一种gnss自动化变形监测的基准点稳定性分析方法
【专利摘要】本发明公开了一种GNSS自动化变形监测的基准点稳定性分析方法，该方法主要包含以下步骤：对GNSS观测数据进行解算，得到基准点的坐标残差时间序列；对基准点坐标残差时间序列中的粗差进行探测和剔除；提取并剔除序列中的线性趋势项和周期项；若剔除趋势及周期项后的坐标残差序列有缺失数据，则对时间序列进行插值；提取出残差时间序列的共模误差，并从各残差序列中剔除该共模误差；最后对所剩残差序列用量化计算法判定该序列是否服从正态分布，若是则判定基准点稳定，否则不稳定。本发明可以有效地对站点共性的误差进行剔除，提高坐标时间序列的信噪比，最终使得站点的坐标时间序列主要误差仅为观测随机噪声，从而判断出站点是否稳定。
【专利说明】
-种GNSS自动化变形监测的基准点稳定性分析方法
技术领域
[0001] 本发明设及一种GNSS自动化变形监测的基准点稳定性分析方法。
【背景技术】
[0002] GNSS具有覆盖范围广、不受气候条件限制、无需通视条件、自动化程度高等优势， 因此，近年来GNSS已经广泛应用在变形监测领域，而且获得了令人满意的结果。
[0003] GNSS自动化变形监测系统中通常选择1~2个稳定点作为基准点，但如何判断基准 点是否稳定，目前仍没有一套具体的方法。在实际GNSS监测过程中，由于板块运动、固体潮、 上壤水等质量负荷等因素的影响，使站点坐标会产生相应误差，运种误差往往有几毫米甚 至十几毫米，严重影响了对测站本身位置变化情况的判断，现有技术常采用复杂的建模方 法减小误差，计算量大，且不能有效地对误差进行剔除。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于提出一种GNSS自动化变形监测的基准点稳定性分析方法。
[0005] 为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是:一种GNSS自动化变形监测的 基准点稳定性分析方法，包括W下步骤：
[0006] 1)对站点GNSS观测数据进行解算，得到站点坐标残差时间序列；
[0007] 2)对站点坐标残差时间序列中的粗差进行换测和剔除；
[000引3)提取并剔除站点坐标残差时间序列的线性趋势项和周期项;若线性趋势项与所 在板块地壳运动速率不一致，则判定当前基准点不稳定;否则，进入步骤4);
[0009] 4)若剔除线性趋势项及周期项后的站点坐标残差时间序列有缺失数据，则对剔除 线性趋势项和周期项后的站点坐标残差时间序列进行插值；
[0010] 5)对插值后的站点坐标残差时间序列进行时空滤波，提取并剔除插值后的站点坐 标残差时间序列的共模误差；
[0011] 6)判定剔除共模误差后的站点坐标残差时间序列是否服从正态分布，若是，则判 定基准点稳定，否则不稳定。
[0012] 步骤2)中，粗差探测和剔除的公式为：
[0013]
[0014] 其中，VI表示站点坐标残差时间序列中i天的残差值(VI是步骤1得到的残差值，如 果VI满足此不等式，则认为运一天的结果是粗差，删除运一天的结果），w表示样本窗口长 度，!^(1'-^，4!)表示^1为样本中屯、，取站点坐标残差时间序列中左右两侧各^天的值作 为样本，IQR为四分位数间距，即将一段序列按照由小到大的顺序排列，站点坐标残差时间 序列75%处的值与站点坐标残差时间序列25%的值之差。
[0015] 根据拟合函数，利用最小二乘法对线性趋势项和周期项进行剔除，拟合函数y(ti) 公式如下：
[0016]
[0017] 其中，a表示站点位置，b表示站点线速度，c、d表示年周期运动系数，e、f表示半年 周期运动系数，ti表示W年为单位的GI^历元，g表示发生在历元Tg处的ng个阶跃式偏移量;Η 为阶梯函数，若在时刻Tgj处发生突变，则在此之前Η=0，在此之后Η= 1。
[0018] 与现有技术相比，本发明的有益效果为:本发明可W有效地对运些误差进行剔除， 提高坐标时间序列的信噪比，使得站点的坐标时间序列主要误差仅为观测随机噪声，从而 判断出站点是否稳定。
【附图说明】
[0019] 图1为坐标残差时间序列；
[0020] 图2为剔除线性趋势项和周期项后的残差序列；
[0021 ]图3为剔除共模误差后的残差时间序列；
[0022] 图4为剩余残差统计直方图；
[0023] 图5为本发明方法流程图。
【具体实施方式】
[0024] 本发明方法流程如图1所示，其包括W下具体方法步骤：
[0025] 1)获取基准点RI肥X格式的观测数据文件，同时下载相应的IGS数据产品；观测数 据文件和IGS数据产品是坐标解算的输入文件；
[0026] 2)利用获得的数据文件及数据产品，采用精密单点定位方式对基准点坐标进行解 算，得到基准点单日解的坐标时间序列；
[0027] 3)采用四分位数间距判别准则进行粗差的探测和剔除。其公式如下：
[0028]
C1)
[0029] 其中，V康示残差序列中i天的残差值，W表示样本窗口长度，+ ^表示Wi 为样本中屯、，取序列中左右两侧各f天值作为样本，IQR为四分位数间距，即将一段序列按 照由小到大的顺序排列，序列75%处的值与序列25%的值之差;运种方法剔除粗差不会受 到个别极大值或极小值的影响；
[0030] 4)采用拟合函数模型，利用最小二乘法对各参数进行估计，剔除线性趋势项和周 期项;若线性趋势项与所在板块地壳运动速率不一致，则即可判断该基准点不稳定，否则继 续后面的步骤进一步判断;拟合函数公式如下：
[0031]
(2)
[0032] 其中，a表示站点位置，b表示站点线速度，c、d表示年周期运动系数，e、f表示半年 周期运动系数，t康示W年为单位的GPS历元，g表示发生在历元Tg处的ng个阶跃式偏移量， 是由天线位置变化或地震影响等因素造成的站点位置突变。Η为Heaviside阶梯函数，假设 在时刻Tgj处发生突变，则在此之前H=0,在此之后H=l;运种估计方法是对参数的线性无偏 估计，并且利于编程实现；
[0033] 5)若剔除趋势及周期项后的坐标残差序列有缺失数据，则使用线性插值法和Ξ次 样条插值法对时间序列进行插值，其中对于序列中小于Ξ天的空隙采用Ξ次样条插值，大 于Ξ天的空隙使用线性插值;采用运种插值方法，运样既可W使插值后的坐标时间序列足 够准确，也可W保持其整体的趋势不变，插值后的数据也方便了后续的主成分分析计算；
[0034] 6)使用主成分分析法对基准点坐标时间序列进行时空滤波，提取出残差时间序列 的共模误差，并从各残差序列中剔除该共模误差除；该方法可W将测站共同的误差进行剔 除，剩下线性无关的误差；
[0035] 7)对所剩残差序列用量化计算法判定其是否服从正态分布，若是则判定基准点稳 定，否则不稳定。
[0036] 广州南沙单双频GPS混合地面沉降监测系统在一片约100km2区域内布设了 11个 GPS观测点，分别命名为GD01至GD11。其中，四个为双频点，分别为6003,6005,6008,6010，其 余7个点是单频点。GD05点位于基岩上，作为稳定的基准点，GD08点位于有深基粧的建筑物 屋顶上，是一个相对稳定的点，其余点位于地面或无深基粧的屋顶上。因此，需要对GD08点 的稳定性进行研究，判断其是否能和GD05点一起作为区域内的稳定基准点。
[0037] 按照上述方法，对GD08点进行稳定性分析。获取了系统从2012年6月至2013年9月 采集的GD05和GD08点的RI肥X格式观测文件，并下载相应的IGS数据产品，利用GI^解算软件 进行坐标解算。解算结果如图1所示。
[0038] 对解算结果采用四分位数间距判别准则进行粗差的探测和剔除，之后利用拟合函 数模型提取残差序列的线性趋势项和周期项。结果如下表1所示：
[0039] 表1残差序列线性趋势项和周期项结果
[0040]
[0041 ]由上表可W看出，GD05和GD08在Ξ个方向上的位移速率都很接近，N、E、U方向分别 只有1.2 Imm/yr, 0.56mm/y;r, 0.94mm/yr的差距，因此可W初步判断两个点有着相同的位移 趋势。
[0042]采用线性插值法和Ξ次样条插值法对时间序列进行插值，补全残差时间序列中的 空缺。之后，采用主成分分析法对GD05和GD08点坐标时间序列进行滤波，剔除两个序列的共 模误差，剔除后的结果见图3。
[0043] 对所剩残差进行量化统计，结果如图4:
[0044] 通过量化法计算，当取置信水平等于0.95时，GD05和GD08点Ξ个方向的剩余残差 时间序列均满足正态分布。通过上述分析，可W看出，经过一系列的处理与分析，GD05和 GD08点坐标残差时间序列最终呈正态分布，也就是说，GD05和GD08点均不存在地表位移，从 而证明了 GD08可W和GD05-样作为整个区域网的稳定基准点。
【主权项】
1. 一种GNSS自动化变形监测的基准点稳定性分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 1) 对站点GNSS观测数据进行解算，得到站点坐标残差时间序列； 2) 对站点坐标残差时间序列中的粗差进行探测和剔除； 3) 提取并剔除站点坐标残差时间序列的线性趋势项和周期项;若线性趋势项与所在板 块地壳运动速率不一致，则判定当前基准点不稳定;否则，进入步骤4); 4) 若剔除线性趋势项及周期项后的站点坐标残差时间序列有缺失数据，则对剔除线性 趋势项和周期项后的站点坐标残差时间序列进行插值； 5) 对插值后的站点坐标残差时间序列进行时空滤波，提取并剔除插值后的站点坐标残 差时间序列的共模误差； 6) 判定剔除共模误差后的站点坐标残差时间序列是否服从正态分布，若是，则判定基 准点稳定，否则不稳定。2. 根据权利要求1所述的GNSS自动化变形监测的基准点稳定性分析方法，其特征在于， 步骤2)中，粗差探测和剔除的公式为：其中，^表示站点坐标残差时间序列中i天的残差值，W表示样本窗口长度表示以i为样本中心，取站点坐标残差时间序列中左右两侧各f天的值作为样本，IQR为四 分位数间距，即将一段序列按照由小到大的顺序排列，站点坐标残差时间序列75%处的值 与站点坐标残差时间序列25 %的值之差。3. 根据权利要求1所述的GNSS自动化变形监测的基准点稳定性分析方法，其特征在于， 根据拟合函数，利用最小二乘法对线性趋势项和周期项进行剔除，拟合函数yUd公式如 下：其中，a表示站点位置，b表示站点线速度，c、d表示年周期运动系数，e、f表示半年周期 运动系数，ti表示以年为单位的GPS历元，g表示发生在历元Tg处的ng个阶跃式偏移量;Η为阶 梯函数，若在时刻T gj处发生突变，则在此之前Η=0，在此之后Η= 1。
【文档编号】G06F17/50GK106066901SQ201610257711
【公开日】2016年11月2日
【申请日】2016年4月22日 公开号201610257711.6, CN 106066901 A, CN 106066901A, CN 201610257711, CN-A-106066901, CN106066901 A, CN106066901A, CN201610257711, CN201610257711.6
【发明人】戴吾蛟, 丁欢, 匡翠林
【申请人】中南大学