CN106526617A - 一种基于lora的高精度定位的变形监测系统及方法 - Google Patents

Abstract

一种基于LORA的高精度定位的变形监测系统，该系统包括监测端设备、LORA收发模块、LORA基站、服务器、和云平台；所述监测端设备，安装有能接收导航信息和原始观测数据的导航信息单元、LORA收发模块、太阳能电池板、和蓄电池；所述LORA基站，为若干个，部署在需要覆盖的服务范围内；所述服务器，从LORA基站收到若干监测端设备上传的原始观测数据，采用双差解算模式，在优化载波相位差分数据处理方法的基础上，同时处理基准站和监测端设备载波的相位数据，得到精确的监测点相对于基准站的形变量；所述云平台，包括数据处理、分析、管理单元。本发明覆盖范围广、扩展能力强、施工周期短、使用安全且使用成本低。

Description

一种基于LORA的高精度定位的变形监测系统及方法

【技术领域】

本发明属于卫星定位导航技术领域，具体是指一种基于LORA的高精度定位的变形监测系统及方法。

【背景技术】

卫星导航产业既关系国家安全，也是一个对广大民众有重大影响的朝阳产业。当前，世界主要大国和经济共同体都非常重视卫星导航技术及产业。卫星导航产业在过去十几年中经历了高速发展，但是和未来相比，这个产业还只是刚刚起步，市场前景极其广阔。目前除了美国的GPS系统以外，俄罗斯正在加紧复苏GLONASS系统使其能够再稳定的供军民用户使用，此外欧洲的Galileo和我国的BD系统也加入了GNSS，日本、印度等国家也正在计划实施自己的GNSS系统。

精密导航定位是卫星定位导航发展的一个非常重要的领域，在精密导航(飞机进场)、测绘测量、地壳形变及大坝和大型建筑物变形监测、工程机械控制等方面有着广泛的应用。

但同时在精密导航定位的应用场景中，客户端需要实时传送自身的卫星信号观测量到服务端或者实时接收服务端下发的卫星信号改正参数。现有的解决方案都是：如果在有公网信号覆盖的区域，通过使用GPRS/3G/4G解决，在无信号的区域，通过电台、无线AP中继解决，在野外监测类应用中，甚至要挖地沟埋光纤和供电电缆，由此都带来施工周期长、通信硬件成本高、持续产生使用费用、数据泄露、扩展接入终端困难的诸多问题。

【发明内容】

本发明所要解决的技术问题在于提供一种基于LORA的高精度定位的变形监测系统及方法，覆盖范围广、扩展能力强、施工周期短、使用安全且使用成本低。

本发明是这样实现的：

一种基于LORA的高精度定位的变形监测系统，该系统包括监测端设备、LORA收发模块、LORA基站、服务器、和云平台；

所述监测端设备，安装有能接收导航信息和原始观测数据的导航信息单元、LORA收发模块、太阳能电池板、和蓄电池；

所述LORA基站，为若干个，部署在需要覆盖的服务范围内；

所述服务器，从LORA基站收到若干监测端设备上传的原始观测数据，采用双差解算模式，在优化载波相位差分数据处理方法的基础上，同时处理基准站和监测端设备载波的相位数据，得到精确的监测点相对于基准站的形变量；

所述云平台，包括数据处理、分析、管理单元。

一种基于LORA的高精度定位的变形监测方法，该方法基于如上述的一种基于LORA的高精度定位的变形监测系统，该方法包括：

监测端设备运作流程：设备开始运行后，从存储介质中读取整机的配置参数，首先配置导航信息单元，获取卫星的时间参数，对整机的RTC进行校时，成功后则开始配置LORA收发模块，接着通过LORA模块往服务器端发送设备登录信息，待正确收到服务器端的登录反馈后，即可开始进行导航信息单元的数据采集，否则延时一段时间继续尝试登录；获取导航信息单元的数据后，按照与服务器约定好的协议进行帧格式的封装发送；如果有设置保存发送数据，则启动保存数据线程进行处理；存在一个专门检测LORA工作状态的线程，该线程与LORA基站通信，根据环境的改变而对LORA的速率和频率做出调整策略；

服务器端运作流程：考虑到监测端是长连接的实时数据流，在服务端前端增加了一个连接负载均衡处理模块，减轻某个连接的压力；监测端传送上来的数据首先会进行数据校验，合格后才会根据约定的协议进行解码，待正确解码出卫星的原始观测量后送入算法模块进行基线计算，经过坐标转换和误差处理就得到了监测点的点位信息，并实时存入数据库保存，该点位信息即做为监测点的变形判断依据，变形预测数学模型根据点位信息预测出未来几个月被监测体的变形趋势。

本发明的优点在于：通过本发明，可以极大减少变形监测系统的建设和部署周期，可以提高监测端数据传输的可靠性和稳定性，同时加强了数据传输的安全性，与现有一些解决方案不同，本系统不会让客户产生持续的使用成本，是普及高精度导航定位的有效手段，所以，本发明就是通过使用物联网技术LORA并结合云平台来实现高精度定位的系统。

【附图说明】

下面参照附图结合实施例对本发明作进一步的描述。

图1是本发明的系统框图。

图2是本发明的监测设备端运作流程框图。

图3是本发明的LORA收发模块控制流程图。

图4是本发明的服务器端运作流程框图。

【具体实施方式】

请参阅图1所示，一种基于LORA的高精度定位的变形监测系统，该系统包括监测端设备、LORA收发模块、LORA基站、服务器、和云平台；

所述监测端设备，安装有能接收导航信息和原始观测数据的导航信息单元、LORA收发模块、太阳能电池板、和蓄电池；监测端设备启动后，首先初始化导航信息单元和LORA收发模块，配置好LORA模块的速率、加密方式等参数；监测端设备首先通过LORA模块往服务器端发送设备的登录信息，服务器正确识别后回送允许登录信息，此时，监测端设备就开始往服务端实时发送导航信息单元的原始观测数据；

所述LORA基站，为若干个，部署在需要覆盖的服务范围内；

所述服务器，从LORA基站收到若干监测端设备上传的原始观测数据，采用双差解算模式，在优化载波相位差分数据处理方法的基础上，同时处理基准站和监测端设备载波的相位数据，得到精确的监测点相对于基准站的形变量；

所述云平台，包括数据处理、分析、管理单元。系统管理中心实现基准站管理、数据处理、系统运行监控、信息上传、网络管理、用户管理等所有设计功能。监控中心是整个系统的神经中枢，负责检测信息的处理，并融合水文、气象等信息，结合大数据分析和灾害体预测模型，让管理人员在第一时间内了解、掌握有关灾害体的形变动态和发展趋势，进而做预案决策。

请参阅图2至图4所示，一种基于LORA的实现高精度定位的变形监测方法，该方法基于如上述的一种基于LORA的实现高精度定位的变形监测系统，该方法包括：

监测端设备运作流程：设备开始运行后，从存储介质中读取整机的配置参数，首先配置导航信息单元，获取卫星的时间参数，对整机的RTC进行校时，成功后则开始配置LORA收发模块，接着通过LORA模块往服务器端发送设备登录信息，待正确收到服务器端的登录反馈后，即可开始进行导航信息单元的数据采集，否则延时一段时间继续尝试登录；获取导航信息单元的数据后，按照与服务器约定好的协议进行帧格式的封装发送；如果有设置保存发送数据，则启动保存数据线程进行处理；存在一个专门检测LORA工作状态的线程，该线程与LORA基站通信，根据环境的改变而对LORA的速率和频率做出调整策略；

服务器端运作流程：考虑到监测端是长连接的实时数据流，在服务端前端增加了一个连接负载均衡处理模块，减轻某个连接的压力；监测端传送上来的数据首先会进行数据校验，合格后才会根据约定的协议进行解码，待正确解码出卫星的原始观测量后送入算法模块进行基线计算，经过坐标转换和误差处理就得到了监测点的点位信息，并实时存入数据库保存，该点位信息即做为监测点的变形判断依据，变形预测数学模型根据点位信息预测出未来几个月被监测体的变形趋势。

本发明的优点在于：通过本发明，可以极大减少变形监测系统的建设和部署周期，可以提高监测端数据传输的可靠性和稳定性，同时加强了数据传输的安全性，与现有一些解决方案不同，本系统不会让客户产生持续的使用成本，是普及高精度导航定位的有效手段，所以，本发明就是通过使用物联网技术LORA并结合云平台来实现高精度定位的系统。

以上所述仅为本发明的较佳实施用例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换以及改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于LORA的高精度定位的变形监测系统，其特征在于：该系统包括监测端设备、LORA收发模块、LORA基站、服务器、和云平台；

所述监测端设备，安装有能接收导航信息和原始观测数据的导航信息单元、LORA收发模块、太阳能电池板、和蓄电池；

所述LORA基站，为若干个，部署在需要覆盖的服务范围内；

所述服务器，从LORA基站收到若干监测端设备上传的原始观测数据，采用双差解算模式，在优化载波相位差分数据处理方法的基础上，同时处理基准站和监测端设备载波的相位数据，得到精确的监测点相对于基准站的形变量；

所述云平台，包括数据处理、分析、管理单元。

2.一种基于LORA的高精度定位的变形监测方法，其特征在于：该方法基于如权利要求1所述的一种基于LORA的高精度定位的变形监测系统，该方法包括：

监测端设备运作流程：设备开始运行后，从存储介质中读取整机的配置参数，首先配置导航信息单元，获取卫星的时间参数，对整机的RTC进行校时，成功后则开始配置LORA收发模块，接着通过LORA模块往服务器端发送设备登录信息，待正确收到服务器端的登录反馈后，即可开始进行导航信息单元的数据采集，否则延时一段时间继续尝试登录；获取导航信息单元的数据后，按照与服务器约定好的协议进行帧格式的封装发送；如果有设置保存发送数据，则启动保存数据线程进行处理；存在一个专门检测LORA工作状态的线程，该线程与LORA基站通信，根据环境的改变而对LORA的速率和频率做出调整策略；

服务器端运作流程：考虑到监测端是长连接的实时数据流，在服务端前端增加了一个连接负载均衡处理模块，减轻某个连接的压力；监测端传送上来的数据首先会进行数据校验，合格后才会根据约定的协议进行解码，待正确解码出卫星的原始观测量后送入算法模块进行基线计算，经过坐标转换和误差处理就得到了监测点的点位信息，并实时存入数据库保存，该点位信息即做为监测点的变形判断依据，变形预测数学模型根据点位信息预测出未来几个月被监测体的变形趋势。