“前瞻引领、创新驱动、实践提升”的卫星导航创新型本科人才培养体系构建与实践

伴随国家北斗重大工程的建成推广,卫星导航问题呈现行业化、信息化及智能化等复杂特征。解决复杂导航问题已超越单一课程知识领域,学生需具备探索前沿、认识发现、实践应用等创新能力。因此,培养卫星导航创新型人才迫在眉睫。本文针对卫星导航创新型人才培养特点,提出并构建了"前瞻引领、创新驱动、实践提升"的卫星导航创新型人才培养体系。该体系立足学校行业特色,在教学中启发学生前沿思维;结合灾害应用,在竞赛中驱动应用创新;依托北斗实验室和校企联合基地,在实践中进行创新创业培养。经过10余年的教学实践,培养了一批行业特色鲜明、实践能力突出的卫星导航创新型人才,取得了较好的教学成效,具有一定的推广应用价值。     

联合InSAR和SSA的膨胀土边坡形变特征分析——以南水北调工程为例

膨胀土边坡具有吸水剧烈膨胀、失水剧烈收缩及反复胀缩形变的特性,工程中与外界接触极易引发膨胀土滑坡。南水北调中线工程是一项缓解我国华北平原水资源短缺、优化水资源配置的国家重大战略工程。中线总干渠约有1/3段穿越膨胀土区域,增加了南水北调工程沿线边坡失稳的可能性,亟须开展膨胀土边坡形变监测和特征分析。基于此,本文收集了112景Sentinel-1A升轨SAR数据,采用时间序列InSAR技术获取了中线某渠道沿线2017年3月12日—2021年4月8日的时间序列形变,并基于奇异谱分析(SSA)对时间序列形变进行分解提取膨胀土边坡形变特征。研究结果表明:干渠挖方膨胀土边坡由于卸荷回弹作用表现为抬升形变,最大年抬升速率约为18 mm/a;填充膨胀土边坡由于土体固结作用表现为下沉形变,最大年下沉速率约为15 mm/a;膨胀土形变量大小与填挖深度正相关,挖方越深抬升形变越大,填充越高下沉形变越大;降雨和温度是影响干渠膨胀土边坡形变的主要外部因素,其造成的形变会时滞2~3个月。本文研究将为南水北调工程膨胀土边坡稳定性评估提供科学依据。     

基于当前加速度模型的抗差自适应Kalman滤波

动态导航与定位的质量取决于对动态载体扰动和观测异常扰动的认知和控制。首先介绍机动载体的当前统计模型,分析该模型存在的问题,提出一种基于“当前”加速度模型的抗差自适应卡尔曼滤波算法。跟以往建立的自适应KALMAN滤波进行比较,计算结果表明,该算法不仅可以提高滤波器的精度,而且更能有效地控制观测异常和动态扰动异常对导航解的影响,使导航解更能反映导航系统的真实情况。     

基于GAMIT的GPS短基线解类型分析及应用

对高精度双频GPS观测短基线数据处理模型进行理论分析与试验验证,结果表明两种模型均可获取高精度短基线解,适合处理不同型号混合双频GPS监测数据。其中,L1L2_INDENT适合处理双频GPS短基线,L1_ONLY适合处理单频GPS短基线。     

南水北调中线区域地面沉降SBAS-InSAR监测研究

基于1 009景Sentinel-1A影像,利用SBAS-InSAR技术对南水北调中线区域地面沉降进行长时间序列监测。结果显示,整个中线沿线地面沉降主要分布于河北省东南部,最大形变速率为-139 mm/a,由于与渠道间有一定距离,因此对输水影响较小。北京市的最大形变速率为-133 mm/a,天津市西南部最大形变速率为-81 mm/a,但天津支线经过了2个沉降区,应当引起相关部门的重视。本文重点分析了南水进京后北京市地面沉降的时序形变特征,结合相关资料分析得知,南水北调工程有效补充了北京地区地下水储量,显著遏制了北京市地面沉降的发展态势。     

GNSS-MR技术用于潮位变化监测分析

潮位变化的高精度监测一直是全球海平面观测系统、海洋环流和全球气候变化研究领域关注的热点问题之一。随着GNSS研究与应用的不断深入,近年来基于多路径效应的GNSS-MR技术已逐步成为一种新兴的遥感手段,即利用测量型GNSS站进行地表环境(植被、土壤湿度、雪深、潮位、火山活动等)监测。通过分析由多路径引起岸基GNSS站SNR值的变化特性,本文给出了基于SNR观测值的GNSS-MR技术监测潮位变化的反演原理。利用布设在美国华盛顿州Friday Harbor海港岸边的CORS站SC02实测观测数据对潮位变化监测进行了反演分析,并与该站相距359 m的验潮站数据进行了对比分析,两者较差均值约为10 cm左右,两者的相关系数均优于0.98。试验结果分析表明基于岸基CORS站的GNSS-MR技术在一定程度上可用于实时、连续的潮位变化监测,同时也说明岸基CORS站在一定程度上可作为验潮站的补充,进一步拓展GNSS在海洋遥感领域的应用范围。     

基于系统误差及其协方差阵拟合的抗差自适应滤波

动态导航数据处理中基于系统误差及其协方差矩阵拟合的自适应滤波算法在一定程度上可以抵制系统误差或区域性系统误差对动态导航定位结果的影响，但无法抵制异常扰动的干扰。考虑到观测模型和动力学模型存在异常扰动时。整体控制状态噪声协方差阵的方法可以减弱扰动异常的影响，因此提出一种基于系统误差及其协方差矩阵拟合的抗差自适应滤波算法。算例结果证实，该算法在减弱系统误差影响的同时，还能有效地抵制观测异常和载体状态扰动异常对动态系统参数估值的影响。     

利用地基GPS反演积雪深度

利用全球导航卫星系统反射信号研究测站周边地表环境参数是近年来遥感领域的研究热点之一。利用测量型全球导航卫星信号接收机数据,实时获取其周边的积雪深度,是对现有降雪监测方法的有效补充。该文基于GPS信噪比与信号振幅的变化特征,研究了使用GPS信噪比观测值进行雪深探测的算法,并首次使用国家气象观测站的业务观测数据对地基GPS反演雪深算法进行了验证。对比试验使用近两个月的人工积雪深度测量值与GPS信号反演的积雪深度值进行了逐日比较,二者的吻合度较好,标准偏差为2.04cm,相关系数为0.94。该对比试验表明,利用常规测量型地基GPS接收机观测数据进行雪深探测是可行的。应用地基GPS反演雪深技术,气象部门基于现有的地基GPS水汽监测网可进一步开展积雪环境监测研究。     

利用单GPS站获取空间水汽分布特征

随着全球各大GNSS系统的不断建设和完善,特别是中国自主研发的北斗二代导航系统建设,将来在任意时刻至少能接收到10~20颗卫星,这些丰富卫星信号为利用单站GPS斜路径获取空间水汽分布特征提供新的契机。本文针对传统地基GPS获得的可降水量PWV仅能反映水汽的一维信息的特点,采用单站地基GPS斜路径方向的观测水汽总量SWV,绝对VSWV和相对VSWV,对香港暴雨期间水汽变化做了实验分析,并对GPS单站所能覆盖的范围做了研究。结果表明,单站的绝对VSWV和相对VSWV能较好的反映水汽的空间分布,从而利用离散GPS监测站实时监测水汽空间变化提供了一种高效手段。     

EMD用于GPS时间序列降噪分析

针对GPS位置时间序列噪声成分复杂、建模困难、噪声与信号难以有效分离等特点,用自适应信号分析方法经验模态分解（EMD）对中国区域9个IGS站时间序列的N、E、U方向作降噪处理。首先对各方向分量作EMD分解,获取各方向噪声强度依次降低的一系列本征模态分量及其趋势项;其次利用相关系数辨别出噪声与信号的分界本征模态分量,并按重构方法重构各本征模态分量;最后用相关系数、信噪比、能量百分比等参数评价EMD方法降噪的有效性。结果表明,EMD方法能合理地分离序列中的信号与噪声,有效削弱噪声对GPS位置时间序列的影响,进一步提高GPS位置时间序列的精度。