基于北斗高精度定位的基础设施结构变形监测方法
技术领域
本发明涉及北斗高精度定位技术领域,特别地,涉及一种基于北斗高精度定位的基础设施结构变形监测方法。
背景技术
北斗卫星导航系统(BeiDouNavigation Satellite System,BDS)是中国自行研制的全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS),是联合国承认的全球四大卫星导航系统之一,其余三个是美国全球定位系统(Global Positioning System,GPS)、俄罗斯格洛纳斯系统(GLONASS)和欧盟伽利略系统(Galileo)。北斗卫星导航系统经过第一代、第二代的发展,目前完成了第三代的基本布网,已经从区域级导航定位系统转变为全球导航定位系统,可有效为全球的用户提供高精度实时定位服务。
基于北斗的高精度定位技术已经广泛运用于基础设施结构物(高层建筑、大坝、山体、桥梁、电塔等)的变形监测与安全运营领域。利用北斗高精度定位技术可以实现对高危的基础设施结构物进行高精度形变监测与安全预警。其方法为:1)在具有潜在位移风险的结构物体上安装北斗信号天线和接收机终端,作为北斗监测站点,保持实时接收北斗卫星信号;2)同时,在另外一处,通常在距离小于10km之内的比较稳定、观测环境较优的稳定固定位置安装另外一台北斗终端,作为基准站点,同时保持实时接收北斗卫星信号;3)两台终端将采集的数据通过有线、无线传输等多种数据传输方式将数据传回电脑或者数据平台;4)在电脑中通过专业的数据处理算法和软件处理即可获取北斗监测站点相对基准站点的三维位移变化。为保障结构物的安全运营及人民的生命财产安全,工程应用中通常要求变形监测精度为毫米(mm)级,特殊结构物场景下还需要北斗解算结果具有实时性,以便更快的做出安全和处理决策。由于工程应用对精度和实时性要求非常苛刻,现有的技术和方法存在缺点和不适用。
而且,由于基础设施结构物的变形往往是缓慢和微小的,因此,要求北斗形变监测精度必须达到毫米级别,这对北斗的硬件设备、数据处理流程的准确性及解算算法先进性提出了苛刻要求。
为了达到这一个关键精度指标要求,常规的数据处理方式都是采用的事后延迟数据处理方式,即先利用北斗设备采集一段数据,如30分钟、1小时、2小时、3小时不等,然后通过这一长段的原始数据进行专业软件加工处理。由于长段时间内可以累积大量的原始观测数据,且可以消除大部分的短期噪声和干扰,如仪器噪声、环境噪声、信号多路径等,因此可以得到准确的位移形变量。这种北斗数据解算方法具有严谨的理论基础和定位结果,具有较强的独立性和通用性,其适合各个领域的高精度定位要求。但是也存在明显缺点:
1)算法非常复杂,且缺乏灵活性,必须由专业人员进行实现、维护和升级;
2)上述事后处理模式具有严重的时间延迟性,无法满足特殊基础设施形变监测对实时性的要求;
3)由于必须积累较长时间的观测数据,因此单个观测点的计算量非常大,无法满足对于平台级的大量北斗数据处理需求;
4)仍然无法消除具有周日、半周日等大于处理时段长度的周期性误差;
5)对原始数据质量要求较高,在环境恶劣的情况下,其精度降低到厘米级别(1-5cm);
6)虽然定位结果具有较强的独立性,但是没有充分利用结构物具有缓变、微小变形的特点。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于北斗高精度定位的基础设施结构变形监测方法,以解决现有北斗定位技术不适用于基础设施结构缓慢和微小变形监测的技术问题。
为实现上述目的,本发明提供了一种基于北斗高精度定位的基础设施结构变形监测方法,包括北斗卫星信号数据采集、无线网络通信及数据解析、北斗实时处理和北斗事后处理四个步骤,其中,北斗实时处理是采用kalman滤波进行参数的实时更新与估计得到实时解算结果,北斗事后处理是将实时解算结果与历史结果数据采用双kalman滤波处理。
优选的,北斗卫星信号数据采集的具体方法是:选择最少两台北斗接收机,两台设备都设置为15s采样率,设置北斗观测数据和星历数据的输出及对应的485输出端口,其格式为:RTCM3.03;同时利用天线馈线将北斗天线与北斗接收机进行连接,其中一个作为基准站点,安装部署在空旷环境下,可有效接收北斗卫星信号;另外一个作为变形监测站点,安装部署在需监测的基础设施结构物上,比如大坝体、建筑楼顶等;要求:基准站点与变形监测站点的距离不大于10km。
优选的,无线网络通信及数据解析的具体方法是:利用两根485串口通信线连接分别连接两台北斗接收机的数据输出端口,另外一头分屏插入配置好的两台无线通信终端4GDTU端口,且该DTU分别插上4G流量卡,配置成功发送后台的IP地址;上述操作成功则会在平台实时接收北斗采集的数据;启动后台的TCP/IP监听端口及数据解析软件,该软件会实时接收北斗采集数据并完成实时数据解析,生成北斗星历数据和观测数据。
进一步优选的,数据解析的具体方法是:读取RTCM数据,寻找电文头D300,提取电文长度,进行CRC完整性检验,获得完整RTCM电文,解析电文头信息,判断是否北斗电文,是则解析对应电文内容,删除已解析电文,获取新数据,否则直接删除已解析电文,获取新数据。
优选的,北斗实时处理的具体方法是:实时接收北斗解析完的观测数据和星历数据,并对解析的北斗观测数据进行质量审核和控制,将异常数据进行剔除后组建kalman滤波方程的内容,逐历元完成kalman滤波的实时更新,将解算的结果输出到北斗事后处理步骤,同时,进行本地存储。
进一步优选的,观测数据是根据北斗接收机采集产生并通过无线网络传输至平台,由平台根据RTCM3.03协议完成数据解析,从而得到自定义格式的北斗观测数据;本发明的北斗观测数据主要是指双频观测数据,即将接受每颗卫星的两个频点观测信号,从而产生冗余观测值可大大利于数据质量控制,达到提高解算精度的目的。
进一步优选的,星历数据是指北斗卫星的广播轨道信息,其精度在5m之内,可由北斗接收机内部产生和接收获取,也可通过web从其他企业、研究机构下载获取,同时还可以获取研究机构所发布的精密星历产品,其轨道精度可在5cm之内;虽然北斗广播星历和精密星历精度相差很远,但是由于本发明所述方法采用的是两站两星的双差分的方式,因此其轨道误差不会对最终的解算结果产生大的影响,故不作特殊说明和处理;从外部获取的多源北斗星历数据通过软件进行合并,然后采用标准的轨道积分方法即可获取北斗卫星在CGCS2000坐标系统下的坐标值,以备下一步组建双差观测值。
进一步优选的,采用电离层总电子含量变化率(TECR)进行周跳探测,从而实现质量审核和控制,具体方法是:
根据测站的双频载波相位GNSS观测值可计算出测站在第i-1个历元的电离层总电子含量(Ionospheric Total Electron Contents,TEC)为:
i为当前观测时间,其中i大于等于0;
表示第i-1历元的电离层总电子含量;
分别为第i-1个历元的L1、L2观测值;
f
1、f
2分别为L1、L2载波的频率;λ
1和λ
2含义的分别是L1和L2两个波段上的波长;
和
分别表示L1和L2两个波段上的整周模糊度;b
r、b
p分别为接收机和卫星的频率间偏置。将式(1)中计算的电离层总电子含量在相邻历元间做差,则可得到电离层总电子含量变化速率TECR,其方法如下:
式(2)中
表示在历元i处的电离层总电子含量;
表示第i-1历元的电离层总电子含量;Δt为相邻两个历元的时间间隔。如果在第i个历元处未发生周跳,由式(1)、式(2)可得第i个历元处的电子含量变化率
GNSS周跳探测往往是逐个历元进行检测,假设第i个历元之前的所有载波观测值均未发生周跳或者已经准确修复,则根据前两个历元的干净观测值可计算当前第i个历元的
估计值为:
为第i-1个历元处的电子含量变化率,其中
为第i-1个历元时的TEC加速度,其计算表达式如下:
如果在第i个历元处,载波相位观测值
分别发生周跳,其周跳值为:
则由式(3)可得L1、L2两个频段上发生周跳项的值大小为:
根据
的计算公式(3)和估计公式(4)可分别求出历元i处的计算值
和估计值
两者之差称为TECR残差,记为ΔTECR。由于电离层短时间内变化缓慢,因此,可将其作为周跳的检验量。如果检测量ΔTECR超过设置的阈值,则认为第i
个历元发生了周跳。通常其其阈值设置为0.15(TECU/s)即可准确探测周跳。
进一步优选的,北斗数据实时解算主要采用了kalman滤波估计方法,整个处理流程主要包含了:状态方程组建、双差观测方程组建、kalman滤波更新与参数估计、模糊度固定及结果输出几大部分。Kalman滤波方法如下:
Xk=Φk,k-1Xk-1+wk
Lk=HkXk+vk
其中式中,Xk系统在当前时刻的状态向量和观测量;Φk,k-1为从t(t-1)时刻到t(t)时刻系统状态的状态转移矩阵;wk为系统噪声向量;Lk是系统在t(t)时刻的观测量;Hk为观测方程的观测矩阵,vk为残差。本发明采用kalman滤波方法进行参数估计即北斗位置的精确求解,即公式中的参数Xk,则首先需要求解出对应的状态转移矩阵Φk,k-1、观测矩阵Hk以及相应的噪声和残差。下面阐述如何获取以上内容:
(1)状态方程组建
状态方程组建主要就是获取式中状态转移矩阵Φk,k-1和系统噪声向量wk。由于基础设施结构物的变形监测应用往往是静态或者准静态形式,即变化或者位移是否缓慢的场景,并且本发明的数据采样率<15s,其数据间隔很小,因此,本发明所采用的状态方程拟定如下:
Xk=Xk-1,即历元之间的状态变化为零。
(2)双差观测方程组建
双差观测方程组建主要是获取式中的观测矩阵Hk,残差vk。本发明采用的是站间差分模式,则通过监测站、基准站两个站点解析的北斗观测数据OBS进行组合,并结合两站的初始坐标(X、Y、Z)形成残差vk。其观测矩阵Hk则是通过站星之间的单位方位角组合而成。
(3)Kalman滤波参数估计
在完成状态方程、双差观测方程组建之后,则所有内容都已经符合kalman的要求,通过一次求解即可完成Xk参数的更新和估计,即包含北斗精确坐标的求解。由于kalman滤波是个实时滤波器,其北斗坐标的更新可以实现实时求解。
(4)模糊度固定
上述Kalman滤波方法实现的是对北斗坐标参数的求解,但是其解算的本质是浮点解,即卫星的模糊度参数是浮点数,则与客观本质现象不符合,即模糊度必须是整数。因此要想取得更高精度、可靠的位置坐标,则必须取得模糊度的固定解。本发明采用LAMBDA方法实现模糊度的固定求解,该方法主要是在上述浮点解的基础上,将求解的参数Xk中涉及的卫星模糊度参数统一、归整到整数上,并且保证其最小方差的特性。属于kalman滤波方法的再次加工。
5、固定解输出
经过上述固定解的求解,即可选择将模糊度固定解参数Xk中的站点坐标(X、Y、Z)信息进行输出。
优选的,北斗事后处理的具体方法是:根据设置时段长度实时解算结果,同时,根据历史窗口大小查询本地存储的历史结果数据,两个数据都采用kalman滤波进行平滑处理,得到相应的两个北斗坐标值,然后根据加权值进行评价,获取最终的北斗事后处理结果并进行本地存储和更新。
进一步优选的,根据设置的时段长度、历史窗口大小,定时启动北斗事后处理步骤。
进一步优选的,北斗事后处理的具体包括:
(A)必要参数设置:首先需要设置北斗事后处理的结果输出时段间隔,比如设置为30分钟、1小时输出一次事后结果;同时也设置对于异常结果的阈值和依据内部过程信息进行加权的权值信息,主要是为了实现异常结果的剔除;
(B)接收和存储北斗实时处理的单历元解算结果以及参数估计的过程信息,包括固定解的Ratio值、卫星高度角、卫星信噪比、卫星数量,直到达到设置的时段长度则开始执行下一步操作;
(C)当达到设置的时段长度后,则采用kalman滤波对所采集的单历元固定解算结果(X、Y、Z)三个方向进行滤波,其滤波的参数和噪声大小可以根据实际情况设定,一般其状态方程噪声取1mm,测量噪声根据实际情况设定,可设置为5mm-1cm,经过kalman滤波平滑后,将会得出该时段内最可靠的时段解算坐标X时段=(X0、Y0、Z0)。
(D)同时,根据设定的历史结果窗口长度从历史结果数据库中取出最新的对应窗口大小的历史数据,然后同样采用kalman滤波进行平滑,得到历史坐标X历史平滑=(X1、Y1、Z1)。
(E)将得到的小时段内结果X时段和历史结果X历史平滑进行加权平均,得到最终的北斗事后处理结果X最终=(X、Y、Z),并将该结果更新存储到历史结果数据库中。
本发明具有以下有益效果:
本发明利用北斗高精度定位设备终端,可实时采集北斗原始数据,然后通过实时、静态后处理算法及加工流程进行解算,从而实现对基础设施结构物(如高层建筑、大坝、山体、桥梁、电塔等)进行实时、事后毫米级别的变形监测。核心技术在于采用kalman滤波进行实时参数估计,提高了实时性,达到了北斗的实时监测目的;并采用双kalman滤波的北斗事后处理方法。具体如下:
1、针对基础设施结构物的北斗变形监测,具有实时、事后两种模式,满足了特殊业务场景下的实时性要求,同时保证了对高精度的要求,具有更强的适应性;
2、北斗事后处理方法避开了北斗专业算法和复杂性,具有简单易行的效果,同时,可以很好的消除长周期误差和噪声干扰,如周日、半周日的误差,可以达到更高的精度;
3、由于采用平台级进行集中管理和解算,可以非常便于管理,通过合理的软件架构可以实现上万级别的点数据接入且数据可溯源,满足广域范围的北斗监测需求;满足对于平台级的大量北斗数据处理需求。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外,本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图,对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是本发明的整体流程图;
图2是北斗接收机部件的组成示意图;
图3是单个北斗站点无线通信示意图;
图4是北斗原始数据解析流程图;
图5是北斗实时处理流程图;
图6是双kalman平滑滤波方法流程图;
图7a和图7b分别为试验例的实时解算结果和事后解算结果。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明,但是本发明可以根据权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
实施例:
如图1所示,本发明的监测方法包括:北斗接收机终端及数据采集、数据传输与解析、北斗实时处理、北斗事后处理。
一、北斗接收机终端及数据采集
北斗接收机一般采用常规测量型北斗接收机,其部件组成如图2所示。
北斗接收机内部包含两大关键部件:天线装置和高精度核心板卡,天线装置(即北斗天线),主要用于实时采集北斗频率信号,并将频率信号发送至高精度板卡,由板卡完成对信号的加工处理,从而产生本发明所述数据处理所需要的北斗原始观测数据。本发明在工程应用中通常可以采用双频接收机,设置15s采样率,且可以接收北斗、GPS、GLONASS多个导航系统信号。其中双频接收机设置主要是为了消除电离层的误差,同时,可更好的实现本发明所述的质量控制处理,从而大幅提高解算的可靠性和稳定性。在工程应用中,完成一个点位的三维位移监测,最少需要两个北斗接收机及天线,其中一个作为位移监测站点,另外一个作为位置基准站点,通过本发明的数据处理方法,即可获取监测站点相对位置基准站点的毫米级精度的位移形变。由于北斗接收机是已经市场化且较为常用的成熟产品,且本发明重点在北斗算法和数据加工,因此,不对北斗接收机做过多阐述。
二、数据传输与解析
北斗接收机具有多种数据传输方式:RJ45网线口、485通信串口、SD内置内存卡、蓝牙。上述四种方式可以可靠的获取到北斗接收机产生的原始数据。但工程应用中,由于需要依靠多个站点对结构物的不同点位进行监测,因此,一个结构物往往涉及多个北斗点的数据采集与处理工作。为了实现对广域范围(全国、省级、市级)的基础设施结构进行在线实时、事后变形监测,本发明采用无线通信方式,实现云平台集中、统一管理北斗站点和北斗数据,可高效完成北斗的解算工作。对单个北斗站点的数据采用如图3所示的通信方式。
对于单个北斗站点,通过北斗接收机内置的485通信串口将北斗实时原始数据转发至无线通信设备,如4G DTU通信终端。由无线通信设备依靠其内置的无线网卡流量实时将数据转发至网络平台,实现数据的在线处理。
为了实现北斗数据的网络传输,必须明确北斗数据的传输协议,本发明采用的是由国际海事无线电技术委员会制定的DGPS数据通用格式:RTCM3.03。由于北斗数据采用上述协议进行传输,因此在北斗数据处理之前必须对接收到的RTCM3.03进行数据解析。本发明所涉及内容要求北斗观测数据、北斗星历及其它导航卫星系统的观测数据,本发明的数据解析流程和方法如图4所示。
操作说明:为简化流程,以单台北斗站点数据解析为例。平台实时接收北斗数据并缓存在电脑内存中以待下一步做处理,同时将数据存储在数据库中做永久性存档。启动软件程序进行TCP/IP网络监听,将每次接收到的网络数据按照二进制数据流形式读进内存,待达到设置的缓存字节数量时,如1024bytes,则将当前收到的数据作为一条北斗原始数据,由程序从数据开头遍历寻找D300的数据,如果没有该类字节信息,则表明该包数据无效,重新接收获取下次原始数据。如果存在对应头信息,则按位操作进行电文长度读取、CRC完整性检验等操作,如果通过则表明该条电文信息完整,然后将该电文按照RTCM 3.03协议进行解析,取出北斗的观测数据OBS、北斗星历数据NAV。如果CRC检验不合格,则说明该条电文已损坏,做无效电文处理,继续下批数据接收。如此循环往复,实现了北斗的实时接收、存储、解析北斗原始数据功能,为本发明所述的北斗数据实时、事后处理做准备。
三、北斗实时处理
在本发明上述的接收机数据采集、数据传输、数据解析已经准确完成,则已经获取到北斗的观测数据OBS、北斗星历数据NAV。该观测数据根据北斗接收机的采样率决定其数据的时间间隔,通常为:1s、5s、15s、30s。同时,根据其观测时间长短决定最终的数据采集数量。由于北斗接收机是按照设置的采用了采集数据并实时传输数据,因此,平台在接收到数据即可完成在线实时解算。
北斗实时解算处理是北斗数据处理的核心与关键,直接决定精度的好坏和数据的可用性。本发明实现了一种北斗在线实时解算方法,采用了双频双差模式,并采用kalman滤波方法实现参数的实时更新与估计。该种模式可以避免传统北斗解算方法的延迟性,可以根据接收机的采样率和数据发送频率实现数据实时发送、接收、解算处理,大大提高监测的时效性。同时,做了严格的质量控制流程,精度有保障。其实时处理流程如图5所示。
要实现北斗的在线实时解算,则必须具有两部分基本数据内容:北斗观测数据和北斗星历数据。
1)北斗星历数据是指北斗卫星的广播轨道信息,其精度在5m之内,可由北斗接收机内部产生和接收获取,也可通过web从其他企业、研究机构下载获取,同时还可以获取研究机构所发布的精密星历产品,其轨道精度可在5cm之内。虽然北斗广播星历和精密星历精度相差很远,但是由于本发明所述方法采用的是两站两星的双差分的方式,因此其轨道误差不会对最终的解算结果产生大的影响,故不作特殊说明和处理。从外部获取的多源北斗星历数据通过软件进行合并,然后采用标准的轨道积分方法即可获取北斗卫星在CGCS2000坐标系统下的坐标值,以备下一步组建双差观测值。
2)本发明的北斗观测数据是上述根据北斗接收机采集产生并通过无线网络传输至平台,由平台根据RTCM3.03协议完成数据解析,从而得到自定义格式的北斗观测数据。本发明的北斗观测数据主要是指双频观测数据,即将接受每颗卫星的两个频点观测信号,从而产生冗余观测数据可大大利于数据质量控制,达到提高解算精度的目的。
3)质量控制是北斗获取高精度解算结果的前提和基础。没有“干净”的观测数据是不可能得到可靠结果的。北斗观测数据质量中包含了多路径、大气传播、硬件延迟、信号中断(周跳)等干扰和影响,由于信号中断导致的周跳现象其影响最为恶劣,会导致结果出现严重偏差甚至无法输出结果,因此,周跳的探测和处理是重中之重。针对周跳,本发明采用了电离层总电子含量变化率(TECR)进行周跳探测。
(一)TECR周跳探测方法:
根据测站的双频载波相位GNSS观测值可计算出测站在第i-1个历元的电离层总电子含量(Ionospheric Total Electron Contents,TEC)为:
i为当前观测时间,其中i大于等于0;
表示第i-1历元的电离层总电子含量;
分别为第i-1个历元的L1、L2观测值;
f
1、f
2分别为L1、L2载波的频率;λ
1和λ
2含义的分别是L1和L2两个波段上的波长;
和
分别表示L1和L2两个波段上的整周模糊度;b
r、b
p分别为接收机和卫星的频率间偏置。将式(1)中计算的电离层总电子含量在相邻历元间做差,则可得到电离层总电子含量变化速率TECR,其方法如下:
式(2)中
表示在历元i处的电离层总电子含量;
表示第i-1历元的电离层总电子含量;Δt为相邻两个历元的时间间隔。如果在第i个历元处未发生周跳,由式(1)、式(2)可得第i个历元处的电子含量变化率
GNSS周跳探测往往是逐个历元进行检测,假设第i个历元之前的所有载波观测值均未发生周跳或者已经准确修复,则根据前两个历元的干净观测值可计算当前第i个历元的
估计值为:
为第i-1个历元处的电子含量变化率,其中
为第i-1个历元时的TEC加速度,其计算表达式如下:
如果在第i个历元处,载波相位观测值
分别发生周跳,其周跳值为:ΔN
1 p(i)、
则由式(3)可得L1、L2两个频段上发生周跳项的值大小为:
根据
的计算公式(3)和估计公式(4)可分别求出历元i处的计算值
和估计值
两者之差称为TECR残差,记为ΔTECR。由于电离层短时间内变化缓慢,因此,可将其作为周跳的检验量。如果检测量ΔTECR超过设置的阈值,则认为第i个历元发生了周跳。通常其其阈值设置为0.15(TECU/s)即可准确探测周跳。
通过对双频北斗观测数据进行质量控制,即可将周跳值准确进行探测,进而对异常观测数据进行标记或者清除,从而保证了后续解算的可靠性。
同时,质量控制模块还需要对整体的北斗观测数据的数据完整性、噪声进行检验,对于合格的观测数据则参与下一步解算,否则,迭代进行质量控制甚至放弃本次数据的解算。
4)北斗数据实时解算主要采用了kalman滤波估计方法,整个处理流程主要包含了:状态方程组建、双差观测方程组建、kalman滤波更新与参数估计、模糊度固定及结果输出几大部分。Kalman滤波方法如下:
Xk=Φk,k-1Xk-1+wk
Lk=HkXk+vk
其中式中,Xk系统在当前时刻的状态向量和观测量;Φk,k-1为从t(t-1)时刻到t(t)时刻系统状态的状态转移矩阵;wk为系统噪声向量;Lk是系统在t(t)时刻的观测量;Hk为观测方程的观测矩阵,vk为残差。本发明采用kalman滤波方法进行参数估计即北斗位置的精确求解,即公式中的参数Xk,则首先需要求解出对应的状态转移矩阵Φk,k-1、观测矩阵Hk以及相应的噪声和残差。下面阐述如何获取以上内容:
(1)状态方程组建
状态方程组建主要就是获取式中状态转移矩阵Φk,k-1和系统噪声向量wk。由于基础设施结构物的变形监测应用往往是静态或者准静态形式,即变化或者位移是否缓慢的场景,并且本发明的数据采样率<15s,其数据间隔很小,因此,本发明所采用的状态方程拟定如下:
Xk=Xk-1,即历元之间的状态变化为零。
(2)双差观测方程组建
观测方程组建主要是获取式中的观测矩阵Hk,残差vk。本发明采用的是站间差分模式,则通过监测站、基准站两个站点解析的北斗观测数据OBS进行组合,并结合两站的初始坐标(X、Y、Z)形成残差vk。其观测矩阵Hk则是通过站星之间的单位方位角组合而成。
(3)Kalman滤波参数估计
在完成状态方程、双差观测方程组建之后,则所有内容都已经符合kalman的要求,通过一次求解即可完成Xk参数的更新和估计,即包含北斗精确坐标的求解。由于kalman滤波是个实时滤波器,其北斗坐标的更新可以实现实时求解。
(4)模糊度固定
上述Kalman滤波方法实现的是对北斗坐标参数的求解,但是其解算的本质是浮点解,即卫星的模糊度参数是浮点数,则与客观本质现象不符合,即模糊度必须是整数。因此要想取得更高精度、可靠的位置坐标,则必须取得模糊度的固定解。本发明采用LAMBDA方法实现模糊度的固定求解,该方法主要是在上述浮点解的基础上,将求解的参数Xk中涉及的卫星模糊度参数统一、归整到整数上,并且保证其最小方差的特性。属于kalman滤波方法的再次加工。
(5)固定解输出
经过上述固定解的求解,即可选择将模糊度固定解参数Xk中的站点坐标(X、Y、Z)信息进行输出。
由于北斗接收机是按照固定采样率稳定输出数据,并通过无线网络传输至数据处理平台,且采用kalman滤波方法进行参数估计,可以达到实时更新,且保留了历史状态信息,其实时解算的结果可以达到mm-cm精度,比较可靠,可服务于实时变形监测。
四、北斗事后处理
虽然本发明采用kalman滤波方法实现了坐标的实时求解,但是kalman滤波中要求观测数据也具有实时性,而这会给质量控制模块带来挑战。实时数据的质量控制对于一些特殊的情况下无法做到100%的“干净”数据输出,因此,实时处理中容易出现异常结果。常规北斗解算方法中为了提高这种精度,通常采用事后时段解结果作为北斗监测数据处理手段。这种方法具有严谨的理论基础,以及定位结果具有较强的独立性和通用性,但是这种方法具有很强的专业性、复杂性,且开发、维护升级成本高。本发明提出一种易于实现且不涉及北斗专业性的北斗事后处理方法:双kalman平滑滤波方法。其处理流程如图6所示。
该方法步骤如下:
(A)必要参数设置。首先需要设置北斗事后处理的结果输出时段间隔,比如设置为30分钟、1小时输出一次事后结果。同时也设置对于异常结果的阈值和依据内部过程信息进行加权的权值信息,主要是为了实现异常结果的剔除;
(B)接收和存储北斗实时处理的单历元解算结果以及参数估计的过程信息,包括固定解的Ratio值、卫星高度角、卫星信噪比、卫星数量。直到达到设置的时段长度则开始执行下一步操作;
(C)当达到设置的时段长度后,则采用kalman滤波对所采集的单历元固定解算结果(X、Y、Z)三个方向进行滤波,其滤波的参数和噪声大小可以根据实际情况设定,一般其状态方程噪声取1mm,测量噪声根据实际情况设定,可设置为5mm-1cm。经过kalman滤波平滑后,将会得出该时段内最可靠的时段解算坐标X时段=(X0、Y0、Z0)。
(D)同时,根据设定的历史结果窗口长度从历史结果数据库中取出最新的对应窗口大小的历史数据,然后同样采用kalman滤波进行平滑,得到历史坐标X历史平滑=(X1、Y1、Z1)。
(E)将得到的小时段内结果X时段和历史结果X历史平滑进行加权平均,得到最终的北斗事后处理结果X最终=(X、Y、Z),并将该结果更新存储到历史结果数据库中。
该种方法具有以下特点:避免了北斗内部的专业算法和数据处理,大大降低了其复杂度和专业性,同时,基于历史结果的加权平均可以大大降低短周期的噪声误差,包括周日、半周日的周期性误差,较实时结果精度具有十分明显的优势。
试验例
本发明通过大量实验和实际项目验证了其方法的有效性和可靠性;下面以实际项目采集的北斗数据完成的实时、事后解算结果为例进行阐述:
接收机设置15s采样率,时段长度设置为10分钟,连续采集了2天数据,其实时解算结果如图7a所示,事后解算结果如图7b所示,通过对比可以发现,本发明的实时解算精度可以达到毫米级别,可以满足绝大多数基础设施结构安全监测的精度;同时,采用本发明所述的事后平滑方法,其精度得到进一步提升,尤其高程方向提升显著。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。