發(fā)布時(shí)間：2020-08-18 17:09

【摘要】：全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System,GNSS)以其快速、高精度、全天候等優(yōu)勢(shì),被廣泛地用于橋梁、滑坡體、建筑物和構(gòu)筑物等變形體的監(jiān)測(cè),業(yè)已成為變形監(jiān)測(cè)的主要技術(shù)手段之一。GNSS變形監(jiān)測(cè)技術(shù)包括:監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)處理和變形信息的識(shí)別與預(yù)警三個(gè)部分,其中,監(jiān)測(cè)是基礎(chǔ),數(shù)據(jù)處理是手段,變形信息的識(shí)別與預(yù)警是目的。GNSS變形監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵是如何準(zhǔn)確的識(shí)別出監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的變形信息并及時(shí)進(jìn)行預(yù)警,變形信息的識(shí)別與預(yù)警是變形體安全運(yùn)營(yíng)的重要保障,對(duì)保護(hù)人民的生命財(cái)產(chǎn)安全具有重要意義。本文針對(duì)GNSS長(zhǎng)時(shí)間監(jiān)測(cè)過(guò)程中可能出現(xiàn)的個(gè)別粗差或離群值,將會(huì)造成累積和(Cumulativesum,CUSUM)控制圖誤警率較高的問(wèn)題,提出基于中位數(shù)的CUSUM控制圖的GNSS變形信息的識(shí)別與預(yù)警算法,并針對(duì)CUSUM控制圖不能有效分析GNSS監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的時(shí)間序列的影響因素,引入加性季節(jié)和趨勢(shì)分解與斷點(diǎn)識(shí)別算法(Breaks for Additive Season and Trend,BFAST),構(gòu)建基于改進(jìn)BFAST算法的GNSS變形信息識(shí)別與預(yù)警方法;同時(shí),針對(duì)GNSS監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)有時(shí)不服從某一特定分布的問(wèn)題,并考慮到以上方法是基于GNSS監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布的要求,建立基于局部加權(quán)回歸(Locally weighted regression,LWR)殘差的GNSS變形信息檢驗(yàn)與預(yù)警算法。本文的主要研究?jī)?nèi)容及成果如下:(1)依據(jù)傳統(tǒng)的CUSUM控制圖理論,建立了基于CUSUM中位數(shù)控制圖的GNSS變形信息識(shí)別與預(yù)警算法。該方法采用中位數(shù)的方式,將監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行組合,較大程度上消除監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中可能出現(xiàn)的個(gè)別粗差或離群值對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響。針對(duì)GNSS不滿足正態(tài)分布的問(wèn)題,介紹了一種非正態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化的方法;同時(shí),通過(guò)在實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)中加入模擬變形數(shù)據(jù),在含有無(wú)粗差、離散粗差和連續(xù)粗差的模擬變形數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行相關(guān)試驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:基于CUSUM中位數(shù)控制圖的方法可以有效地抑制噪聲對(duì)變形信息的影響,增強(qiáng)監(jiān)測(cè)序列的變形特征。對(duì)于未加入粗差的變形序列,基于中位數(shù)的CUSUM控制圖對(duì)變形信息的識(shí)別精度高于經(jīng)典CUSUM方法;而對(duì)于加入粗差的變形序列,基于中位數(shù)的CUSUM控制圖優(yōu)勢(shì)更為明顯,其表現(xiàn)出了良好的穩(wěn)健性,與采用該方法對(duì)未加入粗差的變形序列的識(shí)別結(jié)果基本相當(dāng)。(2)BFAST是一種對(duì)時(shí)間序進(jìn)行分解的斷點(diǎn)檢測(cè)算法,針對(duì)CUSUM控制圖不能有效分析GNSS監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中時(shí)間序列的影響因素問(wèn)題,提出基于改進(jìn)BFAST的GNSS變形信息識(shí)別與預(yù)警方法。在實(shí)驗(yàn)中,發(fā)現(xiàn)BFAST不適用于GNSS坐標(biāo)序列幅值波動(dòng)較大的情況,鑒于此,本文結(jié)合CUSUM控制圖的優(yōu)勢(shì),對(duì)BFAST算法進(jìn)行改進(jìn);同時(shí),考慮到GNSS采集數(shù)據(jù)時(shí)不滿足季節(jié)性的情況,在迭代步驟中進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:改進(jìn)的BFAST算法很好的解決了原始BFAST算法不適用于GNSS坐標(biāo)序列幅值波動(dòng)較大時(shí)的問(wèn)題,與原始BFAST算法相比,在探測(cè)連續(xù)偏移的變形數(shù)據(jù)時(shí),改進(jìn)的BFAST方法具有明顯的優(yōu)勢(shì),提高了探測(cè)結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性,對(duì)變形信息的識(shí)別精度更優(yōu),表現(xiàn)出了良好的穩(wěn)健性。(3)在變形信息的探測(cè)中,以上方法必須具備一定的條件,即GNSS監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)要服從正態(tài)分布。而實(shí)際采集數(shù)據(jù)時(shí)GNSS信號(hào)受到多路徑誤差、電離層延遲等誤差的影響,導(dǎo)致監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)不服從某一特定分布,鑒于此,提出基于LWR殘差的GNSS變形信息檢驗(yàn)算法。通過(guò)模擬數(shù)據(jù)和在實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)中加入變形信息兩種方式進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:無(wú)論選擇哪種方式進(jìn)行驗(yàn)證,該方法均具有良好的檢驗(yàn)變形信息的能力。對(duì)于上、下型和積極趨勢(shì)型的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí),具有明顯的優(yōu)勢(shì),并且能夠準(zhǔn)確的反映變化趨勢(shì);對(duì)于突變型數(shù)據(jù),本算法適用于對(duì)二倍標(biāo)準(zhǔn)差以上的連續(xù)大偏移變形數(shù)據(jù)的檢驗(yàn),能夠有效地識(shí)別出GNSS監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中變形信息發(fā)生變化的范圍和位置,但是對(duì)一倍標(biāo)準(zhǔn)差偏以下的連續(xù)小偏移數(shù)據(jù)的識(shí)別精度較低。圖[28]表[5]參[87]
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：P228.4
【圖文】：

圖２邋ＧＰＳ衛(wèi)星星座示意圖逡逑Ｆｉｇ．２邋ＧＰＳ邋ｓａｔｅｌｌｉｔｅ邋ｃｏｎｓｔｅｌｌａｔｉｏｎ邋ｓｃｈｅｍａｔｉｃ逡逑

圖３邋ＧＬＯＮＡＳＳ衛(wèi)星星座示意圖逡逑Ｆｉｇ．３邋Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ邋ｄｉａｇｒａｍ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ＧＬＯＮＡＳＳ邋ｓａｔｅｌｌｉｔｅ邋ｃｏｎｓｔｅｌｌａｔｉｏｎ逡逑

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【參考文獻(xiàn)】

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5 張恒t

本文編號(hào)：2796501