybie on-line na podstawie dwóch sygnałów zawierających informację o stanie sterowanego obiektu. Opracowany algorytm testowano w badaniach symulacyjnych i eksperymentalnych w zamkniętej strukturze regulacji. Wyniki badań wskazują na uzyskanie znaczącej poprawy jakości estymacji zmiennych stanu i parametru rozważanego układu w porównaniu do klasycznego algorytmu rozszerzonego filtru Kalmana.
In this paper issues related to an application of the modified fuzzy Kalman filter in an adaptive control structure of the two-mass system are presented. A proposed modification of the Kalman filter consists in introducing an adaptation of selected coefficients of the covariance matrix. For this purpose a fuzzy system has been designed. The on-line adaptation of the coefficients is based on two signals containing information about a state of the controlled system. The proposed algorithm has been tested by simulation and experiment in a closed-loop control structure. In comparison to the classical extended Kalman filter, the research has shown a significant improvement of the estimation quality of all state variables and a parameter that are related to the considered motor drive system.
Źródło:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering; 2015, 84; 63-70
1897-0737
Pojawia się w:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Porównanie jakości estymacji zmiennych stanu i parametru układu dwumasowego przez rozmyte filtry Kalmana o statycznej i dynamicznej adaptacji wybranego współczynnika
Comparison of an estimation quality of state variables and a parameter of the two-mass system by fuzzy Kalman filters with a static and dynamic adaptation of a selected coefficient
Autorzy:
Dróżdż, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1814015.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
estymacja
filtr Kalmana
układ dwumasowy
tłumienie drgań
Opis:
In this paper issues related to a comparison of an estimation quality of state variables and a parameter of the two-mass system by fuzzy Kalman filters with static and dynamic adaptation of the q55 coefficient of the covariance matrix Q are presented. In the research an adaptive control structure with two additional feedbacks from a shaft torque, a speed difference and an auxiliary feedback from a load torque has been used. The observers based on Kalman filter theory have been tested by simulations in the closed-loop control structure. In order to obtain the static and dynamic adaptation designed fuzzy systems have been used. The static adaptation process of the q55 coefficient is based on a current value of a mechanical time constant of a load machine T2e. In case of dynamic adaptation an input vector of the fuzzy system has been extended by processed signal which is calculated as an absolute value of a difference between an electromagnetic torque and estimated shaft torque. This signal contains an information about a current state of the controlled object (static or dynamic). Presented results have proved correct operation of the drive control structure in the both adaptation cases.
Źródło:
Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały; 2014, 70, 34; 246--259
1733-0718
Pojawia się w:
Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optymalizacja rozmytego filtru Kalmana przy wykorzystaniu algorytmów genetycznych
Application of the genetic algorithms for optimization of the fuzzy Kalman filter
Autorzy:
Dróżdż, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1813788.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
algorytm genetyczny
optymalizacja
filtr Kalmana
układ dwumasowy
Opis:
This paper deals with a problem of a fuzzy Kalman filter optimization for an adaptive control structure of a two-mass drive system. In the introduction section of this paper modern control structures of electrical drives with elastic joint are discussed. For their application state variables estimation of a dynamic object are required. A particular attention is given to the observers based on the Kalman filter theory. Additionally, the problematic aspects of the observer applying design by using genetic algorithm are considered. Moreover, the remainder of the paper is organized as follows. First, the object of research and its mathematical model are described. Subsequently, genetic algorithms are discussed. Next, the optimization process of the fuzzy Kalman filter using genetic algorithms is presented. The simulation results of the drive performance in a open and closed-loop control structure are shown.
Źródło:
Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały; 2013, 69, 33; 141--155
1733-0718
Pojawia się w:
Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Porównanie metod estymacji stanu systemów dynamicznych
Comparison of state estimation methods of dynamical systems
Autorzy:
Michalski, J.
Kozierski, P.
Ziętkiewicz, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/276016.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
estymacja stanu
układy dynamiczne
filtr Kalmana
rozszerzony filtr Kalmana
bezśladowy filtr Kalmana
filtr cząsteczkowy
wskaźniki jakości
state estimation
dynamical systems
Kalman Filter
extended Kalman filter
unscented Kalman filter
particle filter
quality indices
Opis:
W pracy poruszono problem estymacji stanu dla układów dynamicznych oraz przedstawiono wybrane jego rozwiązania. Zaproponowano cztery metody estymacji: rozszerzony filtr Kalmana, bezśladowy filtr Kalmana, filtr cząsteczkowy oraz filtr Kalmana, stosowany dla obiektów liniowych. Metody te zastosowano dla trzech obiektów nieliniowych oraz dla dwóch obiektów liniowych (systemy jedno- i wielowymiarowe). Wszystkie obiekty zostały opisane za pomocą równań stanu. Przedstawiono także trzy różne wskaźniki jakości, reprezentujące błędy względne oraz bezwzględne, a także porównano ich działanie dla różnego typu obiektów. W wyniku przeprowadzonych symulacji stwierdzono, że najlepszą jakość estymacji zapewnia filtr cząsteczkowy, ale jednocześnie ta metoda jest najwolniejsza.
In this paper the problem of state estimation of dynamical systems has been discussed and selected solutions have been presented. Four methods of state estimation have been proposed: Extended Kalman Filter, Unscented Kalman Filter, Particle Filter and Kalman Filter for a linear system. These methods have been applied to three nonlinear objects and to two linear objects (one- and multivariable systems). All plants have been described using state equations. Three quality indices has been used, which present relative and absolute errors. They were compared for different objects. As a result of the simulation, it was found that the best estimation quality is provided by the particle filter, but this method is also the slowest.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2017, 21, 4; 41-47
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Study of the effectiveness of different Kalman filtering methods and smoothers in object tracking based on simulation tests
Autorzy:
Malinowski, M.
Kwiecień, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/106773.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Warszawska. Wydział Geodezji i Kartografii
Tematy:
Kalman filtering
smoother
extended Kalman filter
derivative-free filtering
Central Difference Kalman Filter
unscented Kalman filter
object tracing
filtr Kalmana
filtracja
rozszerzony filtr Kalmana
EKF
bezśladowy filtr Kalmana
UKF
śledzenie obiektu
Opis:
In navigation practice, there are various navigational architecture and integration strategies of measuring instruments that affect the choice of the Kalman filtering algorithm. The analysis of different methods of Kalman filtration and associated smoothers applied in object tracing was made on the grounds of simulation tests of algorithms designed and presented in this paper. EKF (Extended Kalman Filter) filter based on approximation with (jacobians) partial derivations and derivative-free filters like UKF (Unscented Kalman Filter) and CDKF (Central Difference Kalman Filter) were implemented in comparison. For each method of filtration, appropriate smoothers EKS (Extended Kalman Smoother), UKS (Unscented Kalman Smoother) and CDKS (Central Difference Kalman Smoother) were presented as well. Algorithms performance is discussed on the theoretical base and simulation results of two cases are presented.
Źródło:
Reports on Geodesy and Geoinformatics; 2014, 97; 1-22
2391-8365
2391-8152
Pojawia się w:
Reports on Geodesy and Geoinformatics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Model for evaluation of the maneuvering objects trajectory using Kalman filters
Autorzy:
Breznev, B.
Muha, V.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206457.pdf
Data publikacji:
2001
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
filtr Kalmana
równanie stanu
Kalman filter
state equation
Opis:
A new approach for construction of an object maneuvering model for evaluation of movement trajectory using Kalman filter is proposed. The approach proposed is based on application of the object's dynamic equations. Such approach is better for obtaining adequate models of object maneuvering in comparison with the known ones. The state equations of Kahnan filter are derived for describing the movement of a ship maneuvering by the heading.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2001, 30, 1; 63-70
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Solution implementation based on modified kalman filter for purpose of bus arrival time prediction
Implementacja filtru Kalmana do prognozowania czasu przybycia autobusów
Autorzy:
Ledziński, D.
Jezierski, M.
Marciniak, B.
Marciniak, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/389834.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Politechnika Bydgoska im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich. Wydawnictwo PB
Tematy:
filtr Kalmana
prognozowanie czasu
Kalman filter
time prediction
Opis:
This paper describes use of Kalman's filter for prediction of time of arrival of bus. Kalman filter is recursive algorithm determining the minimum-variance estimate of the state vector of dynamic system, based on the measurement of inputs and outputs of the system. Three prediction algorithms used: difference algorithm, traditional Kalman filter and Kalman filter with changing weights of input data. Authors studied the bus arrival time predictions. Used for this purpose data send by radio from vehicles to prediction server. The smallest average prediction error obtained for the Kalman filter with variable weights.
W pracy przedstawiono zastosowanie filtru Kalmana do prognozowania czasu przybycia autobusów. Filtr Klamana to algorytm rekurencyjnego wyznaczania minimalno-wariancyjnej estymaty wektora stanu układu dynamicznego, na podstawie pomiaru wejść i wyjść tego układu. Zbadano trzy algorytmy predykcji: algorytm różnicowy, tradycyjny filtr Kalmana oraz filtr Kalmana ze zmiennymi współczynnikami. Autorzy badali odchylenie od prognozowanego czasu przyjazdu autobusów. Używano do tego celu danych przesyłanych drogą radiową z autobusów do serwera predykcji. Najlepsze wyniki uzyskano dla filtru Kalmana ze zmiennymi współczynnikami.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Telekomunikacja i Elektronika / Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy; 2011, 14; 69-78
1899-0088
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Telekomunikacja i Elektronika / Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Identyfikacja parametrów mechanicznych układu dwumasowego w trybie on-line za pomocą rozmytego bezśladowego filtru Kalmana
On–line identification of mechanical parameters of two–mass system using fuzzy unscented Kalman filter
Autorzy:
Dróżdż, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/376164.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
Tematy:
identyfikacja parametrów
filtr Kalmana
układ dwumasowy
systemy rozmyte
Opis:
Artykuł dotyczy zagadnień związanych z identyfikacją parametrów mechanicznych układu dwumasowego, przeprowadzanej w trybie on-line za pomocą rozmytego bezśladowego filtru Kalmana. W celu realizacji procesu identyfikacji zastosowano adaptacyjną strukturę sterowania rozważanego układu z dwoma dodatkowymi sprzężeniami zwrotnymi. Do klasycznego algorytmu UKF wprowadzono zaprojektowane systemy rozmyte, których zadaniem była adaptacja wyrazów macierzy kowariancji filtru Kalmana. Poprawia to jakość identyfikacji oraz przyspiesza ten proces. W pracy przedstawiono przegląd literatury, model matematyczny rozpatrywanego układu napędowego, omówiono algorytm rozmytego bezśladowego filtru Kalmana oraz zastosowane systemy rozmyte. Następnie zaprezentowano wyniki badań i przeprowadzono porównanie jakości identyfikacji realizowanej przez oba algorytmy filtrów Kalmana.
In the paper issues related to the on-line identification of mechanical parameters of the two-mass system using fuzzy unscented Kalman filter are presented. In order to perform the identification process, an adaptive control structure with two additional feedbacks was used. To the classical algorithm UKF designed fuzzy systems were introduced. Their task was an adaptation of elements of the Kalman filter’s covariance matrices. It improves the quality of identification. In this paper a review of the literature, mathematical model of the two-mass system, UKF algorithm and designed fuzzy systems are discussed. Subsequently, the research results and comparison of the identification quality for considered Kalman filters are presented.
Źródło:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering; 2017, 91; 121-132
1897-0737
Pojawia się w:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Adaptacyjny filtr Kalmana dla układu napędowego z połączeniem sprężystym
Adaptive Kalman filter for the drive with elastic coupling
Autorzy:
Serkies, P. J.
Szabat, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1811963.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
napęd dwumasowy
filtr Kalmana
odporna estymacja zmiennych stanu
Opis:
The paper presents issues related to the estimation of state variables in drive with elastic coupling in case of a variable moment of inertia of the driven machine. The introduction briefly characterized problem of torsional vibrations in electric drive. In the next chapters presents model of the drive with elastic coupling and the Kalman filter. Then dealt with various cases of operation of the estimator to accurately set the parameters of the model, on the basis of proposed algorithm for tuning the filter. Theoretical considerations was supported by simulation studies.
Źródło:
Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały; 2012, 66, 32; 118-124
1733-0718
Pojawia się w:
Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Adaptacyjna struktura sterowania z predykcyjnym regulatorem prędkości dla układu napędowego z połączeniem sprężystym
Adaptive speed model predictive control structure for the drive system with elastic joint
Autorzy:
Serkies, P. J.
Szabat, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1807948.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
sterowanie predykcyjne
sterowanie adaptacyjne
napęd dwumasowy
filtr Kalmana
Opis:
In the paper the adaptive model predictive control structure is proposed. The adaptation mechanism, on the basis on the estimated by nonlinear Kalman filter value of the mechanical time constant of the load machine retune the control structure parameters (internal model in MPC algorithm). In order to ensure the optimal responses of the plant the value of the matrix Q is also adopted. In the paper the results of the simulation test showing the control structure properties are presented.
Źródło:
Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały; 2011, 65, 31; 320-329
1733-0718
Pojawia się w:
Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Stereophotogrammetry for 2-D building deformation monitoring using Kalman Filter
Autorzy:
Odumosu, Joseph O.
Adeleke, O. O.
Nnam, V. C.
Avoseh, O. J.
Ogundeji, O. A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1444943.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Politechnika Warszawska. Wydział Geodezji i Kartografii
Tematy:
deformation
Kalman filter
stereophotogrammetry
MATLAB
odkształcenie
filtr Kalmana
stereofotogrametria
Opis:
Stereo photogrammetry has been used in this study to analyse and detect movements within the Lecture theater of School of Environmental Technology of Federal University of Technology Minna via the use of Kalman filter algorithm. The essential steps for implementation of this method are herein highlighted and results obtained indicate Ins. Mov.s (velocity) ranging from ±0.0000001 m/epoch to±0.000007 m/epoch with greater movements noticed in the horizontal direction than in the vertical direction of the building. Because the observed movements were insignificant, the buildinghas been classified as stable. However, a longer period of observation with a bi-monthly observational interval has been recommended to enable decision on the rate of rise/sink and deformation of the building
Źródło:
Reports on Geodesy and Geoinformatics; 2020, 110; 1-7
2391-8365
2391-8152
Pojawia się w:
Reports on Geodesy and Geoinformatics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies