一種基于虛擬加速度的gnss變形監測方法及系統的制作方法
【技術領域】
[OOOU 本發明設及變形監測領域，特別設及一種基于虛擬加速度的GNSS變形監測方法 及系統。
【背景技術】
[0002] 變形監測主要是利用各種儀器和手段對被監測對象的變形進行持續觀測，獲得被 監測對象的動態形變數據，通過對動態形變數據的統計分析，建立被監測對象變化情況的 數學預測模型，對被監測對象未來變化趨勢做出合理預測，當變形超過某個特定允許值，貝U 認為有可能是災害事故發生的前兆。由于變形監測是對被監測對象空間位置及內部形態隨 時間變化特征進行連續監測，故對監測信息的實時性、連續性和準確性要求較高。
[0003] GNSS(全球衛星導航定位系統）具有速度快、全天候觀測和測點間無需通視等優 點，其數據采集、傳輸、處理、分析、顯示和存儲等自動化程度高，已成為高精度同步變形監 測的主要技術手段之一。GNSS主要包括PPP技術（精密單點定位技術）和RTK技術（實時 動態測量定位技術）。PPP技術使用單臺測量設備即可完成定位的精密解算，但在實踐中必 須采用延時較長的精密星歷，難實現較高實時性要求。而RTK技術可直接使用廣播星歷，即 可實現較高實時性要求。
[0004] RTK技術是基于高精度載波相位的差分技術，其在監測區布設多個接收站，并通過 網絡將數據傳至控制中屯、，選擇穩定區接收站作為基準站，形變區接收站作為流動站，通過 組基線的方式解算流動站的位置，從而推算出被監測對象的變形情況。實踐表明，RTK技術 中基于基線解算流動站的位置可很好的消除衛星軌道誤差、電離層誤差和對流層誤差等站 間公共誤差，但接收機觀測噪聲誤差不易消除。
【發明內容】
[0005] 本發明所要解決的技術問題是提供一種基于虛擬加速度的GNSS變形監測方法及 系統，其能有效削弱RTK技術中實時變形監測中接收機觀測噪聲誤差，及事后變形監測中 接收機觀測噪聲誤差，適用于大型建筑物的長期微小自然形變的變形監測。
[0006] 本發明解決上述技術問題的技術方案如下：
[0007] 一種基于虛擬加速度的GNSS變形監測方法，包括如下步驟：
[000引步驟1，虛擬流動站準靜態條件的加速度，對加速度W第一采樣間隔進行采樣并存 儲。
[0009] 步驟2,提取對流動站W第二采樣間隔開始采樣時流動站的速度和位置，并將所述 速度和位置分別作為初始速度和初始位置；設置預設零偏。
[0010] 步驟3,提取初始速度、初始位置、預設零偏及所述初始速度和初始位置相應的加 速度，并對所述加速度進行零偏修正，計算單位第一采樣間隔后流動站的末速度和末位置。
[0011] 步驟4,將末速度和末位置分別作為初始速度和初始位置，重復執行步驟3,至第 一采樣間隔的累積時長與第二采樣間隔相等時，提取此刻計算所得的末速度和末位置分別 作為基于加速度解算所得流動站的第一速度和第一位置。
[0012] 步驟5,利用所述第一速度、第一位置和預設零偏，結合基于基線解算所得流動站 的第二速度和第二位置，并將所述第二速度修正到預定取值范圍內，建立卡爾曼濾波模型 求解流動站的運動狀態改變量，進一步求解實時修正所得流動站的第=速度、第=位置和 修正零偏。
[0013] 步驟6,將所述第=速度、第=位置和修正零偏分別作為初始速度、初始位置和預 設零偏，重復執行步驟3至5,求解后續實時修正所得流動站的第=速度、第=位置和修正 零偏，至全部實時修正完成；并W全部第=位置為基礎采用固定區間最優平滑算法，求解事 后修正所得流動站的第四位置。
[0014] 本發明的有益效果是：虛擬流動站準靜態條件的加速度，基于加速度解算流動站 的第一速度和第一位置，利用第一速度、第一位置和預設零偏，結合RTK技術中基于基線解 算流動站的第二速度和第二位置，并將所述第二速度修正到預定取值范圍內，建立卡爾曼 濾波模型求解流動站的運動狀態改變量，進一步求解實時修正流動站的第=速度、第=位 置和修正零偏；當全部實時修正完成，W全部第=位置為基礎采用固定區間最優平滑算法， 求解事后修正所得流動站的第四位置；其能有效削弱RTK技術中實時變形監測中接收機觀 測噪聲誤差，及事后變形監測中接收機觀測噪聲誤差，適用于大型建筑物的長期微小自然 形變的變形監測。
[0015] 在上述技術方案的基礎上，本發明還可W做如下改進。
[0016] 進一步，所述加速度的表達式為：
[0017] a=n"+n,t
[0018] 其中，所述a為加速度，rv為有色噪聲，n，t為白噪聲。
[0019] 所述對加速度W第一采樣間隔進行采樣并存儲的【具體實施方式】為；W第一采樣間 隔采樣流動站在ECEF坐標系下X軸、y軸和Z軸=個方向的加速度，并將同一時刻X軸、y 軸和Z軸=個方向的加速度列為一行，按采樣先后順序逐行W文本形式存儲。
[0020] 進一步，所述步驟2中預設零偏為0。
[0021] 進一步，所述步驟3的【具體實施方式】包括如下步驟：
[0022] 步驟Al,提取所述初始速度和初始位置對應時刻的第一加速度，及單位第一采樣 間隔后的第二加速度，對所述第一加速度根據如下第一公式進行零偏修正得修正第一加速 度，對所述第二加速度根據如下第二公式進行零偏修正得修正第二加速度。
[0023] 所述第一公式如下：
[0024]
[0025] 所述第二公式如下：
[0026] 媒1=(2,+1-護
[0027]其中，所述< 為修正第一加速度，a,為第一加速度，<1為修正第二加速度，aw為 第二加速度，ba為預設零偏。
[002引步驟A2,利用所述修正第一加速度和修正第二加速度，根據如下第S公式和第四 公式分別計算單位第一采樣間隔后流動站的末速度和末位置。
[0029]所述第S公式如下：
[0033] 其中，所述At為第一采樣間隔，Vt為初始速度，VW為末速度，St為初始位置，SW 為末位置。
[0034] 進一步，所述步驟5的【具體實施方式】包括如下步驟：
[0035] 步驟BI,將基準站位置固定，利用基準站在EWF坐標系下的坐標，根據基線解算 出的向量推算出基于基線解算所得流動站的第二速度和第二位置。
[0036] 步驟B2,利用所述第一速度、第一位置、第二速度和第二位置建立流動站在ECEF坐標系下的系統模型方程和觀測模型方程，并將所述第二速度置零，建立卡爾曼濾波模型 求解流動站的運動狀態改變量；其中所述運動狀態改變量包括流動站的位置改變量、速度 改變量和零偏改變量。
[0037] 所述系統模型方程為：
[00%]
[0039] 其中，所述AP為位置改變量，A/，為位置改變量導數，AV為速度改變量，Al)為速 度改變量導數，Ab為零偏改變量，Ai為零偏改變量導數，n為系統模型白噪聲，q為系統模 型驅動白噪聲，-!為連續馬爾科夫過程狀態系數，I為3階單位矩陣，心為主對角線上 元素全部為的3階對角矩陣。
[0040] 所述觀測模型方程為：
[0041]
[0042] 其中，所述pa為第一位置，PS為第二位置，Va為第一速度，VS為第二速度且為零，nP 為位置觀測噪聲，riy為速度觀測噪聲。
[0043] 步驟B3,利用所述流動站的運動狀態改變量、第一速度、第一位置和預設零偏，根 據如下第五公式求解實時修正所得流動站的第=速度、第=位置和修正零偏。
[0044] 所述第五公式如下：
[0045]
[0046] 其中，所述P為第S位置，V為第S速度，b為修正零偏。
[0047] 本發明的另一技術方案如下：
[0048] 一種基于虛擬加速度的GNSS變形監測系統，包括加速度生成模塊、初始狀態提取 模塊、基于加速度中間狀態生成模塊、基于加速度解算模塊、實時修正模塊和事后修正模 塊。
[0049] 所述加速度生成模塊，其用于虛擬流動站準靜態條件的加速度，對加速度W第一 采樣間隔進行采樣并存儲。
[0050] 所述初始狀態提取模塊，其用于提取對流動站W第二采樣間隔開始采樣時流動站 的速度和位置，并將所述速度和位置分別作為初始速度和初始位置；設置預設零偏。
[0051] 所述基于加速度中間狀態生成模塊，其用于提取初始速度、初始位置、預設零偏及 所述初始速度和初始位置相應的加速度，并對所述加速度進行零偏修正，計算單位第一采 樣間隔后流動站的末速度和末位置。
[0052] 所述基于加速度解算模塊，其用于將末速度和末位置分別作為初始速度和初始位 置，重復驅動基于加速度中間狀態生成模塊工作，至第一采樣間隔的累積時長與第二采樣 間隔相等時，提取此刻計算所得的末速度和末位置分別作為基于加速度解算所得流動站的 第一速度和第一位置。
[0化3] 所述實時修正模塊，其用于利用所述第一速度、第一位置和預設零偏，結合基于基 線解算所得流動站的第二速度和第二位置，并將所述第二速度修正到預定取值范圍內，建 立卡爾曼濾波模