CN116026226A - 一种半遮挡环境下的水闸变形监测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种半遮挡环境下的水闸变形监测方法及系统，利用GNSS差分数据结合北斗三号卫星四个频点构建两组超宽巷组合，求解超宽巷和宽巷模糊度固定解；通过基频B1I、B3I组成无电离层组合，得到无电离层组合模糊度浮点解；通过卡尔曼滤波对无电离层组合模糊度浮点解平滑，然后与宽巷模糊度固定解组合变换得到B1I频点的模糊度浮点解；通过LAMBDA算法进行模糊度搜索，获得B1I频点的模糊度固定解；利用超宽巷、宽巷、B1I模糊度的固定解进行组合获得其他三个频点的模糊度固定解；最后将各频点双差模糊度固定解回代得到监测点坐标变化量，在变形量超过预设阈值时，判定该监测点发生严重变形。本发明可应用于水闸环境中，具有良好的定位效果和广阔的应用场景。
Description
技术领域
本发明属于基于卫星定位导航技术的建筑物监测技术领域，尤其涉及一种半遮挡环境下的水闸变形监测方法及系统。
背景技术
随着我国对自然资源的利用和保护，建设水利设施减轻水旱灾害引发重视，水利设施通过对自然界水资源进行调控、开发、利用和保护，适应人类和自然环境的需要。目前我国已建成流量5立方米每秒以上的水闸10万余座，江河提防30余万公里。在水闸变形监测中，目前采用垂直位移观测、测压管水位观测等人工观测方式，受天黑、通视等观测环境影响较大，除此之外，自动化程度较差，也难以实时监控，当发生险情时难以及时发现，存在极大的安全隐患。
随着我国北斗导航系统的全面建成，目前我国北斗卫星在轨数量已经达到55颗，这表明在遮蔽环境下利用北斗进行高精度定位相较于其他导航系统具有显著优势。但在实际应用中，通常会在水闸上建设较高的建筑物，以便对水闸闸门进行起吊，这会导致水闸监测点位受环境遮挡比较严重，可用卫星数量大幅减少，从而使监测站观测到的北斗卫星数据数量少、卫星分布几何结构差、受遮挡影响导致北斗卫星数据质量降低；同时，水闸监测点通常距离河面较近，还会受水面反射影响导致北斗卫星数据受多路径影响严重；再者，水闸与桥梁等建筑物不同，形变过程较为缓慢，因此对卫星定位的准确性和精度等具有较高要求。
发明内容
为解决现有技术水闸监测点在半遮挡环境(水平0-180度、高度角0-80度范围内)下，观测卫星数量少、观测数据受多路径影响严重、数据质量降低的问题，本发明提供一种半遮挡环境下的水闸变形监测方法，可实现对水闸设施进行实时、精准变形监测。进一步，本发明还提供与该方法相对应的监测系统。
本发明的第一方面公开一种半遮挡环境下的水闸变形监测方法，主要包括以下步骤：
S001：在接收到的基准站的GNSS观测数据X1和监测站自身获得的GNSS观测数据X2中选取北斗三号卫星中B1I、B2a、B3I、B1C四个频点作为基频，利用所述基频的载波观测值和伪距观测值构建基频双差观测方程，得到所述基频的双差载波观测值和双差伪距观测值；
S002：利用所述基频的双差载波观测值和双差伪距观测值，按照不同系数进行组合，构建两组无几何无电离层超宽巷组合，并得到超宽巷组合模糊度浮点解；
S003：对超宽巷组合模糊度进行滤波，得到平滑后的超宽巷组合模糊度浮点解；
S004：将平滑后的超宽巷组合模糊度浮点解取整固定，得到超宽巷组合模糊度固定解；
S005：利用基频B1I和B3I的双差载波观测值构建无电离层宽巷组合，再利用超宽巷组合模糊度固定解和双差载波观测值与宽巷组合双差载波观测值进行组合，得到宽巷组合模糊度浮点解；
S006：对宽巷组合模糊度进行滤波，再将滤波平滑后的宽巷组合模糊度浮点解取整固定，得到宽巷组合模糊度固定解；
S007：利用基频B1I和B3I的双差载波观测值和双差伪距观测值构建无电离层组合，并得到无电离层组合双差载波观测值、双差伪距观测值和双差模糊度浮点解；
S008：利用卡尔曼滤波方程对无电离层组合模糊度进行滤波，得到削弱天顶对流层湿延迟影响和观测噪声影响的无电离层组合双差模糊度浮点解；
S009：基于滤波平滑后的无电离层组合双差模糊度浮点解和宽巷组合模糊度固定解，计算基频B1I双差模糊度浮点解；
S010：构建基频B1I双差模糊度相关的模糊度矩阵Q和模糊度矩阵X，通过LAMBDA算法对基频B1I双差模糊度浮点解进行搜索，获得基频B1I双差模糊度固定解；
S011：对连续采集若干天的GNSS观测数据，基于零均值假设获得基频B1I的载波观测值的单差残差序列，再基于小波分析提取单差残差序列中的低频分量；
S012：针对基频B1I，基于最小高度角纬度和最小方位角经度构建基频B1I半天球多路径误差模型；
S013：后续监测时首先执行步骤S001构建双差观测方程，然后利用所述半天球多路径误差模型对基频B1I双差载波观测值进行多路径误差削弱，再执行步骤S002～S0010求解基频B1I双差模糊度固定解；
S014：将所述超宽巷组合模糊度固定解、宽巷组合模糊度固定解与基频B1I双差模糊度固定解进行组合，分别求出基频B2a、B3I和B1C双差模糊度固定解；
S015：将所述基频B1I、B2a、B3I、B1C双差模糊度固定解回代，获得监测点坐标变化量，当所述监测点的变形量超过预设阈值时，判定该监测点发生严重变形。
本发明的第二方面公开一种半遮挡环境下的水闸变形监测系统，其主要包括北斗三号卫星、基准站和监测站；其中，所述基准站用于接收GNSS观测数据和导航星历数据并发送给监测站；所述监测站用于接收基准站发送的GNSS观测数据和导航星历数据，并执行本发明第一方面所述的半遮挡环境下的水闸变形监测方法。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)本发明利用了北斗三号卫星的多频特点，构建无电离层无几何超宽巷组合和无电离层宽巷组合，可以单历元获得超宽巷双差模糊度固定解，在通过超宽巷模糊度固定解单历元固定宽巷双差模糊度。本发明运用超宽巷宽巷技术可以单历元准确固定模糊度，避免了常规方法中受环境和误差影响严重难以快速固定模糊度的问题。
(2)本发明利用前期构建的半天球多路径误差模型削弱基频模糊度
的多路径误差，经过LAMBDA搜索固定后，得到基频模糊度
固定解，将基频模糊度
固定解与超宽巷、宽巷组合的模糊度固定解进行组合得到各个基频B1I、B2a、B3I、B1C的模糊度固定解，由此可以大幅度削弱水闸环境中较为严重的多路径误差，其优势在于一方面可以提高模糊度的固定效率，另一方面避免了模糊度固定错误，提高定位精度和准确性。
(3)本发明可应用于水闸环境中，具有良好的定位效果和广阔的应用场景。
附图说明
图1为某水闸基准站观测到的卫星数示意图；
图2为某水闸监测点观测到的卫星数示意图；
图3为半天球多路径误差模型示意图。
具体实施方式
术语说明：
无电离层无几何超宽巷组合，简称：超宽巷组合
无电离层宽巷组合，简称：宽巷组合
超宽巷双差模糊度，简称：超宽巷模糊度
宽巷双差模糊度，简称：宽巷模糊度
无电离层组合双差模糊度，简称：无电层组合模糊度
半天球多路径误差模型，简称：半天球模型
本发明将半天球模型消多路径误差方法应用于北斗卫星、基准站和监测站组成的监测环境中。在水闸环境中，基准站通常建设在水闸附近5km内，环境开阔、地基沉降稳定的地面，基准站观测到的卫星如图1所示。基准站用于接收GNSS观测数据和导航星历并发送给监测站。监测站通常建设在水闸的桥墩上，由于受到水闸上较高建筑物的遮挡，监测站很难观测到水平0-180度、高度角0-80度范围内的卫星，其观测到的卫星如图2所示，监测站用于接收基准站发送的GNSS观测数据和导航星历数据，并与监测站自身获取的GNSS观测数据进行数据差分处理，获得差分数据。
本发明利用GNSS差分数据结合北斗三号卫星B1I、B2a、B3I、B1C四个频点构建两组超宽巷组合，求解超宽巷组合模糊度固定解，再利用超宽巷模糊度固定解固定宽巷模糊度；通过基频B1I、B3I组成无电离层组合，结合已经固定的宽巷模糊度，得到无电离层组合模糊度浮点解；通过卡尔曼滤波对无电离层组合模糊度浮点解平滑，获得平滑后的无电离层组合浮点解；将无电离层组合模糊度浮点解和宽巷模糊度固定解组合变换得到B1I频点的单频模糊度浮点解；再通过LAMBDA算法进行模糊度搜索，获得B1I频点的模糊度固定解；此时可以利用超宽巷、宽巷、B1I模糊度的固定解进行组合，即可获得北斗三号卫星其他三个频点的模糊度固定解。然后再将各频点双差模糊度固定解回代，获得监测点坐标变化量，在监测点的变形量超过预设阈值时，判定该监测点发生严重变形。
本发明通过半天球模型进行多路径误差建模，其主要过程是：利用北斗三号卫星的B1I频点的模糊度固定解，基于“零均值假设”获得每颗卫星每个频点的单差残差序列；再基于小波分析技术，剔除单差残差中的高频分量，获得单差残差低频分量；再基于卫星的重复周期，利用半天球模型对多路径误差进行建模；后续利用构建完成的半天球模型消除上述四个频点的多路径误差，从而提高模糊度的固定效果，避免的因多路径误差因素导致模糊度固定错误或无法固定的问题，进而实现短时间内高精度定位。
下一步将结合附图及具体实施例对本发明做进一步解释说明。
实施例1公开一种半遮挡环境下的水闸变形监测方法，主要包括以下步骤：
S001：监测站在接收到的基准站的GNSS观测数据X1与监测站自身获取的GNSS观测数据X2中选取北斗三号卫星中B1I、B2a、B3I、B1C四个频点作为基频，组成GNSS差分数据，构建基频双差观测方程，并由此得到所述基频的双差载波观测值和双差伪距观测值。
其中，基准站建设在水闸5km范围内，观测条件良好，地基沉降稳定；监测站安装在监测物体上。选取观测数据X1和X2中的北斗三号卫星(除地球静止轨道卫星)，利用北斗三号卫星B1I、B2a、B3I、B1C四个频点的载波观测值和伪距观测值构建双差载波观测方程和双差伪距观测方程，具体如下：
式中，i，j为卫星标识，b为基准站标识，r为监测站标识，
为双差载波观测值，
为双差伪距观测值，
为双差几何站星距离，
为双差电离层延迟，
为双差对流层延迟，
为双差模糊度，
为双差多路径误差，
分别为双差载波观测噪声和双差伪距观测噪声。
需要说明的是，这里的“双差”指的是基准站与监测站作差，参考星与非参考星作差。参考星是选定一个条件比较好的卫星，其他北斗三号卫星都与这个卫星作差，参考星相当于一个基准卫星。
S002：利用S001中得到的基频B1I、B2a、B3I、B1C的双差载波观测值和双差伪距观测值，按照不同系数进行组合，构建两组超宽巷组合，并得到超宽巷组合模糊度浮点解。
需要说明的是，采用超宽巷组合的优势主要在于：利用组合消去了几何站星距、对流层延迟和电离层延迟等误差项，同时超宽巷组合波长较长的特性可以抵抗一部分多路径误差影响。
两组超宽巷组合分别为E1(-1,0,0,1)、E2(0,-1,1,0)，组合观测方程如下：
式中，i，j为卫星标识，b为基准站标识，r为监测站标识，
为组合后的双差载波观测值，η(m,n,p,q)和η(a，b，c，d)为组合后的电离层放大系数，λ(m,n,p,q)为组合后的载波波长，
和
分别为组合后的载波观测噪声和组合后的伪距观测噪声，
为组合后的双差伪距观测值，f1、f2、f3、f4分别对应载波B1I、B2a、B3I、B1C的频率，
分别对应载波B1I、B2a、B3I、B1C的双差载波观测值，
分别对应载波B1I、B2a、B3I、B1C的双差伪距观测值。
其中组合E1中组合系数为：m＝-1,n＝0,p＝0,q＝1；组合E2中组合系数为：m＝0,n＝-1,p＝1,q＝0；a、b、c、d为与m、n、p、q相关的待求双差伪距观测方程的组合系数。通过上述组合观测方程，使a+b+c+d＝1，η(m,n,p,q)+η(a,b,c,d)＝0，即可消除对流层延迟等几何项误差以及电离层延迟等误差。
为使噪声最小，还需满足
通过最小范数法可以求出a,b,c,d的值。
然后再通过公式(7)可以获得超宽巷组合模糊度浮点解，超宽巷组合模糊度浮点解的表达式如下：
可见，超宽巷模糊度仅受载波观测噪声和伪距观测噪声的影响。E1组合波长约21米，E2组合波长约3.2米，根据经验可知，载波观测噪声和伪距观测噪声对组合波长的影响99.9％以上均在0.2周以内，因此可以单历元取整固定模糊度。
S003：为提高固定效果，可采用Hatch进行滤波，将超宽巷组合模糊度平滑，削弱载波观测噪声和伪距观测噪声的影响。
其中，Hatch滤波方程如下：
式中，
为滤波后的双差模糊度，
为当前历元双差模糊度，
为上历元滤波后双差模糊度，locktime为当前非参考卫星i连续锁定次数。
S004：再将平滑后的超宽巷组合模糊度浮点解取整固定，获得超宽巷组合模糊度固定解。进一步的，为防止较大噪声的干扰，确保取整固定的正确性，还可剔除模糊度残差超过0.2周的卫星。
取整公式为：
其中，round为取整运算，
为超宽巷组合模糊度固定解。
S005：利用基频B1I和B3I的双差载波观测值构建无电离层宽巷组合，再利用已经固定的超宽巷组合E1(-1,0,0,1)、E2(0,-1,1,0)模糊度和双差载波观测值与宽巷组合双差载波观测值进行组合，从而得到宽巷组合(1,0,-1,0)模糊度浮点解
具体表达式如下：
式中，i，j为卫星标识，b为基准站标识，r为监测站标识，a,b为常数，
为由B1I和B3I组成的宽巷组合模糊度浮点解，λ(1,0,-1,0)为宽巷组合波长，
和
为超宽巷组合载波观测值，
为双差几何站星距，
为双差对流层延迟，
和
均为超宽巷组合模糊度固定解，λ(-1,0,0,1)和λ(0,-1,1,0)均为超宽巷组合波长。
S006：再次利用S003中的Hatch滤波方程对宽巷组合模糊度浮点解进行滤波，利用S004中的取整固定方法将滤波平滑后的宽巷组合模糊度浮点解取整固定，获得宽巷组合模糊度固定解。进一步的，还可再剔除残差超过0.3周的卫星。
取整公式为：
其中，round为取整运算，
为宽巷组合模糊度固定解。
S007：利用基频B1I和B3I的双差载波观测值和双差伪距观测值构建无电离层组合，得到无电离层组合双差载波观测值、双差伪距观测值、双差模糊度浮点解。
具体可使用北斗三号卫星的基频B1I和B3I的双差载波观测值和双差伪距观测值组成无电离层组合，构建无电离层组合双差观测方程如下：
上述方程中，i，j为卫星标识，b为基准站标识，r为监测站标识，
为无电离层组合双差伪距观测值，
为无电离层组合双差载波观测值，
为无电离层组合双差模糊度浮点解，f1和f3分别为B1I和B3I的频率，
和
为基频B1I的双差载波观测值和双差伪距观测值，
和
为基频B3I的双差载波观测值和双差伪距观测值。
利用上述观测方程中公式(14)，可以得到无电离层组合双差模糊度浮点解。
S008：构建无电离层组合模糊度相关的卡尔曼滤波方程，利用卡尔曼滤波方程估计出天顶对流层湿延迟，得到削弱天顶对流层湿延迟影响和观测噪声影响的无电离层组合双差模糊度浮点解，最终提高基频B1I模糊度浮点解
的固定效果。
S009：将滤波平滑后的无电离层组合模糊度浮点解
和宽巷组合模糊度固定解
代入公式(15)，得到基频B1I模糊度浮点解
S010：构建基频B1I模糊度相关的模糊度矩阵X和协方差矩阵Q，再对基频B1I双差模糊度浮点解
进行LAMBDA搜索，获得基频B1I双差模糊度固定解
矩阵X由步骤S009中求解出的基频B1I模糊度浮点解
组成，其表达式如下：
其中j为参考卫星标识，i，k，t为非参考卫星标识，r为监测站标识，b为基准站标识。
由于误差的传递性，
与
具有相同的协方差，所以协方差矩阵Q即为无电离层组合卡尔曼滤波方程中协方差矩阵的无电离层组合模糊度部分。
S011：基于零均值假设获得基频B1I的载波观测值的单差残差序列，再基于小波分析提取单差残差低频分量(即观测值中的多路径误差序列)。
具体的，可采集一期连续7天的GNSS观测数据，利用上述已经固定的
模糊度，基于零均值假设(即随机误差项均值为0)获得B1I频点的载波观测值的单差残差序列，再利用小波变换剔除单差残差序列中的高频分量，获得单差残差序列中的低频分量。
由于所述应用场景为水闸，水闸距离水面较近，且在水平0-180度，高度角0-80度范围内通常是完全遮挡，具有较为严重的多路径误差，对常规定位方法的模糊度固定率和定位精度影响较大，难以实现在多路径误差较大、卫星遮挡严重的环境中实现快速精确定位；又由于水闸周围建筑物等环境随时间变化不大，因此可以看做是结构化环境，结构化环境中每颗卫星每个频点受到的多路径误差具有空间域重复性，因此可采用半天球模型削弱多路径误差。
S012：基于最小高度角纬度和最小方位角经度构建半天球模型。
通过前期采集的连续7天的基频B1I的载波观测值单差残差序列，针对北斗三号卫星B1I频点，以高度角作为纬度，以方位角作为经度，构建半天球模型。
具体的，可以监测站为原点，以高度角Ele(0～90°)作为纬度，方位角Azi(0～360°)作为经度，构建半天球模型，最低高度角为ELmin，最高高度角为ELmax，并以最小格网纬度dele和最小格网经度dazi进行格网点划分。
将步骤S011中获得单差残差序列中的低频分量代入到公式(17)中，得到各北斗三号卫星B1I频点(除北斗三号卫星中的地球静止轨道卫星外，地球静止轨道卫星不播发B1C和B2a频点，无法构建上述超宽巷组合)的半天球模型。
假设某格网点m内有北斗三号卫星i，针对北斗三号卫星i的B1I频点构建多路径误差参数为：
式中：Mulm,i,B1I为格网点m内北斗三号卫星i的B1I频点多路径误差，sdi,B1I,k为格网点m内北斗三号卫星i的B1I频点的n个观测值单差残差中的第k个观测值单差残差。
S013：后续对监测点进行监测时首先执行步骤S001构建双差观测方程，然后利用半天球模型对基频B1I双差载波观测值进行多路径误差削弱，再执行S002～S010步骤求解基频B1I双差模糊度固定解。
完成半天球模型建模后，将参考卫星i和非参考卫星j在半天球多路径误差模型中对应当前高度角、方位角格网内的多路径误差值作差，得到监测点的半天球模型双差多路径误差，然后直接将B1I频点双差载波观测值减去半天球模型双差多路径误差，其表达式入下：
式中等式
为削弱多路径误差后的B1I频点的双差载波观测值，
为未削弱多路径误差的双差载波观测值，Mulm,i,B1I为监测站参考卫星i在格网m内的单差多路径误差。Muln,j,B1I为非参考卫星j在格网n内的单差多路径误差，再利用S002～S010步骤得到卫星j的
模糊度的固定解，从而提高
模糊度的固定率和定位精度。
S014：利用超宽巷组合E1(-1,0,0,1)、E2(0,-1,1,0)模糊度固定解
和
宽巷组合(1,0,-1,0)模糊度固定解
与基频B1I双差模糊度固定解
进行组合，可以分别求出B2a模糊度固定解
B3I模糊度固定解
和B1C模糊度固定解
具体组合方式如下：
S015：将基频模糊度回代，获得监测点的坐标变化量，并基于此判定监测点是否变形。
将基频模糊度固定解
回代，求得监测点的坐标变化量。具体步骤如下：
取步骤S010中模糊度相关协方差矩阵Q和模糊度矩阵X，利用上述基频B1I双差模糊度固定解
构建B1I双差模糊度固定解矩阵Xfix，矩阵Qab为矩阵Q的模糊度与坐标改正项协方差部分，矩阵Xa为矩阵X中坐标改正量部分，利用如下方程可以解出坐标改正量矩阵Xxyz：
Xxyz＝Xa-Qab·Q-1·(Xa-Xfix) (21)
平面坐标改正量矩阵Xxyz为三行一列矩阵，分别对应X,Y,Z方向的改正量，其反映的是当前历元监测点坐标相对初始坐标(初始坐标为监测站建站后通过GAMIT软件采用连续一天的数据计算得到)的变化量，即监测点的变形量，当监测点的变形量超过预设阈值时，认为该监测点发生较为严重的变形，进行告警。由此可实现在半遮挡环境下，卫星几何分布差、观测卫星数量少、观测数据质量降低、多路径误差影响严重环境下的实时变形监测功能。
需要说明的是，在后续监测过程中，可根据监测点的环境是否发生变化考虑是否重新建模，建模过程可参照S011～S012半天球模型的建模过程，此处不再赘述。
实施例2公开一种半遮挡环境下的水闸变形监测系统，其主要包括北斗三号卫星、基准站和监测站；其中，基准站用于接收GNSS观测数据和导航星历数据并发送给监测站；监测站用于接收基准站发送的GNSS观测数据和导航星历数据，并执行实施例1中所述的半遮挡环境下的水闸变形监测方法，具体方法此处不再赘述。
最后需要说明的是，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 (10)
1.一种半遮挡环境下的水闸变形监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S001：在接收到的基准站的GNSS观测数据X1和监测站自身获得的GNSS观测数据X2中选取北斗三号卫星中B1I、B2a、B3I、B1C四个频点作为基频，利用所述基频的载波观测值和伪距观测值构建基频双差观测方程，得到所述基频的双差载波观测值和双差伪距观测值；
S002：利用所述基频的双差载波观测值和双差伪距观测值，按照不同系数进行组合，构建两组无几何无电离层超宽巷组合，并得到超宽巷组合模糊度浮点解；
S003：对超宽巷组合模糊度进行滤波，得到平滑后的超宽巷组合模糊度浮点解；
S004：将平滑后的超宽巷组合模糊度浮点解取整固定，得到超宽巷组合模糊度固定解；
S005：利用基频B1I和B3I的双差载波观测值构建无电离层宽巷组合，再利用超宽巷组合模糊度固定解和双差载波观测值与宽巷组合双差载波观测值进行组合，得到宽巷组合模糊度浮点解；
S006：对宽巷组合模糊度进行滤波，再将滤波平滑后的宽巷组合模糊度浮点解取整固定，得到宽巷组合模糊度固定解；
S007：利用基频B1I和B3I的双差载波观测值和双差伪距观测值构建无电离层组合，并得到无电离层组合双差载波观测值、双差伪距观测值和双差模糊度浮点解；
S008：利用卡尔曼滤波方程对无电离层组合模糊度进行滤波，得到削弱天顶对流层湿延迟影响和观测噪声影响的无电离层组合双差模糊度浮点解；
S009：基于滤波平滑后的无电离层组合双差模糊度浮点解和宽巷组合模糊度固定解，计算基频B1I双差模糊度浮点解；
S010：构建基频B1I双差模糊度相关的模糊度矩阵Q和模糊度矩阵X，通过LAMBDA算法对基频B1I双差模糊度浮点解进行搜索，获得基频B1I双差模糊度固定解；
S011：对连续采集若干天的GNSS观测数据，基于零均值假设获得基频B1I的载波观测值的单差残差序列，再基于小波分析提取单差残差序列中的低频分量；
S012：针对基频B1I，基于最小高度角纬度和最小方位角经度构建基频B1I半天球多路径误差模型；
S013：后续监测时首先执行步骤S001构建双差观测方程，然后利用所述半天球多路径误差模型对基频B1I双差载波观测值进行多路径误差削弱，再执行步骤S002～S0010求解基频B1I双差模糊度固定解；
S014：将所述超宽巷组合模糊度固定解、宽巷组合模糊度固定解与基频B1I双差模糊度固定解进行组合，分别求出基频B2a、B3I和B1C双差模糊度固定解；
S015：将所述基频B1I、B2a、B3I、B1C双差模糊度固定解回代，获得水闸监测点坐标变化量，当所述监测点的变形量超过预设阈值时，判定所述监测点发生严重变形。
2.如权利要求1所述的水利设施变形监测方法，其特征在于，所述步骤S001中，所述双差观测方程包括双差载波观测方程和双差伪距观测方程，具体如下：
式中，i，j为卫星标识，b为基准站标识，r为监测站标识，
为双差载波观测值，
为双差伪距观测值，
为双差几何站星距离，
为双差电离层延迟，
为双差对流层延迟，
为双差模糊度，
为双差多路径误差，
分别为双差载波观测噪声和双差伪距观测噪声。
3.如权利要求2所述的水利设施变形监测方法，其特征在于，所述步骤S002中，两组超宽巷组合分别为E1(-1,0,0,1)、E2(0,-1,1,0)，组合观测方程如下：
式中，i，j为卫星标识，b为基准站标识，r为监测站标识，
为组合后的双差载波观测值，η(m,n,p,q)和η(a，b，c，d)为组合后的电离层放大系数，λ(m,n,p,q)为组合后的载波波长，
和
分别为组合后的载波观测噪声和组合后的伪距观测噪声，Δ▽P(a,b,c,d)为组合后的双差伪距观测值，f1、f2、f3、f4分别对应载波B1I、B2a、B3I、B1C的频率，
其中组合E1中组合系数为：m＝-1,n＝0,p＝0,q＝1；组合E2中组合系数为：
m＝0,n＝-1,p＝1,q＝0；a、b、c、d为与m、n、p、q相关的待求双差伪距观测方程的组合系数；
通过所述组合观测方程，使a+b+c+d＝1，η(m,n,p,q)+η(a+b+c+d)＝0即可消除对流层延迟、轨道误差和电离层延迟误差；
同时满足
并通过最小范数法可以求出a,b,c,d的值，然后通过公式(7)获得超宽巷模糊度浮点解：
所述步骤S005中，得到的宽巷组合模糊度浮点解表达式如下：
式中，i，j为卫星标识，b为基准站标识，r为监测站标识，a,b为常数，
为由B1I和B3I组成的宽巷组合模糊度，λ(1,0,-1,0)为宽巷组合波长，
和
为超宽巷组合载波观测值，
为双差几何站星距，
为双差对流层延迟，
和Δ▽N(0,-1,1,0)均为超宽巷组合模糊度的固定解，λ(-1,0,0,1)和λ(0,-1,1,0)均为超宽巷组合波长；所述步骤S007中，利用基频B1I和B3I的双差载波观测值和双差伪距观测值构建无电离层组合，并得到无电离层组合双差观测方程如下：
式中，i，j为卫星标识，b为基准站标识，r为监测站标识，
为无电离层组合双差伪距观测值，
为无电离层组合双差载波观测值，
为无电离层组合双差模糊度浮点解，f1和f3分别为B1I和B3I的频率，
和
为基频B1I的双差载波观测值和双差伪距观测值，
和
为基频B3I的双差载波观测值和双差伪距观测值；
所述步骤S009中，基频B1I双差模糊度浮点解
的计算公式如下：
所述步骤S010中，所述模糊度矩阵X由步骤S009中求解出的基频B1I双差模糊度浮点解组成，所述协方差矩阵Q为无电离层组合卡尔曼滤波方程中协方差矩阵的无电离层组合模糊度部分。
4.如权利要求3所述的水利设施变形监测方法，其特征在于，所述步骤S003和步骤S006中，均利用Hatch进行滤波；所述Hatch滤波方程如下：
式中，
为滤波后的双差模糊度，
为当前历元双差模糊度，
为上历元滤波后双差模糊度，locktime为当前非参考卫星i连续锁定次数。
5.如权利要求3所述的水利设施变形监测方法，其特征在于，所述步骤S004中，取整公式为：
其中，round为取整运算，
为超宽巷组合模糊度固定解；
所述步骤S006中，取整公式为：
其中，round为取整运算，
为宽巷组合模糊度固定解。
6.如权利要求3所述的水利设施变形监测方法，其特征在于，所述步骤S004中还包括：剔除模糊度残差超过第一预设值的卫星；所述步骤S006中还包括：剔除模糊度残差超过第二预设值的卫星。
7.如权利要求3所述的水利设施变形监测方法，其特征在于，所述步骤S012中，构建半天球多路径误差模型的方式如下：
以所述监测站为原点，以高度角Ele(0～90°)作为纬度，方位角Azi(0～360°)作为经度，构建半天球多路径误差模型，最低高度角为ELmin、最高高度角为ELmax，并以最小格网纬度dele和最小格网经度dazi进行格网点划分；
将步骤S011中获得的单差残差序列中的低频分量代入到公式(17)中，得到基频B1I的半天球多路径误差模型，其中，针对网点m内的北斗三号卫星i的基频B1I构建多路径误差参数为：
式中：Mulm,i,B1I为格网点m内北斗三号卫星i的基频B1I多路径误差，sdi,B1I,k为基频B1I的n个观测值单差残差中的第k个观测值单差残差。
8.如权利要求3所述的水利设施变形监测方法，其特征在于，所述步骤S014中，利用超宽巷组合
模糊度固定解
和
宽巷组合(1,0,-1,0)模糊度固定解
与基频B1I模糊度固定解
进行组合，分别求出基频B2a双差模糊度固定解
基频B3I双差模糊度固定解
和基频B1C双差模糊度固定解
组合方式如下：
9.如权利要求3所述的水利设施变形监测方法，其特征在于，所述步骤S015具体包括：取步骤S010中基频B1I模糊度相关的协方差矩阵Q和模糊度矩阵X，利用基频B1I双差模糊度固定解
构建B1I双差模糊度固定解矩阵Xfix，矩阵Qab为矩阵Q的模糊度与坐标改正项协方差部分，矩阵Xa为矩阵X中坐标改正量部分，利用公式(21)解出监测点坐标改正量矩阵Xxyz：
Xxyz＝Xa-Qab·Q-1·(Xa-Xfix) (21)
式中，坐标改正量矩阵Xxyz为三行一列矩阵，分别对应X,Y,Z方向的改正量，其反映的是当前历元监测点坐标相对初始坐标的变化量，即监测点的变形量。
10.一种半遮挡环境下的水闸变形监测系统，其特征在于，包括北斗三号卫星、基准站和监测站；所述基准站用于接收GNSS观测数据和导航星历数据并发送给监测站；所述监测站用于接收基准站发送的GNSS观测数据和导航星历数据，并执行权利要求1至9任意一项所述的半遮挡环境下的水闸变形监测方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN2022112644841 | 2022-10-17 | ||
| CN202211264484 | 2022-10-17 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116026226A true CN116026226A (zh) | 2023-04-28 |
Family
ID=86080846
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310015948.3A Pending CN116026226A (zh) | 2022-10-17 | 2023-01-06 | 一种半遮挡环境下的水闸变形监测方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116026226A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117233799A (zh) * | 2023-11-08 | 2023-12-15 | 武汉大学 | 基于虚拟基准站的煤矿采空区地表形变监测方法 |
| CN117991303A (zh) * | 2024-04-03 | 2024-05-07 | 武汉大学 | 一种天线环境变化情况下的多路径误差修正方法及装置 |
-
2023
- 2023-01-06 CN CN202310015948.3A patent/CN116026226A/zh active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117233799A (zh) * | 2023-11-08 | 2023-12-15 | 武汉大学 | 基于虚拟基准站的煤矿采空区地表形变监测方法 |
| CN117233799B (zh) * | 2023-11-08 | 2024-02-09 | 武汉大学 | 基于虚拟基准站的煤矿采空区地表形变监测方法 |
| CN117991303A (zh) * | 2024-04-03 | 2024-05-07 | 武汉大学 | 一种天线环境变化情况下的多路径误差修正方法及装置 |
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