GPS动态监测中多路径效应的规律性研究

在分析GPS多路径效应特性的基础上,结合GPS动态变形监测的特点,对连续多天的观测数据解算结果采用滤波与周日位置求差相结合的方法进行数据处理。研究结果表明,多路径误差具有较强的周日重复性,在有效地削弱多路径效应的影响后,GPS动态监测的三维位置精度可以达到mm级,尤其是垂直方向的精度改善明显。     

大型构筑物GNSS监测多路径探测及消除方法研究

本文分析了多路径效应产生的原因及其信号特征,利用相同环境下,相邻周期相同时刻的GNSS观测数据多路径误差应有强相关性的特征,采用逐个观测历元差分和卡尔曼滤波相结合的方法来消弱多路径效应的影响,从而提高大型构筑物GNSS监测的成果精度。     

利用序列平均的高精度GPS基线解算模型

系统分析了改进随机模型和改进函数模型两类GPS基线解算模型的优缺点,在此基础上,提出了一种基于序列平均的高精度GPS基线解算模型,即采用动态单历元技术进行静态基线解算,充分利用多路径效应的低频特性,采用小波变化理论,对坐标序列进行多路径效应的去除,提取低频残差项进行序列平均,得到基线向量解。同时,以动态坐标序列为依据,对出现粗差历元或者卫星进行处理,有效弥补了仅采用残差序列进行粗差判断的不足,提高了基线解算的精度和可靠性。实验表明,新模型可以更为有效地削弱多路径效应的影响,而且对于较短的观测时间尤为突出;结合坐标序列和残差序列,能更为有效地进行粗差的探测和去除,提高基线解的精度和可靠性。     

一种融合轨检信息的GNSS动态单历元多路径误差提取方法

随着中国高铁的发展,全球导航定位系统(global navigation satellite system,GNSS)动态定位技术在列车定位及轨道检测中具有广阔的应用前景,但其精度目前难以满足轨道检测要求。多路径效应是影响GNSS动态定位精度的一个主要误差源,目前已有的多路径误差削弱方法大多适用于静态测量环境,尚无有效的方法削弱动态多路径误差。分别采用传统算法和以轨检几何信息作为约束条件的算法解算GNSS观测数据,并将受到多路径影响的测量结果与轨检信息进行对比分析,同时利用小波多尺度分解算法分离坐标残差序列中的多路径误差和噪声,得到"干净"的轨道坐标序列。实验结果表明,由于信息量增加,融合轨检信息的GNSS数据解算方法可以有效提取多路径误差和观测噪声;利用小波相关分析能进一步削弱坐标域中的多路径误差,提高GNSS动态定位的精度,满足高铁轨道测量的需求。     

EMD和SSA组合方法在GNSS多路径误差处理中的应用

提出EMD和SSA组合方法对GNSS观测数据进行多路径误差滤波。通过对实际GNSS变形监测数据处理,结果表明,该方法能够有效剔除多路径误差,获取建筑物真实结构震动信息。与高精度测量机器人观测数据对比结果显示,经过EMD+SSA方法处理后,观测精度获得明显提高,能够满足变形监测的精度要求。     

动态变形监测多路径实时修正模型研究

多路径效应是GPS高精度实时动态变形监测中的主要误差源,通过经验模态分解方法对三维坐标序列进行多尺度分解和重构,提取作为趋势项的多路径模型;并利用多路径效应的周日强相关性特点,对第二天动态坐标进行多路径效应去除,得到削弱多路径效应后的坐标序列。研究结果表明,多路径效应削弱后的坐标序列稳定性明显增强,坐标的精度明显提高。     

GPS多路径误差分析及探测方法

多路径误差严重影响动态GPS测量精度,且很难将其彻底消除.介绍多路径效应的机理及特性,利用相同环境下、连续卫星周期间数据取差以及连续历元坐标序列的移动平均方法削弱多路径误差,提高定位精度.     

GNSS RTK技术下海洋平台桩腿动态变形监测及数据处理

海洋平台及其桩腿在长期使用中存在着波浪、海流、风荷载等环境激励作用下的动态响应。本文以海星达H32全能型GNSS RTK双频接收机为试验仪器，采用GPS+GLONASS+BDS三星系组合系统对位于渤海海域的埕岛油田某平台桩腿进行动态变形监测。结合Ensemble Empirical Mode Decomposition（EEMD）和Butterworth滤波方法的降噪特性，提出一种适用于海洋平台工作环境的新型混合滤波方法MDB，并用Matlab软件编制的程序对GNSS RTK监测数据进行分析，得到桩腿测点的实时振动位移曲线。结果表明：GNSS RTK结合MDB滤波技术用于海洋平台桩腿动态变形监测是可行的；MDB滤波器能有效去除海洋平台振动信息的随机噪声和多路径误差；从去除多路径误差和随机噪声之后的海洋平台桩腿测点位移云图，可以非常清楚地看出桩腿在环境激励作用下水平方向产生的可逆位移轨迹，这对海洋平台结构健康监测、诊断和评估具有重要意义。     

基于Kalman滤波的GNSS单历元模型算法实现

GNSS技术是目前变形监测常用的一种技术手段,它具有远程、全天候及自动化测量等特点,但其测量数据的精度直接影响到变形监测数据的质量及可靠性.本文结合Kalman滤波技术,提出一种基于Kalman滤波的GNSS单历元模型.实验结果证明该模型的滤波精度符合预期精度要求,用于消除或抑制GNSS各项误差对观测质量的影响是可行的.     

基于GPS技术的滑坡动态变形监测试验结果与分析

结合某类滑坡的大型物理模型试验,在滑坡体上布设了若干监测点,并用GPS单历元定位技术和RTK技术对该滑坡体进行了连续实时监测。通过对该滑坡从开始滑动至产生破坏全过程监测数据的处理与分析,以及将GPS监测结果与全站仪三维监测结果的对比,发现在观测条件较好和基线较短时,基于Track模块GPS单历元定位技术监测滑坡变形的平面精度在5mm左右,高程精度约为9mm;RTK定位技术的平面精度在11mm左右,高程精度约为17mm;而用小波变换等方法进行滤波后的精度还会更高。     

GPS多路径效应中的EEMD时空滤波器

根据结构动态监测中GPS多路径效应的日重复性和低频周期等特性,本文研究了一种基于集成经验模态分解(EEMD)技术的滤波方法,构造了EEMD时空滤波器。通过计算连续两天GPS动态监测数据EEMD的相关系数,提取GPS监测数据中的多路径效应。实验结果表明了该方法的有效性,为结构动态变形模态分析提供了有效数据。     

顾及分段相关性的恒星日滤波优化算法

多路径效应是高精度GPS动态变形监测中的主要误差来源之一。本文改进了常规恒星日滤波算法,提出了一种顾及分段相关性的恒星日滤波优化算法。本算法首先采用分段滑动窗口处理相邻两天的坐标残差时间序列,然后利用相关系数法求取各分段最佳相关延迟,对当天坐标残差序列进行恒星日滤波,得到削弱多路径效应后的坐标序列。研究结果表明,该算法较常规算法在N、E、U 3个方向上的滤波效果各提高7.7%、5.0%、11.2%,动态变形监测实验验证了本算法的有效性。     

基于小波变换的GPS动态变形分析

介绍了小波滤波去噪的原理并讨论在动态环境下GPS多路径效应的重复性问题。首先利用小波方法对静态观测数据的残差进行去噪,提取具有系统性的多路径误差改正模型。然后,根据多路径误差重复性的特点,对后续动态观测的数据进行改正。通过实验证明:经重复性模型改正后残余的多路径噪声符合正态分布的特点。然后采用小波软阈值去噪方法,消除剩余的多路径误差,可进一步提高动态变形监测的精度。     

GNSS与加速度计融合超高建筑动态监测数据分析

针对影响全球导航卫星系统(GNSS)变形监测精度的多路径误差，该文建立基于经验模态分解(EMD)算法的系统趋势分离模型，修正GNSS变形序列。构建多速率卡尔曼滤波Rauch-Tung-Striebel(RTS)平滑模型，融合超高层建筑的GNSS和加速度计监测数据，充分发挥两种传感器各自的优势。针对超高层建筑首次应用能量差值法确定变分模态分解的分量数，进而对分量进行频谱分析以提取超高层建筑的主模态振动频率。模拟数据表明，该文算法能够提高分析精度，融合位移的均方根为4.3 mm,相关系数为0.95,信噪比为12.66 dB。通过长春海容广场大厦采集的监测数据进一步验证得出，与单一传感器相比，该文算法能够提高位移数据的采样率，增加数据的完备性，削弱GNSS高频噪声的影响，提取到超高层建筑前两个主模态振动频率为0.19、0.28 Hz。     

GPS结构振动监测数据滤波方法及其性能实验研究

使用GPS监测结构振动的目的在于提取振动信号特征,但GPS观测量受多种误差源的影响,因此,选用合理的数据处理方法有效地分离各误差项,对于提高GPS的监测精度具有重要意义。将Vondrak滤波、小波滤波、自适应FIR滤波和卡尔曼滤波等四种方法应用于资料序列中振动信号的分离,通过对模拟振动实验观测资料的分析表明:运用滤波法可提高GPS测量微小动态变形和变频振动信号的检测能力;4种滤波法均能有效地提高GPS监测结构振动的精度,其中,Vondrak滤波和小波滤波的性能相当,且优于自适应FIR和卡尔曼滤波。同时,在对各滤波法参数选择的优缺点进行分析的基础上,提出不同情况下选择滤波器的建议。     

基于小波变换的单历元算法及其在结构振动监测中的应用研究

GPS作为一种新的结构振动监测工具正受到广泛关注.目前GPS的采样率可达100 Hz,可以满足结构振动监测对采样率的要求,但GPS观测量受多种误差源的影响,其测定结构振幅的精度有待进一步提高.将小波分析方法用于隔离观测噪声,并综合利用两种单历元算法的优点,提出一种新的结构振动监测单历元算法.若干试验验证本方法的正确性和有效性.     

不同时长北斗基线精度差异分析

北斗导航系统已经可以为亚太地区提供导航服务,其中精度的测试和评估是目前研究的热点。本文以4个连续观测站的观测数据为基础,进行了不同时长静态基线解算,并与精确定位结果进行比较,发现静态解算精度优于3 cm,E、U、V三个方向的向量精度随着基线观测时长的增加而提高。同时进行北斗动态单历元基线解算,与精确定位结果相比,计算发现北斗单历元动态基线解算精度优于0.2 m,并且E、U、V三个方向的向量精度随着基线观测时间的长度增加而提高,有趋于稳定的趋势。比较结果表明,北斗系统具有良好的稳定性,监测时间越长,定位精度越高。     

一种新的利用历元间位置变化量约束的GNSS导航算法

目前常用相位或多普勒观测值平滑伪距的方式提高全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)的导航性能。然而在城市环境下,GNSS观测信号中断严重,且行人等载体运动具有很大随机性,常规的相位平滑伪距或者常速度/常加速度导航算法效果有限。因此,提出了一种基于历元间载体位置变化量约束的单机GNSS导航算法,该算法利用历元间相位差分观测值计算高精度历元间位置变化量,并以此描述载体的运动,构建滤波模型的状态方程,同时利用伪距观测值构建观测方程,采用扩展卡尔曼滤波实时估计载体的位置。实验使用低成本的单频u-blox接收机实测数据,结合该算法进行导航解算。结果表明,静态情况下,导航结果的平面精度优于0.56 m;在动态情况下,平面精度优于1.0 m。在使用基站播发的GNSS差分改正数后,导航平面精度、垂向精度分别提高约49%、46%。该算法性能可靠,即使前后历元仅有4颗卫星连续观测,仍能够提供连续、平滑的实时定位结果,为用户提供更优的导航体验。     

单历元GPS变形监测数据处理方法的研究

讨论了变形监测中ＧＰＳ单历元观测数据处理方法,重点是模糊度搜索空间的构成和搜索,最优解的获得和检验以及利用相位和伪距观测量提取多路径的影响。分析了所提方法的测试结果和处理快速变形所能达到的精度。     

单历元GPS变形监测数据处理方法的研究

讨论了变形监测中ＧＰＳ单历元观测数据处理方法,重点是模糊度搜索空间的构成和搜索,最优解的获得和检验以及利用相位和伪距观测量提取多路径的影响。分析了所提方法的测试结果和处理快速变形所能达到的精度。