CN112415542A - 一种基于北斗和ins结合的变形监测解算方法 - Google Patents

一种基于北斗和ins结合的变形监测解算方法 Download PDF

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CN112415542A CN202110093088.6A CN202110093088A CN112415542A CN 112415542 A CN112415542 A CN 112415542A CN 202110093088 A CN202110093088 A CN 202110093088A CN 112415542 A CN112415542 A CN 112415542A
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Abstract

本发明在北斗监测的过程中加入了INS设备对数据进行了深组合（模糊度固定）和松组合（自适应卡尔曼滤波）两种数据组合，利用INS监测量进行了监测物的形变判断，对于没有发生形变的情况直接采用上一历元的模糊度固定结果进行模糊度验证，从而进行模糊度保持，减少了常规算法中模糊度的解算过程，节省系统资源；对于INS设备判断发生了形变的情况，利用INS设备的监测结果进行北斗模糊度的初计算，算法简单，不需要构建模糊度方程和搜索空间，并对验证不通过的模糊度进行LAMBDA算法重新进行模糊度固定，保证解算结果正确；再通过将最终输出的北斗结果与INS结果进行自适应卡尔曼滤波算法融合，使监测结果更加稳定可靠。

Description

一种基于北斗和INS结合的变形监测解算方法
技术领域
本发明涉及地质灾害监测、大地测量及工程建设技术领域，具体地，涉及一种基于北斗定位的变形监测方法。
背景技术
随着北斗系统的建立，北斗系统的应用越来越广，其中比较重要的一个应用是变形监测，为减灾、防灾提供数据支持。地质灾害频发地多为山区，电力供应通常为太阳能供电，在阴雨天气通常会出现电力不足的情况，因此个别地区需要使用低功耗的接收机进行长期稳定监测。虽然低功耗接收机功耗低，但是这种接收机存在频段支持少、个别卫星数据不全、周跳较多的缺点，为数据解算过程中的模糊度固定带来困难。
目前在北斗和INS紧组合过程中，常规组合方式比较先进，但是组合算法复杂，并且由于INS设备估计的北斗伪距和载波与北斗设备观测值精度不符，在建模不精确的情况下，甚至会降低模糊度解算的成功率。另外，在变形监测领域，被监测物通常是静止的，在不出现周跳和卫星失锁的情况下，载波观测值的模糊度会保持不变，而传统解算算法对每个历元的观测数据都进行模糊度固定，一方面造成服务器资源浪费，另一方面模糊度固定失败会造成结果不稳定。
发明内容
本发明的目的在于提供一种根据INS设备的监测数据对北斗定位系统进行模糊度保持、降低模糊度固定的难度，然后结合北斗定位系统和INS设备的解算结果进行组合，以提高监测精度的变形监测解算方法。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于北斗和INS结合的变形监测解算方法，具体步骤如下：
1）通过对基准站和监测站所采集的原始数据进行解码，得观测值；
2）利用实时动态定位技术，构建双差观测方程；
3）对INS设备所监测的加速度频域信号
Figure DEST_PATH_IMAGE002AAA
进行计算，得到时域的速度
Figure DEST_PATH_IMAGE004AAAAA
和时域的位移量
Figure DEST_PATH_IMAGE006AA
：
Figure DEST_PATH_IMAGE008AA
， （1）
Figure DEST_PATH_IMAGE010AA
， （2）
其中：
Figure DEST_PATH_IMAGE012AAAA
为频率分辨率，
Figure DEST_PATH_IMAGE002AAAA
为加速度的频域信号，
Figure DEST_PATH_IMAGE014AA
为单位复数，
Figure DEST_PATH_IMAGE016AA
为傅里叶分量对应的频域，N为数据点数，
Figure DEST_PATH_IMAGE018AA
为第n个加速度信号，
Figure DEST_PATH_IMAGE020AA
为自然底数，
Figure DEST_PATH_IMAGE022AAA
为截止频率系数，π为圆周率，
Figure DEST_PATH_IMAGE024AAAA
为第n个数据点。
4）计算INS形变位移量
Figure DEST_PATH_IMAGE026AAAAAAAA
,并根据INS形变位移量
Figure DEST_PATH_IMAGE026AAAAAAAAA
进行形变判断：
Figure DEST_PATH_IMAGE028AA
， （3）
其中：
Figure 406964DEST_PATH_IMAGE029
为INS设备上一次监测的时域位移量
Figure DEST_PATH_IMAGE006AAA
；
5）将上一历元各个卫星的模糊度带入实时动态定位的数学模型中计算载波双差残差，并根据载波双差残差进行模糊度验证；
6）计算北斗监测结果；
7）将北斗监测结果与INS设备解算的时域的速度
Figure DEST_PATH_IMAGE004AAAAAA
和时域的位移量
Figure DEST_PATH_IMAGE006AAAA
结果采用卡尔曼滤波进行计算，得到最终的融合监测结果。
优选的，所述实时动态定位的数学模型为：
Figure DEST_PATH_IMAGE031AA
， （4）
其中：
Figure DEST_PATH_IMAGE033AA
为第一载波相位的波长、
Figure DEST_PATH_IMAGE035AA
为第二载波相位的波长，
Figure DEST_PATH_IMAGE037AA
为第一载波的基准站和监测站的双差载波相位观测值，
Figure DEST_PATH_IMAGE039AA
为第二载波的基准站和监测站的双差载波相位观测值，
Figure DEST_PATH_IMAGE041AA
为第一载波伪距观测值，
Figure DEST_PATH_IMAGE043AA
为第二载波伪距观测值，
Figure DEST_PATH_IMAGE045AA
为第一载波的双差载波相位观测值的整周模糊度，
Figure DEST_PATH_IMAGE047AA
为第二载波的双差载波相位观测值的整周模糊度，
Figure DEST_PATH_IMAGE049AA
为第一载波的接收机钟差，
Figure DEST_PATH_IMAGE051AA
为第二载波的接收机钟差，
Figure DEST_PATH_IMAGE053AA
为第一载波的双差相位观测值的噪声，
Figure DEST_PATH_IMAGE055AA
为第二载波的双差相位观测值的噪声。
优选的，所述步骤3）中计算时域的速度
Figure DEST_PATH_IMAGE004AAAAAAA
前，先利用傅里叶变换将INS设备中的加速度信号
Figure 948234DEST_PATH_IMAGE056
时域的积分运算变成频域的积分运算，具体公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE058AA
， （5）
其中：
Figure DEST_PATH_IMAGE002AAAAA
为加速度的频域信号,N为数据点数，
Figure DEST_PATH_IMAGE060AA
为加速度信号，
Figure DEST_PATH_IMAGE062AA
为频率值，
Figure DEST_PATH_IMAGE024AAAAA
为第n个数据点。
优选的，所述步骤3）中截止频率系数
Figure DEST_PATH_IMAGE022AAAA
的计算公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE064AA
， （6）
其中：
Figure DEST_PATH_IMAGE066AA
为下限截止频率，
Figure 269232DEST_PATH_IMAGE067
为上限截止频率。
优选的，所述步骤4）中的形变判断步骤为：
当INS形变位移量
Figure DEST_PATH_IMAGE069AA
或
Figure DEST_PATH_IMAGE071AA
时，进入INS模糊度验证步骤；
当INS形变位移量
Figure DEST_PATH_IMAGE073AA
或
Figure DEST_PATH_IMAGE075AA
时，进入INS模糊度初计算步骤；
其中当
Figure DEST_PATH_IMAGE077AAAA
、
Figure DEST_PATH_IMAGE079AAAA
为
Figure DEST_PATH_IMAGE081AA
个INS设备的位置和速度结果的3倍中误差，当
Figure DEST_PATH_IMAGE083AA
时，
Figure DEST_PATH_IMAGE077AAAAA
、
Figure DEST_PATH_IMAGE079AAAAA
取北斗卫星
Figure DEST_PATH_IMAGE085AA
波段的波长。
优选的，所述步骤5）中的模糊度验证的具体方法为：
当时
Figure DEST_PATH_IMAGE087AA
、
Figure DEST_PATH_IMAGE089AA
时，模糊度验证成功；
当
Figure DEST_PATH_IMAGE091AA
、
Figure DEST_PATH_IMAGE093AA
时，模糊度验证不成功；
其中：
Figure DEST_PATH_IMAGE095AA
为前100个历元的载波双差残差的3倍中误差。
优选的，所述北斗监测结果的计算方法具体如下：
当模糊度验证成功时，将前一历元模糊度带入实时动态定位的数学模型中计算，得北斗监测结果；
当模糊度验证不成功时，通过INS模糊度初计算步骤计算得到模糊度
Figure DEST_PATH_IMAGE097AAAAAAAAA
和模糊度
Figure DEST_PATH_IMAGE099AAAAAAAAA
，并将模糊度
Figure DEST_PATH_IMAGE097AAAAAAAAAA
和模糊度
Figure DEST_PATH_IMAGE099AAAAAAAAAA
再次进行模糊度验证，当模糊度验证成功时，则将前一历元模糊度带入实时动态定位的数学模型中计算，得北斗监测结果；当验证不成功时，则进入LAMBDA算法步骤对模糊度固定进行计算，得北斗监测结果。
优选的，所述模糊度
Figure DEST_PATH_IMAGE097AAAAAAAAAAA
和模糊度
Figure DEST_PATH_IMAGE099AAAAAAAAAAA
的计算方法具体如下：
1）在模糊度固定解算方程中加入INS解算得到的INS形变位移量
Figure DEST_PATH_IMAGE026AAAAAAAAAA
，观测值组成的模糊度方程为：
Figure DEST_PATH_IMAGE101AA
； （7）
2）采用最小二乘法计算模糊度
Figure DEST_PATH_IMAGE097AAAAAAAAAAAA
和模糊度
Figure DEST_PATH_IMAGE099AAAAAAAAAAAA
，得模糊度
Figure DEST_PATH_IMAGE097AAAAAAAAAAAAA
和模糊度
Figure DEST_PATH_IMAGE099AAAAAAAAAAAAA
的整数解，
其中：
Figure DEST_PATH_IMAGE097AAAAAAAAAAAAAA
、
Figure DEST_PATH_IMAGE099AAAAAAAAAAAAAA
分别为北斗
Figure DEST_PATH_IMAGE103AA
观测值整周模糊度，
Figure DEST_PATH_IMAGE105A
分别为北斗上一历元
Figure DEST_PATH_IMAGE107A
、
Figure DEST_PATH_IMAGE109A
观测值的整周模糊度，
Figure 504908DEST_PATH_IMAGE110
分别为
Figure DEST_PATH_IMAGE103AAA
载波观测值的残差。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明在北斗监测的过程中加入了INS设备对数据进行了深组合（模糊度固定）和松组合（自适应卡尔曼滤波）两种数据组合，利用INS监测量进行了监测物的形变判断，对于没有发生形变的情况直接采用上一历元的模糊度固定结果进行模糊度验证，从而进行模糊度保持，减少了常规算法中模糊度的解算过程，节省系统资源；对于INS设备判断发生了形变的情况，利用INS设备的监测结果进行北斗模糊度的初计算，算法简单，不需要构建模糊度方程和搜索空间，并对验证不通过的模糊度进行LAMBDA算法重新进行模糊度固定，保证解算结果正确；再通过将最终输出的北斗结果与INS结果进行自适应卡尔曼滤波算法融合，使监测结果更加稳定可靠。
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是本发明实施例提供的一种基于北斗和INS结合的变形监测解算方法的流程图。
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。
为使本发明的上述目的、特征和优点等能够更加明确易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。需说明的是，本发明附图均采用简化的形式且均使用非精确比例，仅用以方便、清晰地辅助说明本发明实施；本发明中所提及的若干，并非限于附图实例中具体数量；本发明中所提及的‘前’‘中’‘后’‘左’‘右’‘上’‘下’‘顶部’‘底部’‘中部’等指示的方位或位置关系，均基于本发明附图所示的方位或位置关系，而不指示或暗示所指的装置或零部件必须具有特定的方位，亦不能理解为对本发明的限制。
本实施例：
参见图1所示，一种基于北斗和INS结合的变形监测解算方法，具体步骤如下：
步骤1，通过对基准站和监测站所采集的原始数据进行解码，得观测值；
步骤2，构建双差观测方程：利用实时动态定位（RTK）技术，将基准站、监测站所观测的数据构建双差观测方程；
实时动态定位（RTK）的数学模型表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE031AAA
（1）
其中：
Figure DEST_PATH_IMAGE033AAA
为第一载波相位的波长、
Figure DEST_PATH_IMAGE035AAA
为第二载波相位的波长，
Figure DEST_PATH_IMAGE037AAA
为第一载波的基准站和监测站的双差载波相位观测值，
Figure DEST_PATH_IMAGE039AAA
为第二载波的基准站和监测站的双差载波相位观测值，
Figure DEST_PATH_IMAGE041AAA
为第一载波伪距观测值，
Figure DEST_PATH_IMAGE043AAA
为第二载波伪距观测值，
Figure DEST_PATH_IMAGE045AAA
为第一载波的双差载波相位观测值的整周模糊度，
Figure DEST_PATH_IMAGE047AAA
为第二载波的双差载波相位观测值的整周模糊度，
Figure DEST_PATH_IMAGE049AAA
为第一载波的接收机钟差，
Figure DEST_PATH_IMAGE051AAA
为第二载波的接收机钟差，
Figure DEST_PATH_IMAGE053AAA
为第一载波的双差相位观测值的噪声，
Figure DEST_PATH_IMAGE055AAA
为第二载波的双差相位观测值的噪声。
步骤3，计算INS设备所监测的速度和位移信息：
（1）先对INS设备中的加速度
Figure 343289DEST_PATH_IMAGE111
利用以下公式将时域的积分运算变成频域的积分运算：
Figure DEST_PATH_IMAGE058AAA
（2）
其中：
Figure DEST_PATH_IMAGE002AAAAAA
为加速度的频域信号,N为数据点数，
Figure DEST_PATH_IMAGE060AAA
为加速度信号，
Figure DEST_PATH_IMAGE062AAA
为频率值，
Figure DEST_PATH_IMAGE024AAAAAA
为第n个数据点。
（2）对式（2）进行一次积分运算，得到时域的速度
Figure DEST_PATH_IMAGE004AAAAAAAA
：
Figure DEST_PATH_IMAGE008AAA
（3）
Figure DEST_PATH_IMAGE064AAA
（4）
其中：
Figure DEST_PATH_IMAGE012AAAAA
为频率分辨率，
Figure DEST_PATH_IMAGE002AAAAAAA
为加速度的频域信号，
Figure DEST_PATH_IMAGE014AAA
为单位复数，
Figure DEST_PATH_IMAGE016AAA
为傅里叶分量对应的频域，N为数据点数，
Figure DEST_PATH_IMAGE018AAA
为第n个加速度信号，
Figure DEST_PATH_IMAGE020AAA
为自然底数，
Figure DEST_PATH_IMAGE022AAAAA
为截止频率系数，π为圆周率，
Figure DEST_PATH_IMAGE024AAAAAAA
为第n个数据点，
Figure DEST_PATH_IMAGE066AAA
为下限截止频率，
Figure DEST_PATH_IMAGE113A
为上限截止频率。
（3）对式（3）进行一次积分运算，得到时域的位移量
Figure DEST_PATH_IMAGE006AAAAA
：
Figure DEST_PATH_IMAGE010AAA
（5）
步骤4，INS形变位移量
Figure DEST_PATH_IMAGE026AAAAAAAAAAA
计算，并根据INS形变位移量
Figure DEST_PATH_IMAGE026AAAAAAAAAAAA
进行形变判断：
（1）利用计算得到的时域位移量
Figure DEST_PATH_IMAGE006AAAAAA
按下式计算INS形变位移量
Figure DEST_PATH_IMAGE026AAAAAAAAAAAAA
：
Figure DEST_PATH_IMAGE028AAA
（6）
其中：
Figure 494391DEST_PATH_IMAGE029
为INS设备上一次监测的时域位移量
Figure DEST_PATH_IMAGE006AAAAAAA
；
（2）利用INS形变位移量
Figure DEST_PATH_IMAGE026AAAAAAAAAAAAAA
进行形变判断：
Figure DEST_PATH_IMAGE115A
（7）
当INS形变位移量
Figure DEST_PATH_IMAGE069AAA
或
Figure DEST_PATH_IMAGE071AAA
时，进入INS模糊度验证步骤；
当INS形变位移量
Figure DEST_PATH_IMAGE073AAA
或
Figure DEST_PATH_IMAGE075AAA
时，进入INS模糊度初计算步骤；
其中当
Figure DEST_PATH_IMAGE077AAAAAA
、
Figure DEST_PATH_IMAGE079AAAAAA
为
Figure DEST_PATH_IMAGE081AAA
个INS设备的位置和速度结果的3倍中误差，当
Figure DEST_PATH_IMAGE083AAA
时，
Figure DEST_PATH_IMAGE077AAAAAAA
、
Figure DEST_PATH_IMAGE079AAAAAAA
取北斗卫星
Figure DEST_PATH_IMAGE085AAA
波段的波长。
步骤5，模糊度验证：将上一历元各个卫星的模糊度带入实时动态定位（RTK）的数学模型中计算载波双差残差，当
Figure DEST_PATH_IMAGE087AAA
、
Figure DEST_PATH_IMAGE089AAA
时，模糊度验证成功，进入模糊度保持步骤；当
Figure DEST_PATH_IMAGE091AAA
、
Figure DEST_PATH_IMAGE093AAA
时，模糊度验证不成功，进入INS模糊度初计算步骤；
其中：
Figure DEST_PATH_IMAGE095AAA
为前100个历元的载波双差残差的3倍中误差。
步骤6，计算北斗监测结果：
（1）当模糊度验证成功时，将前一历元模糊度带入实时动态定位（RTK）的数学模型中计算，得北斗监测结果；
（2）当模糊度验证不成功时，在模糊度固定解算方程中加入INS解算得到的位移量
Figure DEST_PATH_IMAGE026AAAAAAAAAAAAAAA
（观测值组成的模糊度方程如下公式），再采用最小二乘法计算模糊度
Figure DEST_PATH_IMAGE097AAAAAAAAAAAAAAA
和模糊度
Figure DEST_PATH_IMAGE099AAAAAAAAAAAAAAA
，得模糊度
Figure DEST_PATH_IMAGE097AAAAAAAAAAAAAAAA
和模糊度
Figure DEST_PATH_IMAGE099AAAAAAAAAAAAAAAA
的整数解，并将模糊度
Figure DEST_PATH_IMAGE097AAAAAAAAAAAAAAAAA
和模糊度
Figure DEST_PATH_IMAGE099AAAAAAAAAAAAAAAAA
再次进行模糊度验证，当模糊度验证成功时，则将前一历元模糊度带入实时动态定位（RTK）的数学模型中计算，得北斗监测结果，当验证不成功时，则进入LAMBDA算法步骤对模糊度固定进行计算，得北斗监测结果：
Figure DEST_PATH_IMAGE101AAA
（8）
步骤7，将北斗监测结果与INS设备解算的时域的速度
Figure DEST_PATH_IMAGE004AAAAAAAAA
和时域的位移量
Figure DEST_PATH_IMAGE006AAAAAAAA
结果采用卡尔曼滤波进行计算，得到最终的融合监测结果。
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。

Claims (8)

1.一种基于北斗和INS结合的变形监测解算方法，其特征在于，具体步骤如下：
1）通过对基准站和监测站所采集的原始数据进行解码，得观测值；
2）利用实时动态定位技术，构建双差观测方程；
3）对INS设备所监测的加速度频域信号
Figure 831308DEST_PATH_IMAGE001
进行计算，得到时域的速度
Figure 729994DEST_PATH_IMAGE002
和时域的位移量
Figure 830674DEST_PATH_IMAGE003
：
Figure 574639DEST_PATH_IMAGE004
， （1）
Figure 952531DEST_PATH_IMAGE005
， （2）
其中：
Figure 631905DEST_PATH_IMAGE006
为频率分辨率，
Figure 829668DEST_PATH_IMAGE001
为加速度的频域信号，
Figure 236379DEST_PATH_IMAGE008
为单位复数，
Figure 75634DEST_PATH_IMAGE009
为傅里叶分量对应的频域，N为数据点数，
Figure 581702DEST_PATH_IMAGE010
为第n个加速度信号，
Figure 1182DEST_PATH_IMAGE011
为自然底数，
Figure 742742DEST_PATH_IMAGE012
为截止频率系数，π为圆周率，
Figure 564068DEST_PATH_IMAGE013
为第n个数据点；
4）计算INS形变位移量
Figure 850824DEST_PATH_IMAGE014
,并根据INS形变位移量
Figure 757600DEST_PATH_IMAGE014
进行形变判断：
Figure 771692DEST_PATH_IMAGE015
， （3）
其中：
Figure 57311DEST_PATH_IMAGE016
为INS设备上一次监测的时域位移量
Figure 374023DEST_PATH_IMAGE003
；
5）将上一历元各个卫星的模糊度带入实时动态定位的数学模型中计算载波双差残差，并根据载波双差残差进行模糊度验证；
6）计算北斗监测结果；
7）将北斗监测结果与INS设备解算的时域的速度
Figure 892729DEST_PATH_IMAGE002
和时域的位移量
Figure 851458DEST_PATH_IMAGE003
结果采用卡尔曼滤波进行计算，得到最终的融合监测结果。
2.根据权利要求1所述的变形监测解算方法，其特征在于，所述实时动态定位的数学模型为：
Figure 257162DEST_PATH_IMAGE017
， （4）
其中：
Figure 275934DEST_PATH_IMAGE018
为第一载波相位的波长、
Figure 157302DEST_PATH_IMAGE019
为第二载波相位的波长，
Figure 44356DEST_PATH_IMAGE020
为第一载波的基准站和监测站的双差载波相位观测值，
Figure 694780DEST_PATH_IMAGE021
为第二载波的基准站和监测站的双差载波相位观测值，
Figure 618873DEST_PATH_IMAGE022
为第一载波伪距观测值，
Figure 859974DEST_PATH_IMAGE023
为第二载波伪距观测值，
Figure 160506DEST_PATH_IMAGE024
为第一载波的双差载波相位观测值的整周模糊度，
Figure 55649DEST_PATH_IMAGE025
为第二载波的双差载波相位观测值的整周模糊度，
Figure 885065DEST_PATH_IMAGE026
为第一载波的接收机钟差，
Figure 6605DEST_PATH_IMAGE027
为第二载波的接收机钟差，
Figure 720614DEST_PATH_IMAGE028
为第一载波的双差相位观测值的噪声，
Figure 345631DEST_PATH_IMAGE029
为第二载波的双差相位观测值的噪声。
3.根据权利要求1所述的变形监测解算方法，其特征在于，所述步骤3）中计算时域的速度
Figure 736161DEST_PATH_IMAGE002
前，先利用傅里叶变换将INS设备中的加速度信号
Figure 79417DEST_PATH_IMAGE030
时域的积分运算变成频域的积分运算，具体公式如下：
Figure 721751DEST_PATH_IMAGE031
， （5）
其中：
Figure 342220DEST_PATH_IMAGE001
为加速度的频域信号,N为数据点数，
Figure 779017DEST_PATH_IMAGE030
为加速度信号，
Figure 609570DEST_PATH_IMAGE032
为频率值，
Figure 180228DEST_PATH_IMAGE013
为第n个数据点。
4.根据权利要求3所述的变形监测解算方法，其特征在于，所述步骤3）中截止频率系数
Figure 514258DEST_PATH_IMAGE012
的计算公式如下：
Figure 997323DEST_PATH_IMAGE033
， （6）
其中：
Figure 315172DEST_PATH_IMAGE034
为下限截止频率，
Figure 33729DEST_PATH_IMAGE035
为上限截止频率。
5.根据权利要求1所述的变形监测解算方法，其特征在于，所述步骤4）中的形变判断步骤为：
当INS形变位移量
Figure 878057DEST_PATH_IMAGE036
或
Figure 656657DEST_PATH_IMAGE037
时，进入INS模糊度验证步骤；
当INS形变位移量
Figure 461802DEST_PATH_IMAGE038
或
Figure 879925DEST_PATH_IMAGE039
时，进入INS模糊度初计算步骤；
其中当
Figure 454125DEST_PATH_IMAGE040
、
Figure 528261DEST_PATH_IMAGE041
为
Figure 555122DEST_PATH_IMAGE042
个INS设备的位置和速度结果的3倍中误差，当
Figure 881062DEST_PATH_IMAGE043
时，
Figure 185135DEST_PATH_IMAGE040
、
Figure 305538DEST_PATH_IMAGE041
取北斗卫星
Figure 85275DEST_PATH_IMAGE044
波段的波长。
6.根据权利要求1所述的变形监测解算方法，其特征在于，所述步骤5）中的模糊度验证的具体方法为：
当时
Figure 73960DEST_PATH_IMAGE045
、
Figure 357173DEST_PATH_IMAGE046
时，模糊度验证成功；
当
Figure 789423DEST_PATH_IMAGE047
、
Figure 790877DEST_PATH_IMAGE048
时，模糊度验证不成功；
其中：
Figure 458619DEST_PATH_IMAGE049
为前100个历元的载波双差残差的3倍中误差。
7.根据权利要求1所述的变形监测解算方法，其特征在于，所述北斗监测结果的计算方法具体如下：
当模糊度验证成功时，将前一历元模糊度带入实时动态定位的数学模型中计算，得北斗监测结果；
当模糊度验证不成功时，通过INS模糊度初计算步骤计算得到模糊度
Figure 720973DEST_PATH_IMAGE050
和模糊度
Figure 448757DEST_PATH_IMAGE051
，并将模糊度
Figure 937507DEST_PATH_IMAGE050
和模糊度
Figure 18727DEST_PATH_IMAGE051
再次进行模糊度验证，当模糊度验证成功时，则将前一历元模糊度带入实时动态定位的数学模型中计算，得北斗监测结果；当验证不成功时，则进入LAMBDA算法步骤对模糊度固定进行计算，得北斗监测结果。
8.根据权利要求7所述的变形监测解算方法，其特征在于，所述模糊度
Figure 276533DEST_PATH_IMAGE050
和模糊度
Figure 578814DEST_PATH_IMAGE051
的计算方法具体如下：
1）在模糊度固定解算方程中加入INS解算得到的INS形变位移量
Figure 148336DEST_PATH_IMAGE014
，观测值组成的模糊度方程为：
Figure 423459DEST_PATH_IMAGE052
； （7）
2）采用最小二乘法计算模糊度
Figure 535772DEST_PATH_IMAGE050
和模糊度
Figure 480725DEST_PATH_IMAGE051
，得模糊度
Figure 678488DEST_PATH_IMAGE050
和模糊度
Figure 491723DEST_PATH_IMAGE051
的整数解，
其中：
Figure 583176DEST_PATH_IMAGE050
、
Figure 823665DEST_PATH_IMAGE051
分别为北斗
Figure 384090DEST_PATH_IMAGE053
观测值整周模糊度，
Figure 1016DEST_PATH_IMAGE054
分别为北斗上一历元
Figure 822342DEST_PATH_IMAGE055
、
Figure 623944DEST_PATH_IMAGE056
观测值的整周模糊度，
Figure 530721DEST_PATH_IMAGE057
分别为
Figure 685758DEST_PATH_IMAGE053
载波观测值的残差。
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