GNSS-RTK形变监测实时数据处理方法研究

发布时间：2021-03-05 23:42

　　针对GNSS-RTK技术应用于形变监测时数据结果不佳导致无法进行有效监测的问题,提出了一种基于形变数据的数据预处理和异常状态识别方法。首先采用改进拉依达准则进行粗差剔除,然后采用小波去噪处理,最后根据形变数据异常模型构建休哈特均值控制图。结果表明,改进拉依达准则可以实现对实测形变数据的实时粗差剔除,根据最优小波系数设置的小波去噪可以有效提高形变数据精度,休哈特均值控制图结合改进拉依达准则可以实现对形变数据的无误警有效监控。 

【文章来源】：传感技术学报. 2020,33(08)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

改进拉依达准则处理数据流程

小波分析相较于传统的时频分析,在时域和频域上都具有良好的局部特性。小波降噪就是将监测信号进行多尺度小波分解,根据有用信号和噪声的小波系数在不同尺度上的性质不同,并依据相应准则和小波函数对小波系数进行处理,去除噪声信号,然后进行小波系数重构,最终得到真实监测数据的最优估计[8-10]。小波阈值降噪处理流程图如图2所示。由小波阈值降噪流程图可知,影响小波降噪效果的主要影响因素有小波基函数的选取、分解层数的确定、阈值和阈值函数的选择,之后会对在形变监测中的其最优参数进行探究。

在对一实际监测点的形变监测过程中,首先采取一段未发生形变的正常数据,对其进行数据的预处理,然后根据预处理后结果和给定的置信区间建立休哈特均值控制图,最后在此控制图内对实际测量预处理后数据进行实时监测,由于预处理时改进拉依达准则也是以置信区间为理论基础,因此可以实现无误警监测,若监测数据超出休哈特均值控制图的控制限,则可以判定发生形变,具体实现流程图如图3所示。2 实例验证


本文编号：3066058