桥梁GNSS-RTK变形监测数据的CEEMDAN-WT联合降噪法

在桥梁GNSS-RTK变形监测中,监测信号会被多路径噪声误差所影响。针对上述问题,提出了自适应经验模态分解(CEEMDAN)和小波变换(WT)相结合的方法对桥梁GNSS-RTK监测数据进行降噪处理。采用CEEMDAN对振动响应进行分解得到本征模态函数(IMFs),利用相关系数鉴别出有效的IMFs,同时利用WT中的不同小波基对其余噪声与信号共存的IMFs进行阈值降噪,最后对信号进行重组。通过对模拟试验和基于GNSS-RTK的海河斜拉桥实测数据进行处理,结果表明,CEEMDAN相比于EEMD能有效解决模态混叠问题,CEEMDAN与WT相结合的方法对桥梁监测数据具有良好的降噪效果,能成功提取到桥梁真实位移信息。

GPS/BDS组合的RTK多路径抑制方法

在GPS/BDS组合系统中,BDS系统的MEO轨道卫星与BDS(GEO、IGSO)/GPS轨道卫星的回归周期存在较大差异,表现为与其对应的恒星日滤波模型不唯一,其多路径误差的抑制效果也千差万别。为了取得更好的形变监测效果,采用CEEMDAN-WT联合滤波消除基线坐标序列的噪声影响,然后构建适用于GPS/BDS组合的恒星日滤波模型,基于模型提取到的多路径信息,对后一天基线序列的多路径误差进行改正。实测结果表明,经BDS(GEO、IGSO)/GPS组合的恒星日滤波模型抑制多路径误差后,基线的水平定位精度小于5 mm,高程定位精度小于1.33 cm,总体定位精度提升在40%以上。

大跨径桥梁变形监测数据的组合降噪方法研究

为了准确提取桥梁GNSS监测数据中的有效变形特征,本文充分发挥自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)与小波变换(Wavelet Transform,WT)在信号降噪中的优势,将二者结合进行桥梁GNSS监测数据降噪。首先通过CEEMDAN方法将原始监测数据分解为若干个本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),并通过相关系数识别出有效IMF分量,包含噪声的IMF分量以及无效IMF分量;其次使用WT软阈值降噪方法对包含噪声的IMF分量进一步降噪;最后重构降噪后IMF分量与有效IMF分量。通过仿真实验数据与苏通大桥实测GNSS数据对本文方法的有效性与优越性进行检验,结果表明,本文方法具有良好的降噪效果,能够有效提取桥梁的真实变形信息。