基于抗差估计的多GNSS共视基准站数据融合

为了满足远程时间用户对标准时间UTC(NTSC)纳秒级配送的需求,建立了一套标准时间远程复现系统。该系统目前使用的单基准终端服务模式,存在一定的风险,若单个接收机出现故障,会影响得到的本地时间和卫星钟之间偏差(即星站钟差)的准确性。为了解决上述问题,本文提出了一种基于抗差估计的多GNSS共视基准站融合星站钟差的方法。该方法利用中位数绝对值偏差(MAD)对星站钟差数据进行异常值检测,采用IGGⅢ等价权函数的抗差估计方法对多站的星站钟差数据进行融合,输出一组稳定的基准站参考值。通过Matlab仿真,对比MAD法和3-Sigma法的异常值检测性能,对于基准站星站钟差数据,MAD法更加适用。同时,将基于抗差估计的融合法与等权融合法进行对比,前者融合数据的标准差比后者下降0.11~6.65 ns,提高了系统的稳定性。

融合GNSS和InSAR数据提高InSAR监测精度

GNSS数据反演的生成大气延迟或卫星轨道误差模型能够改正InSAR监测精度,但是大气延迟或卫星轨道误差模型需要用GNSS数据进行反演。GNSS数据反演的模型不仅计算量大,而且过程复杂。为了解决GNSS数据改正Insar误差的缺点,提出使用Kriging Kalman Filter模型融合GNSS和Insar数据的方法。该方法考虑了GNSS和InSAR数据的时空相关性,从而提高Insar监测精度。在GNSS和Insar数据融合实验中,融合沉降时间序列数据相比原始Insar沉降时间序列数据更趋近GNSS参考站的沉降时间趋势。

地面沉降InSAR监测数据融合方法——以宁波市为例

针对传统地面沉降InSAR监测中SAR数据时间跨度较短、多源SAR数据不能联合干涉处理的问题,本文提出了一种地面沉降InSAR监测数据融合方法,在对宁波市两种分辨率Radarsat-2影像进行干涉处理的基础上,获取了长时间序列地面沉降监测结果,并以同步观测的水准数据为参考,从沉降速率和时序沉降量两个方面验证了监测结果的精度和可靠性。

GPS与INSAR数据融合研究展望

分析了GPS与INSAR数据融合的必要性与可行性 ,讨论了GPS与INSAR数据融合存在的主要问题 ,进一步探讨了利用GPS数据改善INSAR相位解缠算法 ,利用GPS与INSAR数据融合建立水汽模型和大气层延迟误差改正模型 ,以及GPS高时间分辨率和高平面位置精度与INSAR高空间分辨率和高高程变形精度有效统一的问题。

惯性测量融合GNSS监测水库岸坡变形初探

【目的】为迅速识别坡体突然加速变形至破坏时的变形信息,提高监测系统的响应能力,提出了一种将惯性测量数据与GNSS监测位移在水库岸坡变形监测中进行融合的方法。【方法】在岸坡表面布设惯性传感器和GNSS观测点,首先通过用惯性测量数据解算监测点的变形速度和位移,由GNSS观测值定期校准的方式,建立数据融合流程。然后通过模拟圆弧形滑坡从等速至加速变形的过程,将仿真数据代入融合模型论证。在此基础上,将融合方法应用于水库岸坡的位移监测实例中加以分析。【结果】结果显示:惯性测量融合GNSS的方法在坡体突然加速变形时可快速识别变形信息;GNSS观测值在岸坡缓慢变形期间可对竖向、水平方向的速度和位移进行校准。【结论】结果表明,此方法能对坡体上监测点在加速变形时的速度和位移进行及时追踪,并可为岸坡稳定性的评价及监测提供多源数据,后续可开展室内试验实现融合模型的全面评估。

GPS与InSAR数据融合在矿山开采沉陷形变监测中的应用探讨

GPS与InSAR数据融合具有重要的研究意义,本文分析了传统测量方法在矿山开采沉陷形变监测中的不足,讨论了GPS与InSAR数据融合的技术优势及其在InSAR相位解缠算法、水汽模型和大气层延迟误差改正模型、时间域与空间域的融合模型和算法等方面研究内容,提出了GPS与InSAR数据融合的研究特点与具体方法,并给出了比较详细的研究方案。

基于UKF的INS/GNSS/CNS组合导航最优数据融合方法

为了提高INS/GNSS/CNS组合系统的导航精度,提出了一种基于UKF的多传感器最优数据融合方法。该方法具有两层融合结构,第一层中,GNSS和CNS分别通过两个局部UKF滤波器与INS组合,以并行的方式获得INS/GNSS和INS/CNS子系统的局部最优状态估值;第二层中,根据线性最小方差准则推导出一种矩阵加权数据融合算法,对局部状态估值进行融合,获取系统状态的全局最优估计。提出的方法无需采用方差上界技术对局部状态进行去相关处理,克服了联邦卡尔曼滤波(FKF)及其优化形式存在的缺陷。仿真结果表明,相比于FKF,提出方法的导航精度可至少提高36.4%;相比于UKF-FKF,其导航精度也可至少提高21.0%。

GPS与InSAR数据融合的研究现状与展望

GPS与InSAR数据融合研究是一个极具潜力的研究方向。本文在详细论述其研究现状的基础上,探讨了它的研究特点、应用优势。针对其研究现状,讨论了其在基本概念、相位解缠算法、水汽模型和大气层延迟改正模型、时间域与空间域的融合模型和算法、精度评定和质量控制等研究方面的问题,为GPS与In-SAR数据融合提出了基本的研究框架。

融合机载高分辨率InSAR数据的DEM生成方法

机载高分辨率干涉合成孔径雷达(InSAR)获取的高程数据是数字表面模型(DSM),需要进行编辑才能生成数字高程模型(DEM)。在分析机载高分辨率InSAR原始DSM数据特点的基础上,融合相干系数和SAR幅度图,对基于曲面拟合生成DEM的方法进行改进。通过实验表明,融合InSAR数据生成的DEM更加贴近实际地形。

利用多基线数据融合提高分布式卫星InSAR系统的干涉相位精度

分布式卫星干涉合成孔径雷达(InSAR)系统可以通过提供长基线来提高测高灵敏度,但长基线会给干涉相位展开带来困难。结合分布式卫星InSAR系统可以同时提供多个稳定基线的特点,该文提出利用多基线数据融合的方法来解决长基线给干涉相位展开带来的困难。文中采用了有效的数据融合方法——最大似然估计(ML)法,对多基线分布式卫星InSAR系统的干涉相位进行了估计。模拟结果表明,经过多基线数据融合的干涉相位展开精度要远远大于长基线干涉相位的直接展开精度。

基于GNSS时基的数据融合时间对准算法

为了改善空中交通的安全性和效率,对雷达等多传感器的监视数据融合时间对准方法进行了研究。从理论上将数据融合时间对准算法推广到先将数据统一到一标准时间基准上,而后再进行数据融合,据此推导出一种基于标准时基的多数据融合时间对准解析算法。并用一/二次雷达数据、ADS、VDL数据进行了仿真检验,结果表明:该算法的正确性且可满足空中交通使用。

GPS/INSAR数据融合在大范围地表沉降监测中的应用

讨论了GPS、INSAR应用于大范围地表沉降监测的技术特点;论述了这两种技术合成的必要性和可行性。文中还综述了GPS、INSAR合成技术的理论与方法,结合国内外的成功经验对其应用前景进行了展望。

一种多源地面沉降监测数据融合方法及其应用

本文利用精密水准、GNSS和时序InSAR 3种技术手段开展多源地面沉降监测数据融合研究。首先统一3种监测手段的时空基准,然后采用Bland-Altman方法分析监测结果一致性,并采用曲面拟合方法建立监测数据间的模型关系,得到综合精密水准、GNSS和时序InSAR优势的面状监测结果。研究结果表明:研究区主要沉降区域位于沛县安国镇、龙固镇、朱寨镇、大屯街道及丰县分凤城街道,矿产资源开采是导致区域沉降的主要因素。监测周期内的最大沉降速率为29.8 mm/a,地面沉降速率超过10 mm/a的沉降区面积为2 018.8 km~2,占总面积的61.9%。

融合GNSS和加速度计监测数据的超高建筑动态特性分析

GNSS和加速度计是目前动态监测超高建筑环境载荷变形的主要手段。GNSS具有无需通视、可直接获取三维位移等优点,但受精度和采样率的限制,其对微变形及高频振动信息不敏感;而加速度计具有高精度和高采样率等优点,但无法监测超高建筑低频的似静态变形。为充分发挥这两种传感器的各自优势,提出利用多速率Kalman滤波和RTS平滑方法对超高建筑GNSS和加速度计监测数据进行融合处理。试验结果表明,与单一的GNSS监测技术相比,该方法有利于削弱GNSS高频噪声的影响,提高位移数据的采样率,可有效识别超高建筑的低频和高频振动频率,提高对微变形振动的监测能力;与单一的加速度计监测技术相比,该方法可以准确监测超高建筑的低频变形信息,具有良好的工程应用价值。

中国大陆地壳形变GNSS站网简述及数据产品应用现状

自20世纪80年代中期以来,GNSS技术在高精度地壳运动观测与构造形变研究中取得了丰硕的成果,为大地测量、地球动力学研究和防震减灾等诸多领域的业务深化和应用拓展提供了强大的技术支撑。本文在回顾中国大陆地壳形变GNSS站网发展历程的基础上,阐述该网络产出的中国大陆长期构造运动速度场、中国大陆应变率场、位移时间序列、基线时间序列和多边形应变时间序列等几类基础产品,分析这些产品在中国大陆构造运动动态趋势和地震预测分析中的应用情况以及所面临的瓶颈问题,最后展望未来GNSS在高精度地壳运动监测应用中的发展方向。以中国大陆构造环境监测网络为基础,大力推进国内海量GNSS观测数据的共享,提升GNSS多系统融合定位精度,将产出更为精细的科学产品,更好地服务于中国大陆地壳运动和地震预测分析等研究。

基于InSAR与多源数据融合的堆石坝外观变形重构

为了满足200~300 m级堆石坝变形监测的需求,弥补利用单轨道合成孔径雷达(SAR)数据只能测得地物视线向与方位向二维变形的不足,基于集合卡尔曼滤波将合成孔径雷达干涉(InSAR)观测与常规点式监测数据进行跨尺度融合,提高堆石坝外观变形的监测精度;利用多维度监测数据,重构堆石坝外观变形场.以水布垭面板堆石坝为例进行研究,结果表明,多源数据融合能够实现"大范围、低精度、高效率"的新型监测技术与"离散点、高精度、低效率"的常规监测技术的优势互补.基于多维度监测数据重构外观变形场能够全面地掌握堆石坝的整体变形性态,降低单维度监测结果对实际变形漏判或误判的可能性.该方法可以用于库岸边坡的变形监测和变形场重构.

双极化Sentinel-1数据在城市沉降监测中的对比研究

目的 针对地面沉降监测仅考虑VV极化Sentinel-1数据而忽略VH极化数据的问题,方法采用PS-InSAR和SBAS-InSAR技术处理延安新区2018年8月—2021年5月的84景双极化Sentinel-1数据,获取地面沉降信息,对比两种极化的沉降监测结果,探讨VH极化在不同实验方法中的意义,并提出一种双极化时序InSAR融合监测新方法。结果 结果表明,新区大部分区域为较稳定区域,形变速率为-8~8 mm/a,此外,还探测到3个较大的沉降区,分别位于桥儿沟流域、高家沟流域和新区东北部填方区域;Sentinel-1不同极化数据的监测结果相关性较高,形变趋势一致;VV极化数据整体优于VH极化,但部分区域VH极化数据得到的地表形变信息更详细;VV-VH极化PS-InSAR形变监测中,VH极化数据能够有效补充VV极化数据监测结果的不足,使结果更加密集,因此,与单一极化监测结果相比,VV-VH极化PS-InSAR形变监测更加详细地反演了地表变形情况;VV-VH极化SBAS-InSAR形变速率结果比单一极化数据相干性和稳定性更高。结论 基于双极化Sentinel-1数据的时序InSAR融合监测技术可以获得比单一极化数据更好的城市地表形变监测结果。

InSAR、水准及GPS数据融合处理方法

地面沉降灾害制约了社会经济可持续发展,目前地面沉降监测广泛采取水准测量、GPS测量和InSAR技术等方法。为有效解决不同技术方法在精度、时间分辨率和空间分辨率上的缺陷,综合其优点,本文提出了对InSAR、水准及GPS数据进行精密处理和高效融合的理论方法,获取高精度、高时空分辨率的地面沉降监测成果。以广州南沙试验区数据实例验证了理论方法的可行性和可靠性。

箭载GNSS数据融合处理及精度分析

针对箭载GPS、GLONASS与北斗导航系统(Bei Dou Navigation Satellite System,BDS)多星座导航接收机融合定位中多系统多星冗余信息的处理问题,研究了不同导航系统下观测数据的权值确定策略,给出了改进的简化Helmert方差分量估计方法,实现了箭载GNSS数据融合定位处理中观测数据的自适应定权,通过实测数据计算分析表明:该权值确定策略,能充分利用可用冗余卫星信息,提高定位结果的可靠性,对定位精度有明显改善,且计算量小,适用于运载火箭GNSS实时弹道确定。

GNSS/GRACE/GRACE-FO/气象数据结合反演干旱指数

构建融合多源数据的综合干旱指数对准确、客观、全面监测与评价干旱具有重要意义。本文利用主成分分析方法,将基于GNSS测站垂向形变和GRACE/GRACE Follow-On(GRACE-FO)重力卫星数据的单一水文干旱指数与我国常用的综合干旱指数(CI)进行融合,在西南地区构建反映水文气象要素的新型综合干旱指数(CDI)。结果表明,相比于CI和基于GNSS、GRACE/GRACE-FO数据的单一干旱指数,CDI指数与改进的帕默尔干旱指数(scPDSI)的相关性均有较大提升,最大相关系数达到0.84,相关系数提高的站点数占比分别达到100%、93%和67%,所有站点相关系数的平均值从0.48、0.34、0.57提高到0.64,表明本文构建的CDI指数能有效融合多源数据包含的干旱信息,提升区域干旱监测的效果。