JP2017146173A - 観測データ解析装置、観測データ解析システム、および、観測データ解析方法 - Google Patents

Abstract

【課題】高精度な基線ベクトルを算出する。【解決手段】解析装置５０の解析部５４は、基線ベクトル算出部５４０、周期性ノイズを抽出するフィルタ５５１、および、減算器５５３を備える。基線ベクトル算出部５４０は、搬送波位相を含む観測データを用いて基線ベクトルを算出する。周期性ノイズを抽出するフィルタ５５１は、基線ベクトルに含まれる周期性ノイズを抽出する。減算器５５３は、周期性ノイズを基線ベクトルから減算する。【選択図】 図１

Description

本発明は、地滑り等の物理的な変化を観測して得られる観測データから、物理的な変化およびこれを導くための物理量を解析する観測データ解析装置、この観測データ解析装置を含む観測データ解析システムに関する。

現在、防災の観点から、地滑り等を観測するシステムが各種考案されている。例えば、特許文献１に記載の観測データ回収システムは、複数の観測装置、複数の中継装置、集約装置、および、監視装置を備える。

複数の観測装置は、複数の中継装置のいずれかにリンクしている。各中継装置がリンクする観測装置は異なる。複数の中継装置は、集約装置にリンクしている。

中継装置は、リンクしている複数の観測装置の観測データを取得する。中継装置は、取得した複数の観測データをまとめて、集約装置に送信する。

監視装置は、インターネット等によって集約装置に接続されている。監視装置は、集約装置に集約された複数の観測データを用いて、基線ベクトルの変化を算出し、地盤の変位を検出する。

図１１は、従来の観測データの観測間隔と基線ベクトルの算出間隔を示す図である。図１１に示すように、従来の観測システムでは、観測装置は、観測時間間隔ＴＩを３０秒［ｓｅｃ］として、搬送波位相積算値の変化量等の観測データを出力している。具体的に、図１１の例であれば、観測装置は、観測データＤＰ_１０００を出力して、時間ＴＩ（＝３０秒［ｓｅｃ］）後に、観測データＤＰ_１００１を出力し、この後、観測装置は、時間ＴＩ（＝３０秒［ｓｅｃ］）の間隔で、観測データＤＰ_１００１，ＤＰ_１００２，ＤＰ_１００３，・・・の順に出力する。これらの観測データは、逐次中継装置に送信され、中継装置に一時的に保存される。

中継装置は、基線ベクトルの算出に用いるデータ数の観測データを、１つの解析用データファイルにして集約装置に送信する。例えば、図１１の場合であれば、中継装置は、送信間隔ＴＴを１時間［ｈｒ］として、この１時間［ｈｒ］に記憶した複数の観測データからなる解析用データファイルを集約装置に送信する。具体的には、図１１の場合であれば、中継装置は、送信間隔ＴＴ（＝１時間［ｈｒ］）分の観測データＤＰ_１０００から観測データＤＰ_１１１９からなる解析用データファイルを送信し、その後、送信間隔ＴＴ（＝１時間［ｈｒ］）を置いて、次の観測データＤＰ_２０００から観測データＤＰ_２１１９からなる解析用データファイルを送信し、この後、同様の送信処理を継続する。

解析装置は、集約装置に記憶された解析用データファイルに含まれる複数の観測データを用いて、基線ベクトルを算出する。

特開２００４−１８５４５９号公報

しかしながら、従来の観測システムでは、基線ベクトルを算出できる数の観測データを取得する時間間隔、すなわち、解析用データファイルを取得する時間間隔でしか、基線ベクトルを算出できない。スタティック測位では、一般的に、上述のように１時間［ｈｒ］の観測データで基線ベクトルを算出しており、従来の観測システムでは、１時間［ｈｒ］毎にしか基線ベクトルを算出することができなかった。したがって、緊急な場合等、変位の時間変化をより詳細に検出する場合に利用できなかった。

観測データは、測位信号の受信状況の影響を受けて誤差を有する。図１２（Ａ）、図１２（Ｂ）は、測位信号の受信状況の変化による基線長の変動を示す図である。図１２（Ａ）は、１日の変動のパターンを分かり易く示しており、図１２（Ｂ）は、１日の中の時間単位、分単位の変動のパターンを分かり易く示している。

図１２（Ａ）に示すように、基線長は、略１日の周期で変動が生じる。これは、電離層による誤差、対流圏による誤差から生じる。図１２（Ｂ）に示すように、基線長は、さらに、１日の中でも、時間単位、分単位で変動が生じる。これは、観測装置の設置環境によって生じるマルチパスによる誤差等から生じる。

ここで、従来のように１時間［ｈｒ］間隔で基線ベクトルを算出した場合、図１２（Ｂ）の●印に示すように基線ベクトルが得られる。この場合、図１２（Ｂ）の点線に示すような１日単位の変動の推定は対応可能である。しかしながら、図１２（Ｂ）の周期ＴＰ１，ＴＰ２，ＴＰ３に示すような時間単位の変動に対しては、算出された基線ベクトル数が少なく、変動の周期に対して基線ベクトルの算出間隔が十分に短くなく、変動を精確に推定することができない。

このため、この変動による誤差を抑圧できず、基線ベクトルの算出精度には、この誤差に応じた限界があった。

また、従来の構成では、このような誤差に着目して基線ベクトルの誤差補正を行う構成はなく、高精度な基線ベクトルの算出ができない場合があった。

したがって、本発明の目的は、高精度な基線ベクトルを算出することにある。

この発明の観測データ解析装置は、基線ベクトル算出部、周期性ノイズ抽出フィルタ、および、減算器を備える。基線ベクトル算出部は、搬送波位相を含む観測データを用いて基線ベクトルを算出する。周期性ノイズ抽出フィルタは、基線ベクトルに含まれる周期性ノイズを抽出する。減算器は、周期性ノイズを基線ベクトルから減算する。

この構成では、基線ベクトルに含まれる周期性ノイズが抽出され、この周期性ノイズが基線ベクトルから減算されるので、基線ベクトルの算出精度が向上する。

また、この発明の観測データ解析装置は、周期性ノイズが減算された基線ベクトルから高周波ノイズを除去する高周波ノイズ除去フィルタを、備える。

この構成では、周期性ノイズが除去された基線ベクトルから、さらに高周波ノイズが除去される。これにより、基線ベクトルがさらに高精度に算出される。

また、この発明の観測データ解析装置は、データ取得部、データ抽出部、データ組合せ部をさらに備える。データ取得部は、時系列の観測データを含む解析用データファイルを外部から取得する。データ抽出部は、解析用データファイルに含まれる複数の観測データを抽出する。データ組合せ部は、基線ベクトルの算出に必要な数の時間的に連続する観測データを、抽出された複数の観測データから組合せる。この際、データ組合せ部は、第１の組合せを構成する時系列の複数の観測データにおける最も時刻の遅い側の所定数の観測データと、第２の組合せを構成する時系列の複数の観測データにおける最も時刻の早い側の所定数の観測データとが共通の観測データとなるように、複数の観測データを組み合わせる。基線ベクトル算出部は、データ組合せ部で組み合わされた複数の観測データを用いる。

この構成では、基線ベクトルの算出間隔が、基線ベクトルの算出に必要な個数の観測データを取得する時間よりも短くなる。これにより、リアルタイム性が向上するとともに、より高周波のノイズを抽出し、抑圧することが可能になる。

この発明によれば、基線ベクトルを高精度に算出することができる。

本発明の実施形態に係る観測データ解析装置の機能ブロック図 本発明の実施形態に係る観測データ解析システムの機能ブロック図 本発明の実施形態に係る観測データ解析装置の観測データの組合せ方法と基線ベクトルの算出間隔を示す図 本発明の実施形態に係る観測データ解析装置における基線ベクトルの算出間隔を示す図 本発明の実施形態に係る観測データ解析装置の解析部の第１態様の構成図 本発明の実施形態に係る観測データ解析装置におけるフィルタ処理の概念を示す図 本発明の実施形態に係る観測データの解析方法を示すフローチャート 本発明の実施形態に係る観測データ解析装置の解析部の第２態様の構成図 本発明の実施形態に係る観測データ解析装置の解析部の第３態様の構成図 本発明の実施形態に係る観測データ解析装置の解析部の第４態様の構成図 従来の観測データの観測間隔と基線ベクトルの算出間隔を示す図 測位信号の受信状況の変化による基線長の変動を示す図

本発明の実施形態に係る観測データ解析装置、観測データ解析システム、および、観測データ解析方法について、図を参照して説明する。なお、本実施形態で示す観測データ解析システムは、例えば、地滑り検出システム等に用いられる。しかしながら、予め設定した時間間隔で取得した観測データを用いて、所定の現象について解析を行うシステムであれば、本実施形態の構成および方法を適用することができる。

図１は、本発明の実施形態に係る観測データ解析装置の機能ブロック図である。図２は、本発明の実施形態に係る観測データ解析システムの機能ブロック図である。

まず、図１に示す本願発明の「観測データ解析装置」に対応する解析装置５０が含まれる観測データ解析システムについて、図２を参照して説明する。

図２に示すように、観測データ解析システム１０は、複数の観測装置２０、回線集約装置３０、サーバ４０、および、解析装置５０を備える。

回線集約装置３０、サーバ４０、および、解析装置５０は、ネットワーク１００によって接続されている。回線集約装置３０と複数の観測装置２０は、無線通信によって接続されている。なお、回線集約装置３０と複数の観測装置２０との通信は、有線であってもよい。また、回線集約装置３０は、後述の観測装置２０における観測データを取得する機能を備えていてもよい。

複数の観測装置２０は、それぞれ個別の観測位置に配置されている。観測装置２０は、可能な限りオープンスカイな環境に配置されていることが好ましい。観測装置２０は、ＧＮＳＳ受信機２１、通信制御部２２、ＧＮＳＳアンテナ２３、および、通信用アンテナ２４を備える。

ＧＮＳＳ受信機２１は、ＧＮＳＳアンテナ２３および通信制御部２２に接続されている。ＧＮＳＳ受信機２１は、ＧＮＳＳアンテナ２３で受信したＧＮＳＳ信号を捕捉追尾し、搬送波位相を算出する。ＧＮＳＳ受信機２１は、搬送波位相とその算出時刻を観測データとして、通信制御部２２に出力する。

ＧＮＳＳとは、Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍの略語であり、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＧＬＯＮＡＳＳ、Ｇａｌｉｌｅｏ等を含む。なお、ＱＺＳＳ（準天頂衛星システム）の衛星からの測位信号も、本願発明のＧＮＳＳ信号に含まれる。

通信制御部２２は、搬送波位相と算出時刻とを含む観測ファイルを生成する。通信制御部２２は、観測ファイルを、通信用アンテナ２４を介して送信する。通信制御部２２は、観測ファイルを生成する毎に、生成した観測ファイルを順次送信する。

回線集約装置３０は、通信用アンテナ３１、回線集約部３２、ルータ３３、および、メモリ３４を備える。

回線集約部３２は、各観測装置２０からの観測ファイルを受信して、メモリ３４に記憶する。

回線集約部３２は、メモリ３４に記憶されている複数の観測ファイルから解析用データファイルを生成する。解析用データファイルに含まれる観測ファイルの数すなわち観測データの数は、基線ベクトルの算出に必要最小限な数である。解析用データファイルの生成間隔は、予め設定されており、例えば、解析用データファイルを構成する複数の観測ファイル（観測データ）を取得するのに要する時間である。回線集約部３２は、生成した解析用データファイルをルータ３３に出力する。

ルータ３３は、回線集約部３２をネットワーク１００に接続する。ルータ３３は、解析用データファイルをサーバ４０に送信する。

なお、メモリ３４は省略することもできる。この際、回線集約部３２は、自身で一時記憶した複数の観測ファイルから解析用データファイルを生成する。また、観測装置２０からの観測ファイルをファイル変換することで、解析用データファイルを生成する。

サーバ４０は、回線集約装置３０からの解析用データファイルを記憶する。サーバ４０は、例えば、具体的には、ＦＴＰサーバである。なお、サーバ４０の種類は、ＦＴＰサーバに限るものではなく、解析用データファイルを記憶する機能を最低限有していればよい。

解析装置５０は、図１に示す構成を備える。具体的に、図１に示すように、解析装置５０は、データ取得部５１、データ抽出部５２、データ組合せ部５３、および、解析部５４を備える。

データ取得部５１は、ネットワーク１００への接続機能を有する。データ取得部５１は、サーバ４０に対して解析用データファイルの転送要求を行い、サーバ４０から解析用データファイルを取得する。なお、サーバ４０の所定ディレクトリに解析用データファイルが記憶されれば、当該解析用データファイルを自動的にデータ取得部５１に転送するようにしてもよい。データ取得部５１は、取得した解析用データファイルを、データ抽出部５２に出力する。

データ抽出部５２は、解析用データファイルから複数の観測データを抽出する。この際、データ抽出部５２は、各観測データの観測時刻（搬送波位相の算出時刻）を、観測データに関連付けして抽出する。データ抽出部５２は、抽出した観測データを、データ組合せ部５３に出力する。

データ組合せ部５３は、時系列の複数の観測データを、基線ベクトルの算出に必要な数（例えば、１時間［ｈｒ］分）毎にグループ化して、グループ化されたデータを解析部５４に出力する。この際、時間軸上で隣り合うグループは、共通の観測データを含んでいる。すなわち、データ組合せ部５３は、時間的に連続する第１のグループと第２のグループとを設定し、第１のグループにおける最も遅い時刻側の所定数の観測データと、第２のグループにおける最も早い時刻側の所定数の観測データとが共通になるように、観測データを組み合わせる。言い換えれば、時間的に連続する第１のグループと第２のグループを設定し、データ組合せ部５３は、第１のグループにおける最も早い時刻の観測データと、第２のグループにおける最も早い時刻の観測データとの時間差が基線ベクトルの算出に用いる数の観測データの取得に要する時間よりも短くなるように、観測データを組み合わせる。

解析部５４は、１つのグループを構成する複数の観測データを用いて、基線ベクトルを算出する。この際、基線ベクトルは、基準局の搬送波位相と、各観測装置２０の観測データである搬送波位相との位相差を用いて、観測装置２０毎に算出する。基準局の位置は、観測の開始時に既知であればよい。例えば、国土地理院の電子基準点を用いてもよい。また、観測の開始時または観測の開始前に、特定の回線集約装置３０や観測装置２０で単独測位を複数回行い、この複数の単独測位によって得られる位置座標の平均値等を基準局の位置としてもよい。この際、特定の回線集約装置３０や観測装置２０は、位置座標が変動しないもの、例えば地盤の変動が生じ無い位置に設置されたものを用いる。

図３は、本発明の実施形態に係る観測データ解析装置の観測データの組合せ方法と基線ベクトルの算出間隔を示す図である。なお、図３では、１つの観測装置の観測データについて示している。しかしながら、この処理は、他の観測装置でも同様に行われる。

データ組合せ部５３は、まず、最初の解析用データファイルを構成する観測データＤＰ_１０００から観測データＤＰ_１１１９を１時間［ｈｒ］分の観測データからなるグループＧＲ１として出力する。解析部５４は、グループＧＲ１の観測データ群を用いて、基線ベクトルＢＬ００１を算出する。

次に、データ組合せ部５３は、最初の解析用データファイルを構成する観測データＤＰ_１００２から観測データＤＰ_１１１９と、次の解析用データファイルを構成する観測データ観測データＤＰ_２０００から観測データＤＰ_２００１を１時間［ｈｒ］分の観測データからなるグループＧＲ２として出力する。解析部５４は、グループＧＲ２の観測データ群を用いて、基線ベクトルＢＬ００２を算出する。

この後、データ組合せ部５３は、グループを構成する最も早い時刻の観測データを２個ずつ（図３の例では、１分［ｍｉｎ］ずつ）ずらしながら、それぞれに１時間［ｈｒ］分の観測データからなるグループＧＲｎ（ｎは３以上の整数）を構成して出力する。これに伴い、解析部５４は、グループＧＲｎ毎に、当該グループＧＲｎを構成する観測データから基線ベクトルＢＬｎを算出する。

このような構成とすることで、２個の観測データを観測する時間（１分［ｍｉｎ］）毎に、グループＧＲを構成して基線ベクトルＢＬを算出することができる。したがって、基線ベクトルの算出に必要な数の観測データを取得する時間で、６０個のグループＧＲを構成して基線ベクトルＢＬを算出することができる。

これにより、従来の基線ベクトル算出方法よりも高い頻度で基線ベクトルを算出できる。この結果、基線ベクトルに基づく変位の時間変化を、より短い時間間隔で検出することができる。したがって、単位時間当たりの基線ベクトルの算出数を向上でき、この平均を取る演算等によって、基線ベクトルの算出精度を向上することができる。

図４は、本発明の実施形態に係る観測データ解析装置における基線ベクトルの算出間隔を示す図である。なお、図４では、横軸に時間、縦軸に基線ベクトルの基線長を示している。また、図４では、解析装置５０で算出する基線ベクトルを１０個おきにプロットしており、実際には、さらに短い（１／１０）時間間隔で基線ベクトルが得られている。

本実施形態の解析装置５０を用いることによって、基線ベクトル（基線長）が１分間隔で得られるので、図４に示すように、周期ＴＰ１＝約２時間［ｈｒ］の周期性ノイズ、周期ＴＰ２＝約２．６時間［ｈｒ］の周期性ノイズ、周期ＴＰ３＝約２時間［ｈｒ］の周期性ノイズに対して十分に短い間隔で基線ベクトル（基線長）が得られる。これにより、基線ベクトル（基線長）の時間関数は、各周期性ノイズが含まれた関数となる。

なお、従来の課題に示した１日単位の周期性ノイズは、これら周期ＴＰ１，ＴＰ２，ＴＰ３の周期性ノイズよりも周期が長い。したがって、１日単位の周期性ノイズは、これら周期ＴＰ１，ＴＰ２，ＴＰ３の周期性ノイズと同様に、この基線ベクトル（基線長）の時間関数に含まれる。

これにより、次に示す方法で、算出した基線ベクトルから周期性ノイズを抑圧することが可能になる。

図５は、本発明の実施形態に係る観測データ解析装置の解析部の第１態様の構成図である。図６（Ａ）、図６（Ｂ）、図６（Ｃ）は、本発明の実施形態に係る観測データ解析装置におけるフィルタ処理の概念を示す図である。図６（Ａ）、図６（Ｂ）、図６（Ｃ）において、横軸は周波数［Ｃｙｃｌｅ／ｄａｙ］であり、縦軸は基線ベクトルを構成する各周波数成分のパワーである。

解析部５４は、基線ベクトル算出部５４０、フィルタ５５１、遅延回路（Ｄｅｌａｙ）５５２、減算器５５３、および、フィルタ５５４を備える。フィルタ５５１が、本発明の「周期性ノイズ抽出フィルタ」である。

基線ベクトル算出部５４０は、グループＧＲを構成する観測データから基線ベクトルｙ（ｔ）を算出する。基線ベクトル算出部５４０は、基線ベクトルｙ（ｔ）をフィルタ５５１と減算器５５３に出力する。

フィルタ５５１は、基線ベクトルｙ（ｔ）に含まれる周期性ノイズを抽出する。具体的には、フィルタ５５１は、ハイパスフィルタであり、カットオフ周波数Ｔｈ（ＨＰＦ）を有する（図６（Ａ）参照。）。フィルタ５５１は、基線ベクトルｙ（ｔ）に含まれるカットオフ周波数Ｔｈ（ＨＰＦ）よりも低い周波数の成分を減衰させ、カットオフ周波数Ｔｈ（ＨＰＦ）よりも高い周波数の成分を通過させる。このフィルタ処理された成分は基線ベクトルｙ（ｔ）の高周波成分ｙＨ（ｔ）である。遅延部５５２は、基線ベクトルｙ（ｔ）の高周波成分ｙＨ（ｔ）を、所定時間分だけ遅延処理する。遅延部５５２は、遅延処理された基線ベクトルｙＨＤ（ｔ）を、減算器５５３に出力する。遅延時間は、減算器５５３において基線ベクトルｙ（ｔ）の高周波成分ｙＨ（ｔ）と基線ベクトルｙ（ｔ）との時間差が１恒星日となるように、設定されている。

減算器５５３は、基線ベクトルｙ（ｔ）と遅延処理された基線ベクトルｙＤ（ｔ）とを減算（ｙ（ｔ）−ｙＨＤ（ｔ））して、第１の補正基線ベクトルｙｃ１（ｔ）を、ＬＰＦ５５４に出力する。

基線ベクトルは、観測装置２０の変位が無ければ、略０［Ｃｙｃｌｅ／ｄａｙ］の周波数成分のみによって構成され、他の周波数成分を殆ど含まない。また、基線ベクトルは、緩やかな地盤の変動等による変位があったとしてもその周波数は極低い。すなわち、変位が生じた場合の基線ベクトルは、極低い周波数成分しか含まない。

一方、周期性ノイズは、上述の従来技術および課題に示した１時間単位、数時間単位の周期性を有し、変位のない場合の基線ベクトルの主たる周波数成分と比較して、高い周波数である。

したがって、図６（Ａ）、図６（Ｂ）に示すように、減算器５５３から出力される第１の補正基線ベクトルｙｃ１（ｔ）は、基線ベクトルｙ（ｔ）から周期性ノイズが抽出されたものとなる。

フィルタ５５４は、定常的に重畳する高周波ノイズを除去する。具体的には、フィルタ５５４は、ローパスフィルタであり、カットオフ周波数Ｔｈ（ＬＰＦ）を有する（図６（Ｃ）参照。）。フィルタ５５４は、第１の補正基線ベクトルｙｃ１（ｔ）に含まれるカットオフ周波数Ｔｈ（ＬＰＦ）よりも低い周波数成分を通過させ、カットオフ周波数Ｔｈ（ＬＰＦ）よりも高い周波数成分を減衰させることによって、第２の補正基線ベクトルｙｃ２（ｔ）を出力する。この処理によって、図６（Ｃ）に示すように、第１の補正基線ベクトルｙｃ１（ｔ）に含まれる高周波ノイズを抑圧できる。この高周波ノイズは、例えば、搬送波位相に含まれる熱雑音等のノイズに起因するものである。

このように、解析部５４に上述のフィルタを備えることによって、基線ベクトルに含まれる周期性ノイズおよび高周波ノイズ等の不要成分を抑圧でき、基線ベクトルを高精度に算出することができる。

なお、フィルタ５５１，５５４の一方を、必要とされる基線ベクトルの算出精度、フィルタの設定（カットオフ周波数の設定）等に応じて、省略することも可能である。

また、上述の説明では、解析部５４は、基線ベクトルの算出までを行う態様を示した。しかしながら、解析部５４は、この基線ベクトルを用いて観測装置２０の設置位置の変位を算出することもできる。これにより、変位を高精度に観測でき、例えば、地盤のズレや地滑りを高精度に検出することができる。

上述の説明では、解析装置による基線ベクトルの算出を、複数の機能部に分けて実行する態様を示した。しかしながら、図７に示す観測データの解析処理をプログラム化して、コンピュータ等の情報処理装置で実行してもよい。図７は、本発明の実施形態に係る観測データの解析方法を示すフローチャートである。

情報処理装置は、時系列の観測データを含む解析用データファイルを取得する（Ｓ１０１）。この際、情報処理装置は、解析対象の時間に応じた数の解析用データファイルを取得する。解析用データファイルには、基線ベクトルの１回の算出に必要な分の観測データが含まれている。この処理が、本発明の「データ取得工程」に対応する。

情報処理装置は、解析用データファイルから各観測データを抽出する（Ｓ１０２）。この際、情報処理装置は、観測データの観測時刻を関連付けした状態で抽出する。

情報処理装置は、時系列の観測データを、基線ベクトルの算出に必要な分を１グループとして抽出する（Ｓ１０３）。この処理が本発明の「データ抽出工程」に対応する。そして、この際に、上述のようにグループを構成する複数の観測ベクトルを決定する工程が、本発明の「データ組合せ工程」に対応する。情報処理装置は、グループの観測データを用いて、基線ベクトルを算出する（Ｓ１０４）。この工程が本発明の「基線ベクトル算出工程」に対応する。

情報処理装置は、所望数の基線ベクトルを算出していれば（Ｓ１０５：ＹＥＳ）、周期性ノイズを抽出する（Ｓ１０７）。この工程が、本発明の「周期性ノイズ抽出工程」に対応する。情報処理装置は、基線ベクトルから周期性ノイズを減算する（Ｓ１０８）。この工程が、本発明の「減算工程」に対応する。このような処理を実行することによって、上述のように、周期性ノイズ等の不要成分を抑圧することができ、基線ベクトルを高精度に算出することができる。

情報処理装置は、所望数の基線ベクトルを算出していなければ（Ｓ１０５：ＮＯ）、基線ベクトルの算出処理を継続する。具体的には、情報処理装置は、時系列の複数の観測データにおいて、グループの最も早い時刻の観測データの位置をシフトし、新たなグループを構成する（Ｓ１０６）。この際のシフト量は、基線ベクトルの算出に必要な数の観測データを取得するのに要する時間よりも短い時間によって定義されている。情報処理装置は、新たに構成されたグループの観測データを用いて、基線ベクトルを算出する（Ｓ１０４）。

このような処理を行うことによって、基線ベクトルの算出に必要な数の観測データを取得するのに要する時間よりも短い時間間隔で基線ベクトルを算出することができる。

なお、上述の説明では、基線ベクトルの算出に必要な数の観測データを１つの解析用データファイルとする態様を示したが、解析用データファイルを構成する観測データの数はこれに限るものでなく、複数の観測データを含むものであればよい。

また、解析装置の解析部は、次に示す各態様であってもよい。

図８は、本発明の実施形態に係る観測データ解析装置の解析部の第２態様の構成図である。図８に示す解析部５４Ａは、図５に示した第１態様の解析部５４に対して、閾値決定部５５５，５５６を追加したものである。解析部５４Ａの他の構成は解析部５４と同じであり、この同じ部分の説明は省略する。

解析部５４Ａは、閾値決定部５５５，５５６を備える。閾値決定部５５５は、既知の適応型の処理を行い、減算器５５３から出力される第１の補正基線ベクトルｙｃ１（ｔ）の周期性ノイズの抑圧状態を監視しながら、カットオフ周波数Ｔｈ（ＨＰＦ）を適正に調整し、フィルタ５５１にフィードバックする。同様に、閾値決定部５５６も、既知の適応型の処理を行い、フィルタ５５４から出力される第２の補正基線ベクトルｙｃ２（ｔ）の高周波ノイズの抑圧状態を監視しながら、カットオフ周波数Ｔｈ（ＬＰＦ）を適正に調整し、フィルタ５５４にフィードバックする。

このような構成とすることによって、フィルタ５５１，５５４の閾値が状況に応じて適切に調整されるので、基線ベクトルをさらに高精度に算出することができる。

図９は、本発明の実施形態に係る観測データ解析装置の解析部の第３態様の構成図である。図９に示す解析部５４Ｂは、図５に示した第１態様の解析部５４に対して、フィルタ５５７を追加したものである。解析部５４Ｂの他の構成は、パラメータの設定を除いて解析部５４と同じであり、この同じ部分の説明は省略する。

解析部５４Ｂは、フィルタ５５７を備える。フィルタ５５７は、熱雑音やスパイクノイズ等の突発性のノイズを除去する。具体的に、フィルタ５５７は、ローパスフィルタである。フィルタ５５７のカットオフ周波数は、フィルタ５５４のカットオフ周波数よりも高い。フィルタ５５７が、本発明の「高周波ノイズ除去フィルタ」に対応する。そして、この処理を情報処理装置で実行する工程が、本発明の「高周波ノイズ除去工程」に対応する。

このようなフィルタ５５７を備えることによって、突発性のノイズの影響を抑制でき、基線ベクトルをより高精度に算出することができる。

図９では、ＨＰＦであるフィルタ５５１とＬＰＦであるフィルタ５５７を直列に接続する態様を示したが、これらの特性を同時に実現するＢＰＦのフィルタを用いてもよい。

本実施形態に係る解析部５４Ｂに対して、解析部５４Ａに示したフィルタ毎の閾値設定部を追加してもよい。

図１０は、本発明の実施形態に係る観測データ解析装置の解析部の第４態様の構成図である。図１０に示す解析部５４Ｃは、図５に示した第１態様の解析部５４に対して、フィルタ５５４Ｃを追加したものである。解析部５４Ｃの他の構成は、解析部５４と同じであり、この同じ部分の説明は省略する。

解析部５４Ｃは、フィルタ５５４Ｃを備える。フィルタ５５４Ｃは、定常的な高周波成分を除去するものである。フィルタ５５４Ｃは、具体的には、フィルタ５５４と同じローパスフィルタであり、フィルタ５５４と異なる閾値を有する。フィルタ５５４Ｃは、減算器５５３に接続されている。フィルタ５５４Ｃは、入力された第１の補正基線ベクトルｙｃ１（ｔ）をフィルタ処理して、第３の補正基線ベクトルｙｃ３（ｔ）を出力する。

このような構成では、異なる周波数帯域の高周波成分が除去された複数の基線ベクトルが出力される。これにより、地盤の状況等（水分の含有量等）によって地盤の変位速度、変位量が異なる場合のように、状況によって観測量の変化率が異なる場合に、これらの基線ベクトルを観測して、より正確な検出（地滑りの検出等）を実現することができる。

本実施形態に係る解析部５４Ｃに対して、解析部５４Ａに示したフィルタ毎の閾値設定部を追加すること、解析部５４Ｂに示したフィルタの構成を適用することも可能である。

なお、上述の実施形態では、観測システムに回線集約装置３０を１台備えている。そして、この回線集約装置３０によって全ての観測装置２０の観測データを取得している。しかしながら、回線集約装置３０に複数台の中継装置を接続（無線または有線）し、複数の中継装置がそれぞれに異なる観測装置２０から観測ファイルを受信してもよい。言い換えれば、複数の観測装置２０は、複数の中継装置から１つの中継装置を選択して、観測ファイルを送信する。複数の中継装置は、受信した観測ファイルを、回線集約装置３０に送信する。この場合、中継装置は、メモリを備える必要はない。

また、中継装置間での通信を可能にして、複数の中継装置を経由させても、観測ファイルを回線集約装置３０に送信してもよい。言い換えれば、複数の中継装置を数珠つなぎにしてもよい。さらに、これらを組み合わせて、回線集約装置３０を起点にして複数の中継装置と複数の観測装置２０によってツリー構造にしてもよい。すなわち、ネットワーク等の通信網を介して、複数の解析装置２０の解析データファイルを、サーバ４０に記憶できるシステム構成であれば、他の構成であってもよい。また、中継装置に観測装置２０の機能を追加してもよい。

また、上述の説明では、回線集約装置３０が送信する解析用データファイルに含まれる観測ファイルの数すなわち観測データ数は、基線ベクトルの算出に必要最小限な数としているが、これに限るものではない。解析用データファイルは、少なくとも複数の観測ファイルからなるものであればよい。しかしながら、解析用データファイルに含まれる観測ファイル数が少ないよりも多い方が、回線集約装置３０がネットワーク１００を用いて通信する頻度を少なくできる。

また、上述の説明では、サーバ４０としてＦＴＰサーバを用いる態様を示したが、回線集約装置３０からの解析用データファイルを記憶できる機能を有しており、解析装置５０が当該解析用データファイルを利用できる機能を有していれば、ＦＴＰサーバに限るものではない。

また、上述の説明では、サーバ４０と解析装置５０を別体にする態様を示したが、これら一体化していてもよい。この場合、一体化された装置は、算出した基線ベクトルや、基線ベクトルの解析結果による地盤の変位状況等を外部に提供できるようにするとよい。

また、観測装置２０、回線集約装置３０、および、中継装置に所定の演算能力を持たせることによって、解析装置５０で実行される基線ベクトルの解析処理を、これら観測装置２０、回線集約装置３０、および、中継装置に行わせることも可能である。この場合には、サーバ４０を用いなくてもよい。

また、上述の説明では、スタティック測位による地滑り検知に適用する場合を示したが、上述の基線ベクトルに対するフィルタ処理は、ＲＴＫ（リアルタイムキネマティック）測位、キネマティック測位、ＰＰＰ（精密単独測位）にも適用することが可能である。

１０：観測データ解析システム
２０：観測装置
２１：ＧＮＳＳ受信機
２２：通信制御部
２３：ＧＮＳＳアンテナ
２４：通信用アンテナ
３０：回線集約装置
３１：通信用アンテナ
３２：回線集約部
３３：ルータ
３４：メモリ
４０：サーバ
５０：解析装置
５１：データ取得部
５２：データ抽出部
５４，５４Ａ，５４Ｂ，５４Ｃ：解析部
１００：ネットワーク
５４０：基線ベクトル算出部
５５１：フィルタ
５５２：遅延部
５５３：減算器
５５４，５５４Ｃ：フィルタ
５５５，５５６：閾値決定部
５５７：フィルタ

Claims (11)

1. 搬送波位相を含む観測データを用いて基線ベクトルを算出する基線ベクトル算出部と、
   前記基線ベクトルに含まれる周期性ノイズを抽出する周期性ノイズ抽出フィルタと、
   前記周期性ノイズを前記基線ベクトルから減算する減算器と、
   を備える、
   観測データ解析装置。
2. 請求項１に記載の観測データ解析装置であって、
   前記周期性ノイズが減算された基線ベクトルから高周波ノイズを除去する高周波ノイズ除去フィルタを、備える、
   観測データ解析装置。
3. 請求項２に記載の観測データ解析装置であって、
   前記高周波ノイズ除去フィルタの出力の周波数成分に基づいて、前記高周波ノイズ除去フィルタのカットオフ周波数を決定する高周波ノイズ除去フィルタの閾値決定部を備える、
   観測データ解析装置。
4. 請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の観測データ解析装置であって、
   前記減算器の出力の周波数成分に基づいて、前記周期性ノイズ抽出フィルタのカットオフ周波数を決定する周期性ノイズ抽出フィルタの閾値決定部を備える、
   観測データ解析装置。
5. 請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の観測データ解析装置であって、
   時系列の前記観測データを含む解析用データファイルを外部から取得するデータ取得部と、
   前記解析用データファイルに含まれる複数の観測データを抽出するデータ抽出部と、
   基線ベクトルの算出に必要な数の時間的に連続する観測データを、抽出された複数の観測データから組合せるデータ組合せ部と、を備え、
   前記基線ベクトル算出部は、
   前記データ組合せ部で組み合わされた複数の観測データを用いる、
   観測データ解析装置。
6. 請求項５に記載の観測データ解析装置であって、
   前記データ組合せ部は、第１の組合せを構成する時系列の複数の観測データにおける最も時刻の遅い側の所定数の観測データと、第２の組合せを構成する時系列の複数の観測データにおける最も時刻の早い側の所定数の観測データとが共通の観測データとなるように、複数の観測データを組み合わせる、
   観測データ解析装置。
7. 請求項５または請求項６に記載の観測データ解析装置と、
   測位信号を受信して前記搬送波位相を含む前記解析データを出力する複数の観測装置と、
   複数の観測装置からの前記解析データを用いて前記解析用データファイルを生成し、前記解析用データファイルを出力する中継装置と、
   前記解析用データファイルを記憶するサーバと、を備え、
   前記観測データ解析装置は、前記サーバから前記複数の解析用データファイルを取得する、
   観測データ解析システム。
8. 搬送波位相を含む観測データを用いて基線ベクトルを算出する基線ベクトル算出工程と、
   前記基線ベクトルに含まれる周期性ノイズを抽出する周期性ノイズ抽出工程と、
   前記周期性ノイズを前記基線ベクトルから減算する減算工程と、
   を有する、
   観測データ解析方法。
9. 請求項８に記載の観測データ解析方法であって、
   前記周期性ノイズが減算された基線ベクトルから高周波ノイズを除去する高周波ノイズ除去工程を、有する、
   観測データ解析方法。
10. 請求項８または請求項９に記載の観測データ解析方法であって、
    時系列の前記観測データを含む解析用データファイルを外部から取得するデータ取得工程と、
    前記解析用データファイルに含まれる複数の観測データを抽出するデータ抽出工程と、
    基線ベクトルの算出に必要な数の時間的に連続する観測データを、抽出された複数の観測データから組合せるデータ組合せ工程と、を有し、
    前記基線ベクトル算出工程は、
    前記データ組合せ工程で組み合わされた複数の観測データを用いる、
    観測データ解析方法。
11. 請求項１０に記載の観測データ解析方法であって、
    前記データ組合せ工程は、第１の組合せを構成する時系列の複数の観測データにおける最も時刻の遅い側の所定数の観測データと、第２の組合せを構成する時系列の複数の観測データにおける最も時刻の早い側の所定数の観測データとが共通の観測データとなるように、複数の観測データを組み合わせる、
    観測データ解析方法。

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