降雨和库水位变动联合作用下滑坡位移加权反分析及监测预警方法

降雨和库水位变动是诱发大型库岸滑坡体持续变形甚至失稳的主要外在因素。针对以上两种因素联合作用下滑坡体的变形特征,本文提出一种基于多源数据的“反演-评估-融合-预警”四步式滑坡监测预警方法。该方法采用趋势项位移进行力学参数反演,有效避免了降雨、库水位变动等外在因素对反演结果的影响。同时,采用熵权值构建了反演目标函数,借此考虑了不同位置监测点对反演结果的影响程度。此外,考虑了滑坡体自身的地质条件和坡体结构对监测预警的影响,综合运用安全系数和综合变形速率构建了具有地质和力学基础的预警模型。采用本文方法对贵州三板溪水电站东岭信滑坡体进行了力学参数反演和监测预警,结果表明:该滑坡体整个监测期间的安全系数在1.25~1.70之间波动,整体状态呈下降趋势,基于安全系数的角度判断其尚处于稳定状态;综合变形速率呈现上、下波动趋势,与安全系数在变化规律上具有高度的相关性,两者可以从整体上表征该滑坡体在降雨和库水位变动联合作用下稳定性的演进过程;当前监测时刻点的综合变形速率是0.0599,根据分级预警模型判断此滑坡体当前处于稳定变形阶段(Ⅰ级预警),与安全系数的判断结果具有一致性。

顾及信号振荡特征的慢滑移信息时空提取

针对传统滤波和固定函数拟合等方法探测慢滑移信号时易产生信息误剔除或伪信号提取等问题,提出一种基于信号振荡特征的慢滑移时空信息探测方法:利用多通道奇异谱分析分解坐标序列;然后根据慢滑移位移特征确定信号的起止时间;最后基于信号的振荡方向和振幅归一化明确空间响应方向和强度。仿真结果表明,相较于主成分分析和独立成分分析,该方法在探测慢滑移起止时间、空间响应方向和强度等方面优势明显:实际应用中,利用该方法成功探测出新西兰马纳瓦图的慢滑移事件,测站WANG和PNUI连线两侧的空间响应方向相反,强度大,地震危险性高;而独立成分分析和主成分分析探测到的空间响应可能受到共模误差影响,时间响应也无法明确慢滑移起止时间。

面向月球科研站任务的地月准实时遥操作模拟验证系统设计与关键技术研究

针对月球科研站任务地月遥操作需求和特点,设计地月准实时遥操作模拟验证系统,对其中的关键技术海量多尺度遥感数据环境感知、空地协同高精度定位、基于混合现实的预测仿真等进行了研究。提出了基于海量多尺度遥感数据的联合处理方法,环境感知数据融合可处理米级至厘米级环境感知结果;设计基于空地多运动平台协同定位的原型软件,空地协同地标约束下,定位精度不低于轨道器影像1个像素;开发了带有力觉反馈的预测仿真验证平台,在2~3 s变时延约束下可在仿真环境下协同演示遥操作过程,真实还原从端的遥操作作业场景,提高遥操作的执行效率和安全性。为地面人员的方案设计、操作手训练、故障处置等提供实时支持,为我国未来实施月球科研站任务筑牢基础。

卡斯卡迪亚慢滑移信息的GNSS时空探测

针对断层慢滑移时空分布信息探测困难的问题,基于全球卫星导航系统(GNSS)坐标序列,提出一种利用多通道奇异谱分析(MSSA)探测卡斯卡迪亚消减带慢滑移事件时空分布的方法:根据慢滑移分量的振荡特点确定窗口长度,采用时间迟滞矩阵对协方差阵进行增广,以提高对异常信息的识别能力;对振幅归一化获取空间响应,通过快速傅里叶变换分析慢滑移频谱特征。结果表明,卡斯卡迪亚消减带2007-01-05—2007-02-23和2008-04-22—2008-06-14发生了2次慢滑移事件,2次事件呈东南、西北区域的反向运动特征,且东南部响应程度明显高于西北地区;频谱特征显示,慢滑移信息表现为低频特征,且主要为随机游走噪声。研究结果可为板内地震前兆性信息探测提供参考。

无人机抛投式GNSS滑坡监测设备智能化部署选址方法

GNSS技术广泛应用于滑坡形变监测,而复杂艰险的高危滑坡往往人员难至,导致GNSS监测设备安装困难。无人机抛投部署技术为解决此问题提供了可能,然而其前提是为无人机抛投提供适宜的目标部署位置,传统的选址方法主要依赖专家现场踏勘评估,无法满足该场景应用需求。为此,本文首先利用无人机航测、InSAR-Stacking技术获取选址区域的DSM、DOM及地表历史形变速率图,然后基于深度学习、地形分析等方法提取历史形变、裂缝分布、坡度、地表粗糙度、植被指数、坡向等选址因子,最后基于层次分析法对多个选址因子进行决策融合,智能化评估滑坡区域内不同位置的选址适宜性并推荐无人机抛投式GNSS监测设备的目标部署位置。以甘肃黑方台滑坡区域为例开展选址试验,评估了该区域内的选址适宜性并推荐了4处GNSS监测设备部署位置,现场情况及历史站点形变序列验证了本文方法的有效性。本文方法综合考虑了形变监测、部署难度、观测条件及持续运行等需求,可高效评估选址区域内设备部署的适宜程度,对于提升无人机抛投式GNSS监测设备的部署效率及监测效果具有重要参考价值。

摄影测量局部场景稳健合并的并行式运动恢复结构方法

针对并行式运动恢复结构(SfM)在局部场景合并时稳健性差的问题,提出一种摄影测量局部场景稳健合并的并行式SfM方法。对整个场景的影像关联图进行分块及扩展处理,得到相互重叠的子区块,并利用一种改进的增量式SfM方法生成局部场景重建结果。在局部场景合并时,首先利用局部场景的重叠关系构建子区块关联图,并以子区块三元组为单元,进行粗差剔除;然后,利用子区块三元组的代数性质,优化得到更符合几何一致性的子区块间的相对变换;最后,从上述结果中计算得到更准确的局部场景到统一坐标系下的尺度、旋转、平移变换。试验采用无人机影像,结果表明本文方法在局部场景合并时有更好的稳健性,而且SfM结果的精确度也要优于其他并行式方法和COLMAP,在摄影测量和实景三维重建中有较大的应用潜力。

基于CSLS-CycleGAN的侧扫声纳水下目标图像样本扩增法

针对侧扫声纳水下目标图像稀缺,获取难度大、成本高,导致基于深度学习的目标检测模型性能差的问题,结合光学域类目标数据集丰富的现状,提出一种基于通道和空间注意力(channel and spatial attention,CSA)模块、最小二乘生成对抗生成网络(least squares generative adversarial networks,LSGAN)及循环对抗生成网络(cycle generative adversarial networks,CycleGAN)的侧扫声纳水下目标图像样本扩增方法。首先,受CycleGAN的启发,设计基于循环一致性的单循环网络结构,保证模型的训练效率。然后,在生成器中融合CSA模块,减少信息弥散的同时增强跨纬度交互。最后,设计了基于LSGAN的损失函数,提高生成图像质量的同时提高训练稳定性。在船舶光学域数据集与侧扫声纳沉船数据集上进行实验,所提方法实现了光学-侧扫声纳样本间信息的高效、稳健转换以及大量侧扫声纳目标样本的扩增。同时,基于本文生成样本训练后的检测模型进行了水下目标检测,结果表明,使用本文样本扩增数据训练后的模型在少样本沉船目标检测的平均准确率达到了84.71%,证明了所提方法实现了零样本和小样本水下强代表性目标样本的高质量扩增,并为高性能水下目标检测模型构建提供了一种新的途径。

Schmidt算法在导航卫星自主定轨中的应用

针对现有导航卫星自主定轨采用的等效观测Kalman滤波算法精度难以进一步提升的问题,本文将顾及卫星间状态量协方差信息的Schmidt分布式算法应用于自主定轨,给出了逐观测量处理的Schmidt分布式算法测量更新和时间更新计算公式,提出了采用平方根滤波方法解决Schmidt分布式算法用于星间链路定轨时协方差阵非负定问题。仿真和实测数据自主定轨结果表明,相比等效观测分布式滤波算法,本文方法能够有效提升自主定轨精度。

中国地震科学实验场BDS-3定位精度和地壳运动初步分析

我国BDS-3卫星导航系统于2020年7月建成,并为全球用户提供服务,自此开始,中国地震科学实验场(简称“实验场”)的GNSS测站相继接收BDS-3卫星数据,目前已经积累了2年多的观测数据,为BDS-3应用于川滇地区地壳运动监测提供了重要平台和数据保障。为评估实验场BDS-3观测数据的精度及其应用于地壳监测的可行性,本文首先根据各测站所记录的BDS-3的B1I和B3I两个频点的多路径效应和信噪比与卫星高度角之间的关系,对BDS-3的数据质量进行评价。然后,基于高精度数据处理软件GAMIT/GLOBK (10.7版)对各测站同期记录的BDS-3和GPS数据分别进行处理,得到BDS-3和GPS坐标时间序列。基于包括线性项、年周期项和半年周期项等分量的函数模型,利用极大似然法分别对BDS-3和GPS时间序列进行拟合估计,得到各测站的线性速度、年周期和半年周期信号,并对拟合结果对比分析,评定BDS-3和GPS的定位精度。最后,讨论BDS-3定位精度的影响因素和BDS-3水平速度场的区域性特征。研究表明:实验场BDS-3与GPS原始数据质量相当,BDS-3坐标时间序列的均方根残差(RMS)的平均值在N、E、U方向上分别为4.42、4.25和8.34 mm,稍大于GPS的结果。BDS-3与GPS速度场在E方向存在约2.0 mm/a系统性差异。在区域分布特征方面,BDS-3和GPS的速度场、周年期和半年信号没有明显差别。认为目前影响BDS-3定位精度的因素主要为卫星轨道产品不够完善,经验型太阳光压模型和卫星天线相位中心改正模型等欠缺。造成BDS-3和GPS速度场差异的原因主要为两者的定位基准不一致。随着实验场BDS-3观测数据的积累和数据解算模型的改进,BDS-3可望达到GPS的定位精度,并形成独立于GPS的监测系统,为该区地壳运动监测和地震预测提供优质的大地测量产品。

顾及通信延迟的车路协同高精度定位

近几年,随着智能交通和通信技术的发展,智能车路协同系统引起了广泛的关注。车辆的位置特征是智能交通中的基本元素。车路协同环境下,车辆可通过通信设备接收路侧端的定位信息进行自车定位。本文旨在解决车路协同环境中不稳定的通信延迟带来的定位误差的问题,提出了一种基于因子图的考虑通信延迟的车辆高精度定位模型。在GNSS的情况下,基于路侧激光雷达点云LiDAR聚类方法识别和定位目标车辆,通过4G通信网络将目标定位结果发送至车辆,采用因子图将当前时刻的车载惯性测量单元IMU测量信息与滞后的路侧目标定位结果直接融合,基于增量平滑推理方法,实现车辆位置、速度和姿态的最优估计。最后,结合实测和仿真数据,利用实车试验验证了本文方法,与传统处理时间延迟的外推法对比分析,结果表明本文方法可提高车辆的定位和测速精度,并消除了高度不稳定的通信延迟对定位的影响。

时序InSAR与GNSS联合约束下的亚东-谷露断裂运动特征

亚东-谷露断裂作为青藏高原东南部自新生代以来规模最大、活动性最强的拉张断裂,在青藏高原的构造变形与物质运移等过程中起着重要的调节与转换作用。但由于以往大地测量资料的不足,导致对亚东-谷露断裂整体运动特征的定量化分析较为匮乏。因此,本文收集并处理了亚东-谷露断裂地区2017年10月至2022年4月的哨兵影像数据,并联合GNSS速度场,解决了不同参考系下的形变场融合问题,获取了覆盖整个亚东-谷露断裂的高精度、高分辨率震间地壳形变场。进一步基于弹性微块体模型,精细厘定了亚东-谷露断裂现今活动特征:断裂整体以东倾为主,最佳倾角为68°,现今以拉张运动为主,速率为2~6 mm/a,并由南到北逐渐递增。另外,该断裂中段和北段的闭锁深度约为14 km;但南段可能受到主喜马拉雅逆冲断裂的影响,导致闭锁区域较浅,深度仅为4 km。最后,基于断裂的滑动亏损率与历史地震分布,分析得到断裂北段的地震危险性更高,为区域的地质灾害评估提供了重要参考。

利用恒星与低轨卫星同时成像实现地面定位的算法

天文定位技术抗干扰性强,隐蔽性好,误差不随时间积累,在陆基、海基、空天基平台上应用广泛。近些年,低轨巨星座技术迅猛发展,为导航技术的发展提供了契机。本文提出了一种基于低轨卫星光学观测的定位算法,以星间角距作为基本观测量,详细推导了定位模型,分析了影响定位精度的主要误差源,给出了误差传播公式。基于星链星座的仿真试验表明,本文算法平均定位精度可达30.5 m,其中北向、东向、天向平均定位精度分别为4.3、6.3、29.5 m。本文算法不仅保留了传统天文定位技术的优点,而且无须水平基准,为小型化、快速化和自动化天文导航装备的研制提供了一种思路,具有潜在的应用价值。

局部区域GNSS地壳形变监测系统设计与精度分析

为探索页岩气开采与地壳形变的关系、地表形变对页岩气压裂的响应等,布设一套GNSS跨断层形变监测系统。该系统综合使用静态和动态测量方法采集地表形变信息,结合多种GNSS定位方式增加监测区域地表动态位移信号探测的可靠性,并利用网络通讯与云服务器实现数据的自动化传输、设备的远程管理和站点的动态监测。考虑到测量误差与形变量之间的可区分度问题,文章从测量精度方面进行详细的分析。静态测量计算结果表明,单日基线解和PPP静态解精度在水平和垂直方向均可达到10 mm以内。四川泸定6.8级地震动态定位计算结果表明,RTK解、PPK解和PPP动态解时间序列中,瞬态地表位移信号的可识别程度也可达到10 mm以内。精度分析结果认为该系统可以较好地反映监测区域的部分长期和瞬态形变信息。

GPS/Galileo FCB估计方法与数值分析

为了进一步研究不同分析中心精密产品对全球卫星导航系统(GNSS)精密单点定位(PPP)中卫星端硬件延迟小数周偏差(FCB)的影响,对GNSSFCB估计算法进行分析:介绍GNSSFCB估计的流程和算法;然后采用2021年共51d分布在全球221个测站的数据估计全球定位系统(GPS)、伽利略卫星导航系统(Galileo)卫星端的FCB;最后分析使用德国地学中心(GBM)和欧洲定轨中心(COD)精密产品对GNSS FCB结果的影响。研究结果表明:使用不同分析中心的精密产品对与宽巷(WL)FCB没有影响,并且在51 d之内,绝大部分GPS卫星的WL FCB非常稳定,几乎都在0.1周(1周载波长度=1倍波长)之内,所有Galileo卫星的WLFCB均在0.05周以内;对于窄巷(NL)FCB,大多数GPS和Galileo卫星的CODNLFCB和GBMNLFCB数值在0.1周之内变化,少部分卫星变化在0.15周左右,GPSNLFCB残差分布在±0.15和±0.25周以内的占比超过91.6%和94.2%,而GalileoNLFCB残差分布在±0.15和±0.25周以内的占比超过92.6%和95.1%;整体看来,Galileo卫星的WL和NL FCB要优于GPS,COD NL FCB要优于GBM NLFCB,采用GBM改变策略之后得到的NLFCB要优于改变策略之前的NLFCB,且所有改变策略之后的GalileoNL FCB均为0,而大部分GPS卫星的NL FCB并不为0。

基于高斯过程回归的Wi-Fi RTT/RSS测距与指纹定位研究

基于往返时间(RTT)测量的智能手机Wi-Fi测距定位受限于室内环境的复杂性,仍面临稳定性差、精度低等问题。利用同步量测的Wi-Fi RTT和信号接收强度(RSS)数据,分别从测距与指纹补偿、测距定位与匹配定位优化等方面开展研究。首先,通过分析RTT测距误差规律,建立了基于高斯过程回归(GPR)的非参数测距误差补偿模型;研究了RSS数据分布,通过拟合Wi-Fi信号路径衰减模型,构建了基于GPR的RSS补偿模型。其次,开发了基于Web端的指纹库生成和指纹定位软件,可支持RSS指纹库、RTT测距指纹库自主建设和RSS/RTT指纹定位。最后,设计了基于GPR补偿的RTT测距定位、RTT指纹定位和Wi-Fi RSS指纹匹配定位算法,并综合分析了3种方法的定位性能。实验结果表明,经过高斯补偿的RTT测距定位、RTT指纹定位和RSS指纹定位的平均精度分别提升了50.81%、52.85%和48.72%,证明了高斯过程回归模型可有效提升Wi-Fi RTT/RSS测距与指纹定位的精度与稳定性。

RTK在全国林草生态综合监测森林样地调查中的应用

RTK定位技术是目前使用最为广泛的高精度定位技术,应用RTK技术,通过硬件主机、手薄、平板电脑、测量软件、CORS通信技术与全国林草生态综合监测外业采集系统有机结合,能相互补短,快速精准测量定位样地和样木。文中阐述RTK系统组成、测量定位基本原理、工作模式及其与林草生态综合监测APP的关联应用,包括CORS账号的应用、Hi Survey软件的应用、RTK连接平板电脑后对样地和样本的定位。该技术提高了定位精度,使森林样地监测信息更加精准可靠。

基于时间卷积模型的GNSS多路径误差削弱

多路径误差是全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)短基线的主要误差源,考虑到GNSS多系统条件下,经典的恒星日滤波方法(Sidereal Filtering,SF)卫星的重访周期难以获取以及半天球模型(Multipath Hemispherical Map,MHM)需要大量数据支持的问题,引入了时间卷积网络模型(Time Convolutional Network,TCN),充分利用其对海量数据的深度挖掘能力,建立GNSS坐标序列中的多路径误差模型,并进行多路径误差的实时削弱。通过连续15 d的实验数据测试,结果表明,新方法克服了经典SF方法难以适用于多系统GNSS多路径误差的削弱,且仅需要1 d的训练样本,即可实现后续多天的多路径误差的实时削弱,其削弱效果明显优于MHM模型,表现出了良好的泛化能力。

一种优化均值漂移模型的测站筛选方法

针对均值漂移模型在异常测站剔除过程中出现的“回漂”现象导致粗差未能尽数剔除、使其拟合结果有偏于实际的问题,提出基于惩罚回归优化均值漂移模型对异常测站进行剔除的方法。利用优化后的模型方法对“中国内地构造环境监测网络”华南块体中东部观测的水平速度场数据进行拟合对比分析,并利用剔除后的有效测站进行形变特征反演。结果表明:利用惩罚回归优化的均值漂移模型能更有效地识别异常测站点,筛选后的测站数据能顾及块体整体运动的平滑性,同时比均值漂移模型剔除具有更高的拟合精度,利用有效数据反演的形变特征也符合该区域实际运动趋势。

广西区域速度场模型构建与应变特征分析

利用GAMIT/GLOBK软件解算2009-01~2019-06广西地区83个GNSS站数据,获得ITRF2014框架下GNSS站速度场,并通过Kriging插值法构建广西区域三维速度场模型。联合广西及周边136个GNSS站观测结果,采用格网距离加权法计算区域应变场,并对应变场特征进行分析。结果表明,ITRF2014框架下广西区域平均水平运动速率为34.95 mm/a,优势方向为N106.3°E,垂向运动表现为区域性缓慢隆升和沉降。23.5°N以北区域呈面应变压缩变形状态,以近SN向、NW向主压应变为主;23.5°N以南区域则呈面应变拉张变形状态,并以自西向东扇形展开的张应变为主。剪切应变场表现为四周高值、中部过渡带为低值。研究区内近10 a内地震主要发生在剪切应变高值向低值转变的区域,且时空上具有从断裂带一端向另一端迁移并折返的变化特点。

基于径向基函数插值的极移参数预报研究

极移参数预报的基础数据通常采用国际地球自转和参考系服务组织发布的最终解产品,数据分辨率为1 d。利用径向基函数对极移观测值进行插值,获取6 h分辨率的极移产品,并基于LS+AR模型进行500组预报实验。结果表明,相较于未进行插值的预报结果,该方法在1~7 d超短期预报中极移X和Y方向预报精度分别平均提升22.4%和38.4%。