快速沉降区域自动化监测算法研究与软件实现
发布时间：2021-12-22 19:24
由于人类活动与自然环境影响等因素,地表塌陷已经成为最普遍、广泛的灾害之一。一旦发生变形,会在短时间产生较大的位移量,带来巨大的经济与人员损失,需要对塌陷区地表沉降进行实时监测,预防事故的发生。目前所采用的监测手段多为以下几种:1.采用传统的监测仪器（如水准仪、全站仪）进行监测;2.采用全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）技术进行静态测量;3.采用差分干涉雷达技术（D-InSAR）对目标物体进行微小运动或变化的测量。这些方法都存在测量周期过长,实时性不足等问题,无法针对快速沉降的塌陷区进行监测。如果采用GNSS技术进行动态测量,测量周期短,满足实时性的要求,但受制于各种因素影响,观测值中可能包含较大的观测误差。为了能够剔除GNSS动态变形监测高程序列中的粗差并削弱偶然误差的影响,本文展开对快速沉降区域沉降监测的理论研究,研究成果包含以下几个方面:1.现有的多种卡尔曼滤波算法均不适用于快速沉降区域监测数据的处理。采用GNSS动态测量技术对快速沉降区域进行监测,观测值中可能包含粗差,同时因具有稳定沉降和快速沉降两种运动状态,运动模...
【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题研究的背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 沉降监测技术研究现状
1.2.2 卡尔曼滤波算法研究现状
1.3 本文研究的主要内容
第二章 抗差理论与卡尔曼滤波
2.1 抗差理论
2.1.1 数据可靠性与探测法
2.1.2 稳健估计
2.2 离散卡尔曼滤波
2.2.1 动态模型
2.2.2 观测方程
2.2.3 解算原理
2.3 抗差卡尔曼滤波
2.3.1 M-LS抗差卡尔曼滤波
2.3.2 LS-M抗差卡尔曼滤波
2.3.3 M-M抗差卡尔曼滤波
2.4 自适应卡尔曼滤波
2.4.1 方差补偿自适应卡尔曼滤波
2.4.2 自适应因子卡尔曼滤波
2.5 抗差自适应卡尔曼滤波
2.6 本章小结
第三章 淮南市采矿塌陷区沉降监测
3.1 研究区域概况
3.2 快速沉降区域特点
3.3 常用的监测方案
3.3.1 水准测量
3.3.2 三角高程测量
3.3.3 GNSS静态高程测量
3.4 淮南自动化监测方案
3.4.1 监测系统架构
3.4.2 硬件设备
3.5 本章小结
第四章 快速沉降区域滤波方案及精度评定
4.1 快速沉降区域滤波方案
4.1.1 运动学模型与测量方程的建立
4.1.2 运动状态检测
4.1.3 对状态模型采用自适应因子调节
4.2 实验数据及滤波初始值的确定
4.3 数据处理与分析
4.3.1 M-LS抗差卡尔曼滤波结果
4.3.2 方差补偿自适应卡尔曼滤波结果
4.3.3 一般抗差自适应卡尔曼滤波结果
4.3.4 快速沉降区域滤波结果
4.4 本章小结
第五章 数据处理软件设计与实现
5.1 系统需求分析
5.2 系统结构设计
5.3 功能模块设计
5.4 数据库设计
5.4.1 数据库总体设计
5.4.2 数据表结构设计
5.5 软件实现
5.5.1 系统界面
5.5.2 数据通讯
5.5.3 格式解析与数据解算
5.5.4 数据库管理
5.5.5 成果输出
5.5.6 系统设置
5.6 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况
【参考文献】：
期刊论文
[1]高精度静力水准测量系统在桥梁变形监测中的应用[J]. 贾军,张涛. 公路工程. 2018(02)
[2]经济地质学视角下的资源型城市产业转型路径研究——以淮南市为例[J]. 叶雪洁,吕莉,王晓蕾. 中国软科学. 2018(02)
[3]融合PSI与水准测量的高铁结构体沉降监测方法[J]. 高文峰. 测绘地理信息. 2017(04)
[4]地震监测精密水准网中独立环闭合差计算[J]. 耿晓民. 测绘地理信息. 2016(05)
[5]相邻历元误差相关的抗差卡尔曼滤波算法分析[J]. 王仁,赵长胜,张敏,孙鹏,杜希建. 地球信息科学学报. 2015(12)
[6]自适应卡尔曼滤波在地表沉降监测中的应用[J]. 吴金鑫,王红梅,牛茂靖,林鹏. 北京测绘. 2014(05)
[7]黄河下游水沙突变特征分析[J]. 李文文,傅旭东,吴文强,吴保生. 水力发电学报. 2014(01)
[8]自适应抗差滤波理论及应用的主要进展[J]. 杨元喜,任夏,许艳. 导航定位学报. 2013(01)
[9]TM30测量机器人三角高程代替二等水准测量[J]. 沈忱,杨凤芸,胡松会. 辽宁工程技术大学学报(自然科学版). 2012(03)
[10]地面沉降的中国应对[J]. 国土资源. 2012(03)
博士论文
[1]基于多源星载SAR数据的矿区地面沉降监测研究[D]. 刘茜茜.中国矿业大学 2018
[2]基于激光三维探测的空区稳定性分析及安全预警的研究[D]. 刘希灵.中南大学 2008
[3]基于D-InSAR的杭州地区地壳形变监测及机理研究[D]. 张微.浙江大学 2008
硕士论文
[1]新疆维吾尔自治区CORS系统的建设与定位服务测试[D]. 赵峻天.长安大学 2017
[2]三维激光扫描技术在地质灾害调查、形变监测和早期识别方面的研究[D]. 褚宏亮.中国地质大学(北京) 2016
[3]基于InSAR的双鸭山煤矿地表形变监测研究[D]. 于知立.中国地质大学(北京) 2016
[4]基于小波分析的自适应卡尔曼滤波在地铁变形监测中的应用[D]. 文小勇.长安大学 2015
[5]济三煤矿松散层多孔低压注水过程中地层沉降研究[D]. 孙鑫.西安科技大学 2012
[6]抗差卡尔曼滤波在高速铁路变形监测中的应用[D]. 刘华夏.西南交通大学 2010
本文编号：3546953
【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题研究的背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 沉降监测技术研究现状
1.2.2 卡尔曼滤波算法研究现状
1.3 本文研究的主要内容
第二章 抗差理论与卡尔曼滤波
2.1 抗差理论
2.1.1 数据可靠性与探测法
2.1.2 稳健估计
2.2 离散卡尔曼滤波
2.2.1 动态模型
2.2.2 观测方程
2.2.3 解算原理
2.3 抗差卡尔曼滤波
2.3.1 M-LS抗差卡尔曼滤波
2.3.2 LS-M抗差卡尔曼滤波
2.3.3 M-M抗差卡尔曼滤波
2.4 自适应卡尔曼滤波
2.4.1 方差补偿自适应卡尔曼滤波
2.4.2 自适应因子卡尔曼滤波
2.5 抗差自适应卡尔曼滤波
2.6 本章小结
第三章 淮南市采矿塌陷区沉降监测
3.1 研究区域概况
3.2 快速沉降区域特点
3.3 常用的监测方案
3.3.1 水准测量
3.3.2 三角高程测量
3.3.3 GNSS静态高程测量
3.4 淮南自动化监测方案
3.4.1 监测系统架构
3.4.2 硬件设备
3.5 本章小结
第四章 快速沉降区域滤波方案及精度评定
4.1 快速沉降区域滤波方案
4.1.1 运动学模型与测量方程的建立
4.1.2 运动状态检测
4.1.3 对状态模型采用自适应因子调节
4.2 实验数据及滤波初始值的确定
4.3 数据处理与分析
4.3.1 M-LS抗差卡尔曼滤波结果
4.3.2 方差补偿自适应卡尔曼滤波结果
4.3.3 一般抗差自适应卡尔曼滤波结果
4.3.4 快速沉降区域滤波结果
4.4 本章小结
第五章 数据处理软件设计与实现
5.1 系统需求分析
5.2 系统结构设计
5.3 功能模块设计
5.4 数据库设计
5.4.1 数据库总体设计
5.4.2 数据表结构设计
5.5 软件实现
5.5.1 系统界面
5.5.2 数据通讯
5.5.3 格式解析与数据解算
5.5.4 数据库管理
5.5.5 成果输出
5.5.6 系统设置
5.6 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况
【参考文献】：
期刊论文
[1]高精度静力水准测量系统在桥梁变形监测中的应用[J]. 贾军,张涛. 公路工程. 2018(02)
[2]经济地质学视角下的资源型城市产业转型路径研究——以淮南市为例[J]. 叶雪洁,吕莉,王晓蕾. 中国软科学. 2018(02)
[3]融合PSI与水准测量的高铁结构体沉降监测方法[J]. 高文峰. 测绘地理信息. 2017(04)
[4]地震监测精密水准网中独立环闭合差计算[J]. 耿晓民. 测绘地理信息. 2016(05)
[5]相邻历元误差相关的抗差卡尔曼滤波算法分析[J]. 王仁,赵长胜,张敏,孙鹏,杜希建. 地球信息科学学报. 2015(12)
[6]自适应卡尔曼滤波在地表沉降监测中的应用[J]. 吴金鑫,王红梅,牛茂靖,林鹏. 北京测绘. 2014(05)
[7]黄河下游水沙突变特征分析[J]. 李文文,傅旭东,吴文强,吴保生. 水力发电学报. 2014(01)
[8]自适应抗差滤波理论及应用的主要进展[J]. 杨元喜,任夏,许艳. 导航定位学报. 2013(01)
[9]TM30测量机器人三角高程代替二等水准测量[J]. 沈忱,杨凤芸,胡松会. 辽宁工程技术大学学报(自然科学版). 2012(03)
[10]地面沉降的中国应对[J]. 国土资源. 2012(03)
博士论文
[1]基于多源星载SAR数据的矿区地面沉降监测研究[D]. 刘茜茜.中国矿业大学 2018
[2]基于激光三维探测的空区稳定性分析及安全预警的研究[D]. 刘希灵.中南大学 2008
[3]基于D-InSAR的杭州地区地壳形变监测及机理研究[D]. 张微.浙江大学 2008
硕士论文
[1]新疆维吾尔自治区CORS系统的建设与定位服务测试[D]. 赵峻天.长安大学 2017
[2]三维激光扫描技术在地质灾害调查、形变监测和早期识别方面的研究[D]. 褚宏亮.中国地质大学(北京) 2016
[3]基于InSAR的双鸭山煤矿地表形变监测研究[D]. 于知立.中国地质大学(北京) 2016
[4]基于小波分析的自适应卡尔曼滤波在地铁变形监测中的应用[D]. 文小勇.长安大学 2015
[5]济三煤矿松散层多孔低压注水过程中地层沉降研究[D]. 孙鑫.西安科技大学 2012
[6]抗差卡尔曼滤波在高速铁路变形监测中的应用[D]. 刘华夏.西南交通大学 2010
本文编号：3546953
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/dizhicehuilunwen/3546953.html
