GNSS动态变形监测与加速度计振动监测的数据融合方法

本发明属于桥梁、高层建筑振动监测领域，具体的说是一种基于gnss与加速度计振动监测的数据融合方法。

背景技术：

1、gnss(global navigation satellite system)即全球导航定位系统，自问世以来，就以其全天候、全球覆盖、自动化程度高吸引了众多用户。目前，gnss高精度定位技术与加速度计监测技术已经广泛应用于桥梁、高层建筑等工程项目的动态变形监测中。加速度计获取的是被监测对象的加速度，通过两次积分获得位移量，而gnss技术直接可以解算得到被监测对象的瞬时三维坐标序列。通过对位移(坐标)序列进行傅里叶变换，即可得到被监测对象的频谱。

2、gnss和加速度计两种技术都有自身的优点和缺点：

3、1)gnss动态变形监测数据的优点是无需积分，不存在累计误差，适合获取低频振动信号而不易获取高频信号，且受到各种误差源影响，其精度相对较低；

4、2)加速度计的优点是精度高、更适合捕获高频的振动信号，但存在积分误差和发散现象。

技术实现思路

1、本发明是为了解决桥梁、高层建筑振动监测中gnss技术对高频振动不灵敏、加速度计数据存在积分漂移且对低频振动不敏感等问题，提出一种gnss动态变形监测与加速度计振动监测的数据融合方法，以期能发挥gnss技术与加速度计的各自优势，将两种技术获取的监测数据进行融合，以弥补它们各自的不足，从而提高振动监测的精度与可靠性。

2、本发明为达到上述发明目的，采用如下技术方案：

3、本发明一种gnss动态变形监测与加速度计振动监测的数据融合方法的特点在于，包括以下步骤：

4、步骤1、在被监测对象上同时安装gnss接收机与加速度计，从而利用加速度计获取被监测对象的加速度数据并进行两次积分后，得到被监测对象的加速度位移数据；

5、利用gnss接收机获取被监测对象的gnss数据并加密后，得到加密后的gnss数据序列；

6、按照gnss数据的采样间隔，对被监测对象的加速度位移数据进行抽稀，得到抽稀后的加速度位移数据序列，以使得加速度位移数据的采样间隔与gnss数据的采样间隔相同；

7、步骤2、计算gnss数据序列与加速度位移数据序列之间的相关系数，若相关系数小于阈值，则表示加速度位移数据序列存在漂移，并利用多项式方法移除所述加速度位移数据序列中的趋势项，从而得到处理后的加速度位移数据序列后，返回步骤2处理；否则，表示位移数据不存在漂移，并执行步骤3；

8、步骤3、计算gnss数据序列与加速度位移数据序列在同一时刻之间的差值，并判断差值是否大于三倍中误差，若大于，则表示gnss数据序列和加速度位移数据序列中存在粗差，并将粗差剔除后，利用lagrange插值法对剔除后的gnss数据序列与加速度位移数据序列进行内插处理，得到无粗差的gnss数据序列与加速度位移数据序列；否则，表示gnss数据序列与加速度位移数据序列之间无粗差；

9、步骤4、利用改进后的经验模态分解方法对无粗差的gnss数据序列序列进行分解；

10、步骤4.1、定义当前层数为n，并初始化n＝1；将无粗差的gnss数据序列作为第n层的待分解序列；

11、步骤4.2、根据第n层的待分解序列的长度，并基于混沌理论的预测模型对靠近第n层的待分解序列首末两端的部分数据分别进行预测，直到首末两端分别预测出极大值与极小值时，停止预测，从而得到首末两端的第n层预测数据段；

12、步骤4.2、对首末两端的第n层预测数据段分别进行镜像延拓，得到首末两端延拓后的第n层预测数据序列；

13、步骤4.3、分别对首末两端延拓后的第n层预测数据序列进行emd分解，得到首末两端的第n层gnss分量；

14、步骤4.4、判断除第n层分量之外的剩余信号所对应的首末两端延拓后的第n层预测数据序列是否存在极大值与极小值，若存在，对除第n层分量之外的剩余信号所对应的首末两端延拓后的预测数据序列作为第n+1层的待分解序列，将n+1赋值给n后，返回步骤4.1顺序执行，否则，表示得到首末两端的n层gnss分量；

15、步骤5、按照步骤4的过程对无粗差的加速度位移数据进行分解，从而得到首末两端的n层加速度分量；

16、步骤6、利用改进后的经验模态分解方法的逆过程将n层gnss分量中的低频数据与n层加速度分量中的高频数据进行重构，从而得到被监测对象的融合后的监测位移时间序列。

17、本发明一种电子设备，包括存储器以及处理器的特点在于，所述存储器用于存储支持处理器执行所述数据融合方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。

18、本发明一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序的特点在于，所述计算机程序被处理器运行时执行所述数据融合方法的步骤。

19、与现有的单gnss或单纯加速度计动态变形监测技术相比，本发明的有益效果在于：

20、1、本发明具有抵抗粗差特性。gnss坐标观测序列中或者加速度计观测序列中，可能会含有粗差，融合后的结果不受粗差的影响，从而提高了监测结果的可靠性；

21、2、本发明提高了监测精度。在较短的时间内，加速度计的监测精度相对gnss来说更高，通过融合，提高gnss监测坐标序列的精度；gnss能较好地监测低频信号，而加速度计能更好地监测到高频信号，二者融合可以有效提高监测精度与可靠性。

22、3、本发明抑制加速度计发散，由于加速度计会随着时间的增长而发散，影响监测结果，而gnss技术不存在这一问题，通过融合，减少了加速度计发散对融合结果的影响，提高了监测结果的可靠性。

技术特征：

1.一种gnss动态变形监测与加速度计振动监测的数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.一种电子设备，包括存储器以及处理器，其特征在于，所述存储器用于存储支持处理器执行权利要求1所述数据融合方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。

3.一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行权利要求1所述数据融合方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种GNSS动态变形监测与加速度计振动监测的数据融合方法，包括：1将加速度计数据抽稀或者将GNSS数据加密；2时间对齐；3探测并剔除粗差；4利用改进后的EMD分方法对GNSS与加速度监测数据进行分解；5提取分解得到的GNSS低频数据；6提取分解得到的加速度计高频数据；7对提取的GNSS低频数据和GNSS低频数据进行重构。本发明充分利用GNSS与加速度计动态变形监测的优点，从而有效避免了其缺点，提高了监测数据的精度与可靠性。

技术研发人员：陶庭叶,程晗,辜刚,苏军,杨芹,任梦,蔺雯,王子祎
受保护的技术使用者：合肥工业大学
技术研发日：
技术公布日：2024/3/12