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。

信号采集回放仪检测全球导航卫星系统接收机RTK性能

针对GNSS接收机的实时动态(real-time kinematic, RTK)差分性能检测,提出了采用GNSS信号采集回放仪检测GNSS接收机的RTK性能方法,以解决GNSS接收机在检测中易受观测环境影响的问题.研究信号采集回放仪回放信号的重复性以及与真实导航卫星信号检测GNSS接收机RTK精度的差异.经分析,利用信号采集回放仪检测GNSS接收机RTK精度的重复性优于1 mm,说明信号采集回放仪回放的卫星导航信号具有高复现性.由于信号采集回放仪在存储或回放阶段引入噪声,导致信号采集回放仪检测的RTK性能低于真实卫星导航信号检测的RTK性能,但是噪声带来的误差未超出GNSS接收机标称RTK精度的1/3,符合作为测试设备的要求.因此采用具有高复现性的信号采集回放仪检测接收机RTK性能是可行的,为GNSS接收机提供了稳定的真实卫星导航信号,对解决由于不同的观测环境导致检测的GNSS接收机性能一致性较差,对接收机研发生产和检测具有指导意义.

基于GNSS-RTK技术的超高层建筑动态特性

为进一步提高超高层建筑变形监测的精度,提出1种联合去噪的方法:分析实时动态差分(RTK)工作模式下全球卫星导航系统(GNSS)传感器背景噪声分布特性;提出利用切比雪夫滤波与自适应噪声完备集合经验模态分解的算法联合去噪,以削弱传感器背景噪声的影响,提高其监测精度;然后采用快速傅里叶变换与随机减量技术,从去噪信号中提取结构的模态信息(固有频率与阻尼比)。实验结果表明,这种方法获得的结果与结构的3维有限元模型分析结果吻合较好,说明GNSS-RTK技术可有效应用于超高层建筑的变形监测中。

一种基于GNSS-RTK的大跨径桥梁模态参数识别方法

为了进一步改善运营期大跨径桥梁结构模态参数的识别精度,提出1种基于全球卫星导航系统(GNSS)实时动态差分(RTK)的大跨径桥梁模态参数识别方法:给出方法的基本原理;利用切比雪夫滤波方法对GNSS原始观测信息进行滤波处理;然后利用互补集合经验模态分解(CEEMD)与随机减量技术(RDT),从滤波信号中提取结构的模态参数(固有频率与阻尼比)。实验结果表明:该方法可以去除由于噪声影响所产生的虚假模态,并且模态提取结果与有限元分析结果吻合;GNSS-RTK技术可有效应用到大跨径桥梁结构变形监测中。

多种环境下GNSS-RTK监测噪声特性分析

为了获取实时动态差分模式下全球卫星导航系统(GNSS)实时动态差分(RTK)在不同环境下监测的噪声特性,提出一种改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法分离噪声:首先采用CEEMDAN进行信号分解,然后以有效系数和相关系数相结合的筛分标准,选择和重构固有模式函数(IMF)分量;通过仿真信号验证改进算法的可靠性;然后对GNSS-RTK实测信号进行噪声分解,并进一步分析不同环境下噪声分量的时频特性。研究结果表明:在一般环境下,GNSS-RTK监测多路径误差主要集中在0.05 Hz范围内,基于改进CEEMDAN算法能够有效分离GNSS-RTK多路径误差和仪器白噪声。

基于北斗三号区域短报文通信的滑坡灾害监测数据传输方案设计

稳定的有线/无线通信链路是北斗/GNSS-RTK技术应用于滑坡灾害监测的必要条件,当监测区域地面通信基础设施缺失或突发险情引起通信链路中断时,滑坡监测工作难以开展。针对于此,研究并分析了北斗三号区域短报文通信(regional short message communication,RSMC)技术应用于滑坡灾害监测的可行性。首先设计了一种基于北斗三号RSMC的GNSS观测数据编码方法,在此基础上分析了基准站与流动站观测数据的不同传输方案对滑坡灾害监测的影响。最后对其中两种可行性较高方案的通信指标与定位效果进行了评估,结果表明,基准站采用4G、监测站采用北斗三号RSMC的第一种传输方案,平均解算时延优于1.1 s,传输成功率可达98.46%,实时监测序列精度在水平方向优于1cm,高程方向可达厘米级水平。该方案保持了监测序列的高频率高精度实时获取,同时提升了地面通信受限时监测信息的可用性。

基于三频观测值中长基线快速动态定位方法

针对全球卫星导航系统(globalnavigationsatellitesystem,GNSS)的中长基线快速动态定位,提出了一种基于三频组合观测值的实时动态差分(real-timekinematic,RTK)卡尔曼滤波定位方法,以位置参数和宽巷组合观测值的双差模糊度为状态向量进行参数估计,采用最小二乘模糊度降相关平差(LAMBDA)方法搜索固定模糊度,以改正后的超宽巷组合观测值为高精度“伪距”,以宽巷组合观测值作为载波相位进行定位解算。通过香港地区和河南省境内的两组中长基线实验数据,详细分析了该方法在中长距离下的快速动态定位解算性能。实验结果表明,采用该方法宽巷模糊度可实现单历元固定,在静态固定率达到约100%,动态情况下固定率也可以达到约65%,达到了快速高精度定位解算的要求,平面位置精度均能实时达到厘米级。

GNSS网络RTK算法模型及测试分析

针对GNSS网络差分系统软件的特点,比较分析双频P码伪距法、双频线性组合法2种宽巷模糊度的解算方法,给出解算结果的约束条件.然后采用改进的无电离层组合并根据模糊度的约束条件计算L1,L2的双差模糊度ΔN1,ΔN2.由ΔN1和ΔN2计算出的参考站间大气误差以及主站、虚拟参考站、卫星之间的空间向量关系构造出虚拟参考站的虚拟观测值.测试结果表明:系统软件的各项技术指标满足规范要求,平均初始化时间为27s,平面外符合精度x方向为2.8cm,y方向为1.7cm,高程方向为7.9cm.算法模型准确可行,系统各组成部分可靠性、稳定性好,能保持24h连续运行.

利用Kalman滤波修正卫星导航差分RTK定位坐标

卫星导航差分RTK(Real Time Kinematic)定位方法的定位精度极易受到载波相位整周模糊度固定算法的影响,在模糊度固定失败的情况下,差分RTK定位将出现大幅偏差。针对该问题,基于Jerk模型提出了一种利用Kalman滤波修正差分RTK定位坐标的方法。在传统Jerk模型基础上,将卫星导航系统输出的载体运动速度信息引入状态空间模型的观测方程。基于扩展状态空间模型,利用Kalman滤波器实时修正载体的位置坐标。半实物仿真表明,所提方法能大幅改善卫星导航差分RTK定位精度。

BDS RTK定位性能分析

目前,我国北斗三号基本系统已经建成并向全球提供公开服务,随着北斗卫星导航系统服务范围的扩大,北斗定位技术的应用正在逐渐增加,因此北斗的定位性能显得尤为重要。采用扩展卡尔曼滤波(EKF)和MLAMBDA算法基于天津地区实测数据,对BDS、GPS及BDS/GPS的RTK定位性能进行了较全面的对比分析。试验结果表明:(1)静态基线下,BDS RTK最大定位误差不超过4.5 cm,GPS最大定位误差不超过4 cm,BDS/GPS最大误差不超过3.5 cm;(2)动态基线下,速度对定位精度有一定影响,BDS RTK最大误差不超过9 cm,GPS最大误差不超过7 cm,BDS/GPS最大误差不超过5 cm;(3)总体来说BDS/GPS组合定位性能最好,但BDS定位精度也可达厘米级,说明BDS在不依赖于其他卫星系统的情况下定位精度足以满足日常测绘定位需求。以上研究内容为北斗用户提供了相关参考信息。

厘米级“北斗”相对定位的试验验证

随着我国"北斗"卫星导航系统的发展,"北斗"精密相对定位的应用市场日益拓展。在动态对动态环境中,将基准站与移动站分别设在不同的车辆载体上,验证了"北斗"实时动态相对定位的精度。平台跑车和省道跑车结果显示水平相对定位误差和天向相对定位误差都在厘米级,表明"北斗"系统性能完全满足高精度应用的需求,能替代相应应用领域的全球定位系统(GPS)。

船用低成本GNSS测向系统研究

GNSS导航星座主要由GPS、GLONASS、Galileo、BDS四大系统卫星组成,到2020年,用户有望同时观测到40多颗导航卫星,大幅提升导航性能的同时,也扩展了其应用领域。针对靶船、渔船对航向测量的需求,基于GNSS接收机应用现状,设计了低成本GNSS测向系统,使用2块Ublox LEA-M8T模块和STM32F407处理器搭建原理样机硬件平台,开展基于Kalman滤波器的载波相位差分姿态测量算法研究和基于Kalman滤波器的伪距差分姿态测量算法研究。静态实验表明,在8.5m基线的情况下,航向角测量标准差为0.0396°,俯仰角测量标准差为0.0889°。使用伪距差分算法,纬度方向上测量误差标准差为0.5923m,经度方向上测量误差标准差为0.4609m,高度方向上测量误差标准差为1.0766m。

北斗/GNSS实时动态差分技术的实验教学解析

北斗/GNSS实时动态差分技术(RTK)已广泛地应用于工程勘测、数字测图、施工放样等工程领域。但对于初学者,尤其是青年学生在北斗/GNSS RTK基准站设置、移动台坐标推算与坐标转换的理论理解和实践操作方面,仍然存在较多疑惑和理解偏差,导致实验教学效果不佳。鉴于此,作者根据多年一线的科研教学实践和对北斗/GNSS理论理解的基础上,结合易于理解的导线测量技术,剖析北斗/GNSS RTK技术与导线测量在基线向量/坐标增量解算方面的异同之处,诠释北斗/GNSS RTK起始坐标的获取与坐标转换参数的配置问题。最后,通过实例验证北斗/GNSS RTK技术在当前可满足cm级的测设精度要求。

基于部分模糊度固定技术的RTK定位改进算法

差分卫导实时动态定位(RTK)的定位精度取决于载波相位整周模糊度固定算法的成功率。LAMBDA(Least-Squares Ambiguity Decorrelation Adjustment)算法作为最有效的模糊度在航固定算法,其效能易受卫星故障、多径效应等因素的影响。为提高LAMBDA算法的成功率,引入部分模糊度固定技术。改进后的RTK定位算法以模糊度方差值为序,逐步剔除具有相对最大方差的模糊度并利用LAMBDA算法固定剩余的模糊度,直至模糊度固定成功。双动运动平台实测结果表明,改进后的RTK定位的模糊度固定成功率达到100%,其中首次固定成功率达到98.3%。与导航领域公认的事后处理软件定位结果相比,改进后的RTK定位精度达到厘米级。

农机不间断组合导航系统探究

针对农机田间作业过程中易出现短时间全球卫星导航系统(GNSS)信号、实时动态(RTK)信号丢失导致的农机导航系统无法连续工作的问题,提出采用捷联惯性导航系统和GNSS的组合导航方法进行不间断导航的思路,在GNSS信号、RTK信号短时间丢失期间为农机提供导航信息。仿真实验结果验证了方法的有效性。

支持向量机回归在桥梁线形RTK测量中的应用

桥梁线形测量是桥梁运营维护过程中的重要安全检测工作,传统测量方式作业效率低,对桥面交通影响大,是已通车的桥梁线形测量急需解决的问题。选择车载全球卫星导航系统(GNSS)的实时动态差分(RTK)测量技术成为桥梁运营维护阶段的首选测量作业方案,然而GNSS RTK测量的精度和可靠性在大型悬索和拉索桥面的复杂观测条件下,极易出现较大的观测误差数据。基于桥面进行多次往返GNSS RTK测量结果,采用支持向量机回归模型对测量结果进行优化建模,最终实现桥梁线形精密测量。基于某700 m长度桥梁的实测GNSS RTK结果和独立的水准测量对比结果显示,在GNSS RTK测量原始结果的整周模糊度固定率约为78.3%,在95%的可靠性条件下,固定解精度约为2.9 cm;采用回归建模方法,同样在95%的可靠性条件下,可将桥梁线形测量精度提升至1.3 cm。由此可认为,提出的支持向量机回归建模方法在桥梁线形测量应用中具有较强的实用性。

超高层建筑振动信号降噪算法研究

针对超高层建筑振动信号往往被噪声干扰而导致真实位移难以显现,而常用的小波包软硬阈值函数,由于存在一定的缺陷无法较好地提取有用信号等问题,提出一种考虑调整系数的新阈值函数,该阈值函数介于软硬阈值函数之间。通过对仿真模拟信号与天津117大厦全球卫星导航系统(GNSS)实时动态差分(RTK)实测振动信号进行降噪处理,结果表明:小波包新阈值函数的信噪比、均方根误差、相关系数均优于软、硬阈值函数的降噪结果,并且117大厦实测信号的噪声也得到有效的抑制。

BDS/GPS动态RTK技术在超高层变形监测中的应用

随着我国北斗导航系统的发展,多系统组合在变形监测中的应用将是今后发展的趋势。为了监测超高层的变形趋势,本文利用BDS/GPS组合RTK技术对国内某超高层进行变形监测,经分析发现,BDS/GPS组合相比于单系统卫星可见数目增多,PDOP值减小,卫星空间分布得到改善,变形监测精度以及稳定性相比于单系统有了很大提高,能更精确的监测出超高层的变形趋势。

沿岸多模式GNSS三维水深测量方法研究

在沿岸水下地形测量中,高程控制是难点,在远离岸边的区域,不仅布设潮位站困难,而且潮位站水位改正的精度也难以保证,为提高沿岸水域测量的可靠性和灵活性,在河口区域的水深测量项目中进行了RTK、PPK、PPP3种模式的同步作业方式研究。结果表明,基于GNSS多模式三维水深测量的方法能有效提高水位改正的精度和可靠性。无论测区离岸距离多远,可以同步采用RTK、PPK和PPP的方式进行高程控制,这3种模式的高程测量差值均方差接近0.10m,精度能满足沿岸水域一般比例尺地形测量的高程精度要求。

基于格网化高精度卫星导航定位服务方法的网络RTK精度分析

针对一种在虚拟参考站(VRS)技术基础上,进行改进的基于格网化高精度卫星导航定位服务方法,测试并分析了该方法格网划分分辨率不同对网络实时动态定位(RTK)精度的影响,在常规格网划分条件下,选取动态场景的应用数据,分析了该方法的网络RTK动态应用精度.测试结果表明:随着格网划分距离增加,网络RTK精度随距离增加会降低.其中,2′×2′和4′×4′格网划分模式下,定位残差序列除个别异常点外,几乎都在厘米以内,且精度统计相当,故可以选择4′×4′作为常规格网划分,满足少量相对固定的虚拟格网点观测量计算,且定位精度维持在厘米级.常规格网划分条件下,RTK动态跑车定位水平残差序列为厘米级,高程残差序列在分米级,能够达到动态应用精度要求.