GPS单历元算法及其在灾害监测中的应用研究

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由于突发性地质灾害的变形速度快、危害性大,必须监测其变形情况及发展状态,以便及时准确地做出判断,提出预防、处置灾害的措施。因此,突发性地质灾害的实时、准确监测对发现灾害体的变形和及时预防至关重要,这就需要GPS监测应具有实时或准实时的动态监测功能。因此,为了实现既能满足精度和实时性要求,又能节省监测成本,需要对限制实时动态监测发展的整周模糊度的快速解算技术,恶劣环境条件下GPS观测误差的消除和削弱技术和快速预测预报技术等进行深入研究,以便达到对灾害的高精度实时动态监测的目的。本文针对上述问题,开展了如下几项研究工作:(1)针对双频相位数据单历元双差组成的单历元法方程阵病态、最小二乘浮点解不可信的问题,研究提出了应用TIKHONOV正则化矩阵改善法方程阵的特征谱,同时引入TEC总量变化值对其固定的模糊度准确性进行检验,在很大程度上改善了法方程病态性,提高了模糊度浮点解的可信度,改善了整周模糊度固定的成功率。(2)单历元模糊度搜索空间设置过大或过小可能导致效率降低或无法搜索正确模糊度,因此在任一历元有可信的初始解将在很大程度上改善搜索效率和可靠性。研究利用宽相相位减窄相伪距(Melbourne-Wiibbena)组合和无几何影响(Geometry-Free)组合获得的可信的模糊度初始解构建相应的模糊度搜索空间,采用最优模糊度和次优模糊度解对应的相位残差比与马德函数反余弦值之比做为判断条件,进行模糊度的搜索检验。(3)将Kalman滤波、抗差自适应Kalman滤波技术应用到单历元预测中,抗差自适应滤波由于抵制了状态异常和观测异常的影响,可提高解算精度和预报水平。(4)基于数学模型进行系统开发,初步研制使用方便、界面友好的单历元/多历元定位软件。系统基本能利用单历元/多历元解算的结果进行变形分析,满足了实时/准实时监测的需要。
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