一种基于虚拟加速度的GNSS变形监测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于虚拟加速度的GNSS变形监测方法及系统，包括虚拟流动站准静态条件的加速度，基于加速度解算流动站的第一速度和第一位置，利用第一速度、第一位置和预设零偏，结合RTK技术中基于基线解算流动站的第二速度和第二位置，并将所述第二速度置零，建立卡尔曼滤波模型求解流动站的运动状态改变量，进一步求解实时修正流动站的第三速度、第三位置和修正零偏；当全部实时修正完成，以全部第三位置为基础采用固定区间最优平滑算法，求解事后修正所得流动站的第四位置。本发明专利技术实现了，削弱RTK技术中实时变形监测中接收机观测噪声误差，及事后变形监测中接收机观测噪声误差，适用于大型建筑物的长期微小自然形变的变形监测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于虚拟加速度的GNSS变形监测方法及系统
本专利技术涉及变形监测领域，特别涉及一种基于虚拟加速度的GNSS变形监测方法及系统。
技术介绍
变形监测主要是利用各种仪器和手段对被监测对象的变形进行持续观测，获得被监测对象的动态形变数据，通过对动态形变数据的统计分析，建立被监测对象变化情况的数学预测模型，对被监测对象未来变化趋势做出合理预测，当变形超过某个特定允许值，则认为有可能是灾害事故发生的前兆。由于变形监测是对被监测对象空间位置及内部形态随时间变化特征进行连续监测，故对监测信息的实时性、连续性和准确性要求较高。GNSS(全球卫星导航定位系统)具有速度快、全天候观测和测点间无需通视等优点，其数据采集、传输、处理、分析、显示和存储等自动化程度高，已成为高精度同步变形监测的主要技术手段之一。GNSS主要包括PPP技术(精密单点定位技术)和RTK技术(实时动态测量定位技术)。PPP技术使用单台测量设备即可完成定位的精密解算，但在实践中必须采用延时较长的精密星历，难实现较高实时性要求。而RTK技术可直接使用广播星历，即可实现较高实时性要求。RTK技术是基于高精度载波相位的差分技术，其在监测区布设多个接收站，并通过网络将数据传至控制中心，选择稳定区接收站作为基准站，形变区接收站作为流动站，通过组基线的方式解算流动站的位置，从而推算出被监测对象的变形情况。实践表明，RTK技术中基于基线解算流动站的位置可很好的消除卫星轨道误差、电离层误差和对流层误差等站间公共误差，但接收机观测噪声误差不易消除。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于虚拟加速度的GNSS变形监测方法及系统，其能有效削弱RTK技术中实时变形监测中接收机观测噪声误差，及事后变形监测中接收机观测噪声误差，适用于大型建筑物的长期微小自然形变的变形监测。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于虚拟加速度的GNSS变形监测方法，包括如下步骤：步骤1，虚拟流动站准静态条件的加速度，对加速度以第一采样间隔进行采样并存储。步骤2，提取对流动站以第二采样间隔开始采样时流动站的速度和位置，并将所述速度和位置分别作为初始速度和初始位置；设置预设零偏。步骤3，提取初始速度、初始位置、预设零偏及所述初始速度和初始位置相应的加速度，并对所述初始速度和初始位置相应的加速度进行零偏修正，计算单位第一采样间隔后流动站的末速度和末位置。步骤4，将末速度和末位置分别作为初始速度和初始位置，重复执行步骤3，至第一采样间隔的累积时长与第二采样间隔相等时，提取此刻计算所得的末速度和末位置分别作为基于加速度解算所得流动站的第一速度和第一位置。步骤5，利用所述第一速度、第一位置和预设零偏，结合基于基线解算所得流动站的第二速度和第二位置，并将所述第二速度修正到预定取值范围内，建立卡尔曼滤波模型求解流动站的运动状态改变量，进一步求解实时修正所得流动站的第三速度、第三位置和修正零偏。步骤6，将所述第三速度、第三位置和修正零偏分别作为初始速度、初始位置和预设零偏，重复执行步骤3至5，求解后续实时修正所得流动站的第三速度、第三位置和修正零偏，至全部实时修正完成；并以全部第三位置为基础采用固定区间最优平滑算法，求解事后修正所得流动站的第四位置。本专利技术的有益效果是：虚拟流动站准静态条件的加速度，基于加速度解算流动站的第一速度和第一位置，利用第一速度、第一位置和预设零偏，结合RTK技术中基于基线解算流动站的第二速度和第二位置，并将所述第二速度修正到预定取值范围内，建立卡尔曼滤波模型求解流动站的运动状态改变量，进一步求解实时修正流动站的第三速度、第三位置和修正零偏；当全部实时修正完成，以全部第三位置为基础采用固定区间最优平滑算法，求解事后修正所得流动站的第四位置；其能有效削弱RTK技术中实时变形监测中接收机观测噪声误差，及事后变形监测中接收机观测噪声误差，适用于大型建筑物的长期微小自然形变的变形监测。在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进。进一步，所述加速度的表达式为：a＝nmv+nwt其中，所述a为加速度，nmv为有色噪声，nwt为白噪声。所述对加速度以第一采样间隔进行采样并存储的具体实施方式为：以第一采样间隔采样流动站在ECEF坐标系下x轴、y轴和z轴三个方向的加速度，并将同一时刻x轴、y轴和z轴三个方向的加速度列为一行，按采样先后顺序逐行以文本形式存储。进一步，所述步骤2中预设零偏为0。进一步，所述步骤3的具体实施方式包括如下步骤：步骤A1，提取所述初始速度和初始位置对应时刻的第一加速度，及单位第一采样间隔后的第二加速度，对所述第一加速度根据如下第一公式进行零偏修正得修正第一加速度，对所述第二加速度根据如下第二公式进行零偏修正得修正第二加速度。所述第一公式如下：所述第二公式如下：其中，所述为修正第一加速度，at为第一加速度，为修正第二加速度，at+1为第二加速度，ba为预设零偏。步骤A2，利用所述修正第一加速度和修正第二加速度，根据如下第三公式和第四公式分别计算单位第一采样间隔后流动站的末速度和末位置。所述第三公式如下：所述第四公式如下：其中，所述Δt为第一采样间隔，vt为初始速度，vt+1为末速度，st为初始位置，st+1为末位置。进一步，所述步骤5的具体实施方式包括如下步骤：步骤B1，将基准站位置固定，利用基准站在ECEF坐标系下的坐标，根据基线解算出的向量推算出基于基线解算所得流动站的第二速度和第二位置。步骤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动站在ECEF坐标系下的系统模型方程和观测模型方程，并将所述第二速度置零，建立卡尔曼滤波模型求解流动站的运动状态改变量；其中所述运动状态改变量包括流动站的位置改变量、速度改变量和零偏改变量。所述系统模型方程为：其中，所述Δp为位置改变量，为位置改变量导数，Δv为速度改变量，为速度改变量导数，Δb为零偏改变量，为零偏改变量导数，n为系统模型白噪声，q为系统模型驱动白噪声，为连续马尔科夫过程状态系数,I为3阶单位矩阵，为主对角线上元素全部为的3阶对角矩阵。所述观测模型方程为：其中，所述pa为第一位置，pg为第二位置，va为第一速度，vg为第二速度且为零，np为位置观测噪声，nv为速度观测噪声。步骤B3，利用所述流动站的运动状态改变量、第一速度、第一位置和预设零偏，根据如下第五公式求解实时修正所得流动站的第三速度、第三位置和修正零偏。所述第五公式如下：其中，所述p为第三位置，v为第三速度，b为修正零偏。本专利技术的另一技术方案如下：一种基于虚拟加速度的GNSS变形监测系统，包括加速度生成模块、初始状态提取模块、基于加速度中间状态生成模块、基于加速度解算模块、实时修正模块和事后修正模块。所述加速度生成模块，其用于虚拟流动站准静态条件的加速度，对加速度以第一采样间隔进行采样并存储。所述初始状态提取模块，其用于提取对流动站以第二采样间隔开始采样时流动站的速度和位置，并将所述速度和位置分别作为初始速度和初始位置；设置预设零偏。所述基于加速度中间状态生成模块，其用于提取初始速度、初始位置、预设零偏及所述初始速度和初始位置相应的加速度，并对所述初始速度和初始位置相应的加速度进行零偏修正，计算单位第一采样间隔后流动站的末速度和末本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于虚拟加速度的GNSS变形监测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，虚拟流动站准静态条件的加速度，对加速度以第一采样间隔进行采样并存储；步骤2，提取对流动站以第二采样间隔开始采样时流动站的速度和位置，并将所述速度和位置分别作为初始速度和初始位置；设置预设零偏；步骤3，提取初始速度、初始位置、预设零偏及所述初始速度和初始位置相应的加速度，并对所述加速度进行零偏修正，计算单位第一采样间隔后流动站的末速度和末位置；步骤4，将末速度和末位置分别作为初始速度和初始位置，重复执行步骤3，至第一采样间隔的累积时长与第二采样间隔相等时，提取此刻计算所得的末速度和末位置分别作为基于加速度解算所得流动站的第一速度和第一位置；步骤5，利用所述第一速度、第一位置和预设零偏，结合基于基线解算所得流动站的第二速度和第二位置，并将所述第二速度修正到预定取值范围内，建立卡尔曼滤波模型求解流动站的运动状态改变量，进一步求解实时修正所得流动站的第三速度、第三位置和修正零偏；步骤6，将所述第三速度、第三位置和修正零偏分别作为初始速度、初始位置和预设零偏，重复执行步骤3至5，求解后续实时修正所得流动站的第三速度、第三位置和修正零偏，至全部实时修正完成；并以全部第三位置为基础采用固定区间最优平滑算法，求解事后修正所得流动站的第四位置。...

【技术特征摘要】
1.一种基于虚拟加速度的GNSS变形监测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，虚拟流动站准静态条件的加速度，对加速度以第一采样间隔进行采样并存储；步骤2，提取对流动站以第二采样间隔开始采样时流动站的速度和位置，并将所述速度和位置分别作为初始速度和初始位置；设置预设零偏；步骤3，提取初始速度、初始位置、预设零偏及所述初始速度和初始位置相应的加速度，并对所述初始速度和初始位置相应的加速度进行零偏修正，计算单位第一采样间隔后流动站的末速度和末位置；步骤4，将末速度和末位置分别作为初始速度和初始位置，重复执行步骤3，至第一采样间隔的累积时长与第二采样间隔相等时，提取此刻计算所得的末速度和末位置分别作为基于加速度解算所得流动站的第一速度和第一位置；步骤5，利用所述第一速度、第一位置和预设零偏，结合基于基线解算所得流动站的第二速度和第二位置，并将所述第二速度修正到预定取值范围内，建立卡尔曼滤波模型求解流动站的运动状态改变量，进一步求解实时修正所得流动站的第三速度、第三位置和修正零偏；步骤6，将所述第三速度、第三位置和修正零偏分别作为初始速度、初始位置和预设零偏，重复执行步骤3至5，求解后续实时修正所得流动站的第三速度、第三位置和修正零偏，至全部实时修正完成；并以全部第三位置为基础采用固定区间最优平滑算法，求解事后修正所得流动站的第四位置。2.根据权利要求1所述一种基于虚拟加速度的GNSS变形监测方法，其特征在于，所述加速度的表达式为：a＝nmv+nwt其中，所述a为加速度，nmv为有色噪声，nwt为白噪声；所述对加速度以第一采样间隔进行采样并存储的具体实施方式为：以第一采样间隔采样流动站在ECEF坐标系下x轴、y轴和z轴三个方向的加速度，并将同一时刻x轴、y轴和z轴三个方向的加速度列为一行，按采样先后顺序逐行以文本形式存储。3.根据权利要求2所述一种基于虚拟加速度的GNSS变形监测方法，其特征在于，所述步骤2中预设零偏为0。4.根据权利要求3所述一种基于虚拟加速度的GNSS变形监测方法，其特征在于，所述步骤3的具体实施方式包括如下步骤：步骤A1，提取所述初始速度和初始位置对应时刻的第一加速度，及单位第一采样间隔后的第二加速度，对所述第一加速度根据如下第一公式进行零偏修正得修正第一加速度，对所述第二加速度根据如下第二公式进行零偏修正得修正第二加速度；所述第一公式如下：所述第二公式如下：其中，所述为修正第一加速度，at为第一加速度，为修正第二加速度，at+1为第二加速度，ba为预设零偏；步骤A2，利用所述修正第一加速度和修正第二加速度，根据如下第三公式和第四公式分别计算单位第一采样间隔后流动站的末速度和末位置；所述第三公式如下：所述第四公式如下：其中，所述Δt为第一采样间隔，vt为初始速度，vt+1为末速度，st为初始位置，st+1为末位置。5.根据权利要求4所述一种基于虚拟加速度的GNSS变形监测方法，其特征在于，所述步骤5的具体实施方式包括如下步骤：步骤B1，将基准站位置固定，利用基准站在ECEF坐标系下的坐标，根据基线解算出的向量推算出基于基线解算所得流动站的第二速度和第二位置；步骤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动站在ECEF坐标系下的系统模型方程和观测模型方程，并将所述第二速度置零，建立卡尔曼滤波模型求解流动站的运动状态改变量；其中所述运动状态改变量包括流动站的位置改变量、速度改变量和零偏改变量；所述系统模型方程为：其中，所述Δp为位置改变量，为位置改变量导数，Δv为速度改变量，为速度改变量导数，Δb为零偏改变量，为零偏改变量导数，n为系统模型白噪声，q为系统模型驱动白噪声，为连续马尔科夫过程状态系数,I为3阶单位矩阵，为主对角线上元素全部为的3阶对角矩阵；所述观测模型方程为：其中，所述pa为第一位置，pg为第二位置，va为第一速度，vg为第二速度且为零，np为位置观测噪声，nv为速度观测噪声；步骤B3，利用所述流动站的运动状态改变量、第一速度、第一位置和预设零偏，根据如下第五公式求解实时修正所得流动站的第三速度、第三位置和修正零偏；所述第五公式如下：其中，所述p为第三位置，v为第三速度，b为修正零偏。6.一种基于虚拟加速度的GNSS变形监测系统，其特征在于，包括加速度生成模块、初始状态提取模块、基于加速度中间状态生成模块、基于加速度解算模块、实时修正模块和事后修正模块；所述加速度生成模块，其用于虚拟流动站准静态条件的加速度，对加速度以第一采样间隔进行采样并存储；所述初始状态提取模块，其用于提取对流动站以第二采样间隔开始采样时流动站的速度和位置，并将所述速度和位置分别作为初始速度和初始位置；设置预设...

【专利技术属性】
技术研发人员：闵翔，赵齐乐，贺喜，胡志刚，李勇，
申请(专利权)人：山东鼎成卫星导航定位技术有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37