复杂观测环境下GNSS信号分类及精度评估

基于高度角、信噪比和伪距残差3个指标,采用K均值(Kmeans⁺⁺)、迭代自组织数据分析法(ISODATA)和基于密度带有噪声的空间分类法(DBSCAN)对复杂城市观测环境下的GNSS数据进行分类,并采用伪距单点定位模型(SPP)评估不同算法的分类精度。结果表明,Kmeans⁺⁺算法分类精度最优,在E、N、U 3个方向上的定位精度分别达2.56 m、3.25 m、9.73 m;相较于未采用Kmeans⁺⁺算法的定位精度分别提升57.86%、47.64%、60.98%。为进一步验证算法性能,将Kmeans⁺⁺算法与信噪比、高度角阈值法进行精度对比,结果表明,Kmeans⁺⁺算法的平面和三维定位精度均有显著改善,分别提升24.87%、39.07%（信噪比阈值法）和41.36%、59.91%（高度角阈值法）。     

海面环境多路径效应建模研究

遵循多路径效应建模的一般原则,建立了海面环境多路径效应模型,并通过仿真数据验证了所建模型的有效性。     

多路径效应分段仿真方法

针对多路径效应的建模仿真问题,首先分析多路径效应的静态特性,提取其影响参数,然后根据影响参数建立多路径效应的球谐函数分段模型及三角级数分段模型,并对这两种模型的精度及计算复杂度进行比较。研究表明,采用三角级数模型和球谐函数模型对多路径效应进行分段模拟是可行的,且三角级数模型优于球谐函数模型。     

基于观测值域的多路径消除方法及其在GNSS实时变形监测中的应用

首先研究多类卫星的轨道回归周期特性并推导相应公式,然后讨论基于观测值域的多路径消除算法,最后利用实测数据验证该算法的可行性。结果表明,采用观测值域多路径误差修正的方法,使GPS、BDS和GPS+BDS平均定位精度在北、东和高程方向分别提高42%、38%和54%。
     

城市复杂环境下GNSS/INS组合导航算法研究

针对城市环境下GNSS车辆导航存在卫星信号易受影响的问题,利用GNSS/INS组合算法提高复杂环境下城市车辆定位性能。基于城市环境下实测GNSS数据评估分析定位结果,使用GNSS/INS组合的常规卡尔曼滤波算法实现卫星失锁区域导航。同时,提出一种基于新息的自适应卡尔曼滤波算法,可有效增强卫星数较少及信号干扰严重区域的车辆导航定位能力。该方法利用量测与预测的关系构造自适应因子,改善定位精度。结果表明,常规卡尔曼滤波可在20 s卫星信号失锁情况下保证亚m级导航精度,自适应卡尔曼滤波算法在卫星信号受到严重干扰时,其定位精度相比于常规卡尔曼滤波算法提高30%,可满足在城市复杂环境下的高精度、高可靠性车辆导航定位服务需求。     

基于非监督分类和图优化的GNSS多路径误差削弱方法

基于城市环境下采集的多系统GNSS数据研究非监督分类算法和图优化(factor graph optimization, FGO)算法对多路径误差的抑制能力。伪距单点定位(single point positioning, SPP)结果表明,基于K-means⁺⁺的非监督分类算法进行多路径信号分离时,在N、E、U方向的定位精度分别为3.61 m、2.90 m、8.14 m,较传统算法分别提升53.18%、55.18%、44.96%。图优化方法利用伪距和多普勒约束因子进行最优估计,在N、E、U方向的定位精度分别为0.94 m、1.34 m、2.78 m,精度分别提升82.1%、78.5%、82.0%。图优化算法对城市环境下GNSS定位的多路径误差抑制具有显著效果,可用于GNSS精密定位预处理阶段的异常卫星剔除和精确坐标初值获取,提高城市环境下GNSS定位性能。     

滑坡监测预报方法研究现状

滑坡是一种十分严重的自然灾害,会给人类造成重大的损失,已引起世界各国的广泛关注;针对滑坡灾害的各项研究正在不断地开展、深入;对目前滑坡监测和预报方法的研究现状进行总结并作了探讨.     

滑坡监测预报方法研究现状

滑坡是一种十分严重的自然灾害，会给人类造成重大的损失，已引起世界各国的广泛关注；针对滑坡灾害的各项研究正在不断地开展、深入；对目前滑坡监测和预报方法的研究现状进行总结并作了探讨。     

最小二乘谐波估计对GNSS坐标时间序列多路径效应提取能力的研究

在对比分析单元谐波估计与多元谐波估计这2种最小二乘谐波估计方法的数学原理及实现方法基础上,基于实际监测点的GNSS坐标时间序列,通过实验对比2种方法在提取多路径效应方面的效果.结果表明,单元谐波估计和多元谐波估计均能较好地提取多路径效应;在未发生数据中断的情况下,相比于单元谐波估计,多元谐波估计的去噪效果更明显,E、N...     

紫阳县城滑坡监测及变形规律分析

本文介绍了紫阳县城滑坡监测工作的技术方案及数据处理方法和结果。通过各种方案的对比分析．对监测网的各种技术方案的选取提供了依据．文中所提出的依据稳健估计原理、利用Ｓ变换解决参考基准的定位问题．是基准网非稳定情况下进行监测数据处理的成功方法，颇有借鉴意义。     

德清县崩塌、滑坡地质灾害点监测方法及成果分析与评价

2003年国务院颁布实施《地质灾害防治条例》,2009年浙江省人大常委会通过了《浙江省地质灾害防治条例》,为地质灾害防治提供了法律保障,使地质灾害防治步入法制化、规范化轨道。德清县人民政府2003年正式颁布实施《德清县地质灾害防治规划》,2008年进行了《防治规划》修编,为县政府及相关职能部门地质灾害防治提供了指导性文件和科学依据,成立了德清县地质灾害防治领导小组,健全了地质灾害防治管理机构,建立了汛期防灾预案制度、灾情速报制度、险情巡查制度、汛期值班制度和建设用地地质灾害危险性评估制度等一系列制度,提高了地质灾害防治的质量和水平。     

基于PPP技术的伪距多路径效应分析

从3个方面研究了河北省CORS系统各参考站的伪距多路径效应:1)比较了不同截止高度角条件下（5°、15°和25°）的伪距多路径效应,分析了多路径效应与高度角之间的关系;2)以若干个受多路径影响较为严重的参考站为例,基于其多路径效应的天空分布图（skyplot）分析了不同方位、不同高度角卫星观测值的多路径大小,同时对相应测站环境进行考察,验证了多路径效应的环境影响因素;3)利用PPP技术分别处理了受多路径影响最强和最弱的两参考站：永清和安新站同一天的观测数据,考察了多路径效应对PPP位置估值的收敛时间和收敛稳定性的影响。     

基于CEEMDAN的GNSS变形监测去噪方法

为了提高GNSS变形监测数据去噪的有效性和可靠性,提出一种自适应完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)去噪方法。首先将GNSS变形序列经CEEMDAN分解为若干特征模态函数;其次引入排列熵理论确定高低频分界值K,利用小波分析对高频分量进行去噪,去噪后与低频分量重构得到去噪序列;最后通过仿真和实测边坡GNSS变形监测数据,利用信噪比、均方根误差、相关系数等指标对比分析CEEMDAN、EMD和小波去噪方法。结果表明,CEEMDAN方法的去噪效果和精度优于EMD和小波去噪方法,证明了本文所提方法的有效性和可靠性。     

某滑坡稳定分析及处理方案探讨

滑坡属于不良地质现象,是斜坡上的部分岩体和土体在自然或人为因素的影响下沿某一明显的界面发生剪切破坏向坡下运动的现象。当高速公路不得不通过某一滑坡时,对其稳定性进行分析和整治设计就显得尤为重要。以祁临高速公路灵石至霍州段窑深沟大桥东南窑深沟滑坡为实例,根据勘察资料,利用岩土力学知识,在公路修好后并运行的情况下,计算出了其稳定系数和推滑力,又以材料力学、结构力学等力学理论为基础,设计出抗滑桩和锚索抗滑桩等两种整治方案,经验证,效果良好。     

某滑坡稳定分析及处理方案探讨

滑坡属于不良地质现象，是斜坡上的部分岩体和土体在自然或人为因素的影响下沿某一明显的界面发生剪切破坏向坡下运动的现象。当高速公路不得不通过某一滑坡时，对其稳定性进行分析和整治设计就显得尤为重要。以祁临高速公路灵石至霍州段窑深沟大桥东南窑深沟滑坡为实例，根据勘察资料，利用岩土力学知识，在公路修好后并运行的情况下，计算出了其稳定系数和推滑力，又以材料力学、结构力学等力学理论为基础，设计出抗滑桩和锚索抗滑桩等两种整治方案，经验证，效果良好。     

国际GNSS监测评估系统分析中心及武汉跟踪站挂牌

<正>近日,中科院测量与地球物理研究所接受"国际GNSS监测评估系统分析中心"及"国际GNSS监测评估系统跟踪站"牌匾,标志着测地所进入了中国北斗和美国GPS、俄罗斯GLONASS、欧洲Galileo等4个导航系统研究领域的前沿,成为第一批中国全球导航(包括北斗系统)运行和维护的官方授权单位。国际GNSS监测评估系统是涵     

基于非监督分类和图优化的GNSS多路径误差削弱方法北大核心CSCD

基于城市环境下采集的多系统GNSS数据研究非监督分类算法和图优化(factor graph optimization,FGO)算法对多路径误差的抑制能力。伪距单点定位(single point positioning,SPP)结果表明,基于K-means++的非监督分类算法进行多路径信号分离时,在N、E、U方向的定位精度分别为3.61 m、2.90 m、8.14 m,较传统算法分别提升53.18%、55.18%、44.96%。图优化方法利用伪距和多普勒约束因子进行最优估计,在N、E、U方向的定位精度分别为0.94 m、1.34 m、2.78 m,精度分别提升82.1%、78.5%、82.0%。图优化算法对城市环境下GNSS定位的多路径误差抑制具有显著效果,可用于GNSS精密定位预处理阶段的异常卫星剔除和精确坐标初值获取,提高城市环境下GNSS定位性能。     

GNSS形变监测时间序列的粗差数据处理方法

针对GNSS形变监测的传统粗差探测算法性能受限于数据长度的问题,提出基于小波分析的一阶导数粗差剔除法。首先使用新算法对原始信号进行粗差剔除,再利用广义延拓插值补充残缺点。实测算例结果表明,新算法执行时间是3倍中误差法（3σ法）的0.01倍,插值后与真实值偏离仅0.03 mm,远优于其他传统粗差探测手段。     

基于基准站信噪比先验信息的GNSS观测数据多路径误差识别方法及应用

在复杂监测环境下,全球卫星导航定位(GNSS)信号极易受环境干扰产生多路径误差,观测数据中包含大量较差的观测值,导致GNSS监测精度降低甚至不可用。考虑到监测网中的基准站通常布设于开阔无遮挡环境,基准站和监测站跟踪的卫星信息相关性较强,提出一种基于基准站信噪比先验信息的GNSS观测数据多路径误差识别方法。该方法利用卫星信噪比观测值与多路径误差的强相关性,通过对信噪比观测值作站间差分来识别受多路径影响严重的较差数据,并对其进行剔除处理,以抵御复杂监测环境的多路径影响。以遮挡严重的河南三门峡地区某滑坡监测环境为例,基于实测数据验证表明,提出的新方法能够对受山体、植被、人工设施等多路径影响严重的较差观测值进行有效识别,环境自适应能力更强,显著提升了模糊度固定率及定位精度。提出的新方法模糊度固定率结果相比传统固定截止高度角(TFC)模型平均提高39.6%,相比自适应截止高度角(ADEM)模型平均提高28.6%;固定解定位精度在E、N方向优于4 mm, U方向优于9 mm。