CN106054214A - 一种可削弱多路径效应的gnss数据处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种可削弱多路径效应的GNSS数据处理方法,包括:S1设置基准点和监测点;S2利用GNSS接收设备进行连续同步观测获得观测数据;S3对观测数据统一进行静态模式的基线解算;S4采用静态模式的基线解算获得各历元的基线分量;S5各历元的基线分量形成基线分量时间序列,按多路径重复周期分割将基线分量时间序列分割为子序列;S6对各子序列分别进行小波分解与重构;S7分别计算重构的所有子序列中各同类基线分量的均值,得最终基线分量;S8固定基准点坐标,利用最终基线分量进行平差,获取各监测点坐标。本发明方法可削弱多路径效应影响,从而确保GNSS监测精度,尤其适用于高层建筑施工测量。
Description
技术领域
本发明属于工程测量技术领域,尤其涉及一种可削弱多路径效应的GNSS数据处理方法。
背景技术
当前,GNSS(全球卫星导航定位***)因其全天候、全天时、连续性、高精度、无需通视等优点,在建筑施工测量领域得到广泛应用。然而在一些特殊环境下,如高层建筑施工过程中,大量钢结构塔吊、金属围护栏、金属楼层隔板的使用,给卫星信号造成了极大的干扰,相比其他环境会产生更剧烈的多路径效应。此种多路径效应由点位周边的反射物造成,换言之,该多路径效应与周围环境密切相关。而通常各点位上的环境是千差万别的,常规的相对定位方式无法消除多路径效应,将导致定位结果产生厘米级以上的偏差,对施工产生极为不利的影响。
发明内容
本发明的目的是提供一种可削弱多路径效应的GNSS数据处理方法。
为达到上述目的,本发明提供的可削弱多路径效应的GNSS数据处理方法,包括步骤:
S1设置N个基准点,各基准点上架设一GNSS接收设备,N≥1;同时,设置K个监测点,各监测点上架设一GNSS接收设备,K≥1;基准点和监测点统称观测点;
S2利用GNSS接收设备进行M小时的连续同步观测获得观测数据,M≥2T,T为多路径重复周期;
S3对所有观测点的观测数据统一进行静态模式的基线解算,固定基准点坐标进行平差,得各监测点的初始坐标;
S4观测点间两两形成动态基线,以两观测点中多路径指标较小的观测点作为起点,另一观测点作为终点;固定起点的初始坐标,终点置为动态模式,采用PPK法解算,获得各历元的基线分量;各观测点的多路径指标根据各观测点的观测数据计算得到;
S5各历元的基线分量形成基线分量时间序列ΔBL,按多路径重复周期将ΔBL分割为D个子序列, 表示下取整;删除多余历元的基线分量数据;
S6对各子序列分别进行小波分解与重构,获得重构的子序列;
S7分别计算重构的所有子序列中各同类基线分量的均值,得最终基线分量;
S8固定基准点坐标,利用最终基线分量进行平差,获取各监测点坐标。
基准点设于地面,监测点设于变形特征的关键位置,在应用于高层建筑物测量时,监测点设于高层建筑物顶部施工层。
步骤S2中,进行连续同步观测的采样间隔不大于1秒。
作为优选,在执行步骤S3前对观测数据进行如下处理:
找出所有观测点公共的同步时间段,从观测数据中剔除非公共的同步时间段的观测数据;
遍历各观测点的观测数据,确保各多路径重复周期T内跟踪的卫星相同。
所述的确保各多路径重复周期T内跟踪的卫星相同,具体为:
若有某多路径重复周期内独有的卫星,删除该卫星的观测数据。
步骤S4中,若两观测点的多路径指标相等,则以两观测点中数据完整率较高或周跳比较小的观测点作为起点,各观测点的数据完整率和周跳比根据各观测点的观测数据计算得到。
作为优选,执行步骤S5前,对各历元的基线分量进行预处理,即,对基线分量中的非固定解,采用该非固定解前后相邻历元的固定解经线性内插,所得内插值代替该非固定解。
步骤S6进一步包括子步骤:
6.1对各子序列中基线分量分别进行小波分解;
6.2根据小波分解结果获得各子序列的第i层细节部分,计算各子序列第i层细节部分的相关系数ρ(i),i=1,2,......lev,lev表示小波分解层数;
6.3将最大相关系数所对应层号记为i',利用各子序列小波分解结果中第i'层近似部分和第i'层以上的细节部分进行重构,获得重构的子序列。
作为优选,步骤S4中,在PPK法解算过程中,估计对流层天顶延迟参数,以削弱对流层误差。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
可削弱多路径效应影响,从而确保GNSS监测精度,尤其适用于高层建筑施工测量。
附图说明
图1为实施例所采用的GNSS监测***示意图;
图2为实施例中GNSS信号的多路径效应原理图;
图3为GNSS数据处理方法的具体流程图。
具体实施方式
为便于本领域普通技术人员理解和实施本发明,下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述,应当理解,此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
见图1,本实施例针对高层建筑,为便于高层建筑顶部施工,在高层建筑附近地面选择一处视野开阔、地质稳定、无信号干扰和反射物的观测点,于观测点架设一GNSS接收设备作为基准点。在高层建筑顶部施工层,架设三台GNSS接收设备作为监测点,分别记为监测点1、监测点2、监测点3,监测点1、监测点2、监测点3的分布位置根据施工需求设定,无特别要求。由于塔吊、施工护栏、楼层隔板大量使用了金属构件,GNSS信号会因此产生严重的多路径效应,导致定位结果产生偏差。
图2示意性地给出了多路径信号的原理图,实际上,同一颗卫星的信号,可能会受到多个物体的镜面反射或漫反射,从多个不同的路径进入同一台GNSS接收设备,从而“污染”信号,给定位解算引入误差。然而,由于每台接收设备所处环境是有差异的,因而同一时刻其所受的多路径效应各不相同,无法通过相对定位的方式予以消除。
为有效消除多路径效应的影响,下面将提供一种GNSS数据处理方法的具体实施方式,其流程见图3。
第一步,利用前述4台GNSS接收设备进行48小时的连续同步观测,获得观测数据。本具体实施方式中,采样率设置为1s,卫星截止高度角为15°。文中基准点、监测点1、监测点2、监测点3统称为观测点。
第二步,根据观测数据进行预处理和静态模式的基线解算。
本步骤具体为:
2.1找出所有观测点公共的同步时间段,从观测数据中剔除非公共的同步时间段下的观测数据;
2.2对各观测点,遍历其连续48小时的观测数据,确保每一个多路径重复周期内跟踪的卫星相同;若有某多路径重复周期内独有的卫星,剔除该卫星的观测数据。
多路径重复周期为卫星运行周期与一个恒星日的公倍数,GPS卫星周期为11h58min,所以,本实施例中所采用的多路径重复周期为23h56m。
有时,由于卫星开始发射或停止工作的原因,使得卫星在某一个多路径重复周期内消失,又在另一多路径重复周期内出现,该卫星即某多路径重复周期内独有的卫星。
2.3对所有观测点的观测数据统一进行静态模式的基线解算,固定基准点坐标进行平差,得到监测点1、监测点2、监测点3的初始坐标。
第三步,动态模式的基线解算。
观测点两两间形成动态基线,每条动态基线包含一个起点和一个终点。动态基线起点的选取原则为:以多路径指标较小的观测点作为起点;若形成动态基线的两观测点的多路径指标相等,则选择数据完整率较高或周跳比较小的观测点作为起点。
本实施例中,共计形成动态基线6条。动态模式的基线解算具体为:固定起点的初始坐标,若起点为基准点,起点的初始坐标即基准点的已知坐标;终点置为动态模式,采用PPK法(相位后处理动态法)进行解算获得各历元的基线分量。本具体实施方式中,基线分量为以起点为原点的站心坐标系下的北基线分量ΔN、东基线分量ΔE和高基线分量ΔU。
上述多路径指标、数据完整率和周跳比可采用TEQC软件工具,根据各观测点的观测数据计算获得。作为优选,TEQC软件工具计算时所采用的观测数据为子步骤2.2所获得的观测数据。
为削弱对流层误差,在PPK法解算过程中,需估计对流层天顶延迟参数。
第四步,形成并分割基线分量时间序列。
各历元的基线分量形成基线分量时间序列,按多路径重复周期将基线分量时间序列ΔBL={ΔN,ΔE,ΔU}分割为2段子序列:ΔBL1={ΔN1,ΔE1,ΔU1}和ΔBL2={ΔN2,ΔE2,ΔU2},一个子序列对应一个多路径重复周期,删除多余历元的基线分量数据。
作为优选方案,在形成基线分量时间序列前,对各历元的基线分量进行预处理,具体为:剔除基线分量中的非固定解,采用该非固定解前后相邻历元的固定解经线性内插,所得内插值代替该剔除的非固定解。
第五步,选对各子序列分别进行小波分解与重构。
小波基根据经验选择,也可通过对比试验选择更优的小波基。本具体实施方式中,取db4作为小波基。
下面将对本步骤进行详细说明。
5.1对子序列ΔBL1、ΔBL2的三个基线分量分别进行小波分解。
分解层数lev采用公式lev=fix(log(lx/(lw-1))/log(2)计算获得,其中,lw表示所选小波基的低通滤波器的长度,本具体实施方式中,lw表示“db4”的低通滤波器的长度;lx表示基线分量时间子序列长度;fix表示取整。本实施例中,lw=8,lx=86400,所计算分解层数lev=13。
以北基线分量ΔN1和ΔN2为例,其小波分解后如下:
ΔN1=a131+d11+d21+…+d131 (1)
ΔN2=a132+d12+d22+…+d132 (2)
式(1)~(2)中,a131和a132分别表示北基线分量ΔN1和ΔN2小波分解后的第13层近似部分;di1和di2分别表示北基线分量ΔN1和ΔN2小波分解后的第i层细节部分,i=1,2,......13。
5.2根据小波分解结果获得各子序列的第i层细节部分,计算各子序列各层细节部分的相关系数,将第i层细节部分的相关系数记为ρ(i),i=1,2,......13。例如,ρ(3)表示ΔBL1小波分解所得的第3层细节部分与ΔBL2小波分解所得的第3层细节部分的相关系数。
5.3获取相关系数中的最大值,将该最大值所对应层号记为i',利用第i'层近似部分和第i'层以上的所有细节部分进行重构,获得重构的子序列。
下面仍然以北基线分量ΔN1和ΔN2为例,对重构进行具体说明。
假设i'为5,则重构后的北基线分量ΔN1和ΔN2如下:
ΔN1'=a51+d11+d21+d31+d41 (3)
ΔN2'=a52+d12+d22+d32+d42 (4)
式(3)~(4)中,ΔN1'和ΔN2'分别表示重构的北基线分量;a51和a52分别表示北基线分量ΔN1和ΔN2小波分解后的第5层近似部分。
第六步,以重构的子序列的平均值作为最终基线分量。
下面仍然以北基线分量ΔN1和ΔN2为例对本步骤进行说明,东基线分量ΔE和高基线分量ΔU的最终基线分量的获得方法相同。
所得最终北基线分量如下:
式(5)中,分别表示重构后的两子序列中北基线分量的均值。
第七步,固定基准点坐标,利用最终基线分量进行平差,获取各监测点坐标。
Claims (8)
1.一种可削弱多路径效应的GNSS数据处理方法,其特征是,包括步骤:
S1设置N个基准点,各基准点上架设一GNSS接收设备,N≥1;同时,设置K个监测点,各监测点上架设一GNSS接收设备,K≥1;基准点和监测点统称观测点;
S2利用GNSS接收设备进行M小时的连续同步观测获得观测数据,M≥2T,T为多路径重复周期;
S3对所有观测点的观测数据统一进行静态模式的基线解算,固定基准点坐标进行平差,得各监测点的初始坐标;
S4观测点间两两形成动态基线,以两观测点中多路径指标较小的观测点作为起点,另一观测点作为终点;固定起点的初始坐标,终点置为动态模式,采用PPK法解算,获得各历元的基线分量;各观测点的多路径指标根据各观测点的观测数据计算得到;
S5各历元的基线分量形成基线分量时间序列ΔBL,按多路径重复周期将ΔBL分割为D个子序列, 表示下取整;删除多余历元的基线分量数据;
S6对各子序列分别进行小波分解与重构,获得重构的子序列;
S7分别计算重构的所有子序列中各同类基线分量的均值,得最终基线分量;
S8固定基准点坐标,利用最终基线分量进行平差,获取各监测点坐标。
2.如权利要求1所述的可削弱多路径效应的GNSS数据处理方法,其特征是:
步骤S2中,进行连续同步观测的采样间隔不大于1秒。
3.如权利要求1所述的可削弱多路径效应的GNSS数据处理方法,其特征是:
在执行步骤S3前对观测数据进行如下处理:
找出所有观测点公共的同步时间段,从观测数据中剔除非公共的同步时间段的观测数据;
遍历各观测点的观测数据,确保各多路径重复周期T内跟踪的卫星相同。
4.如权利要求3所述的可削弱多路径效应的GNSS数据处理方法,其特征是:
所述的确保各多路径重复周期T内跟踪的卫星相同,具体为:
若有某多路径重复周期内独有的卫星,删除该卫星的观测数据。
5.如权利要求1所述的可削弱多路径效应的GNSS数据处理方法,其特征是:
步骤S4中,若两观测点的多路径指标相等,则以两观测点中数据完整率较高或周跳比较小的观测点作为起点,各观测点的数据完整率和周跳比根据各观测点的观测数据计算得到。
6.如权利要求1所述的可削弱多路径效应的GNSS数据处理方法,其特征是:
执行步骤S5前,对各历元的基线分量进行预处理,即,对基线分量中的非固定解,采用该非固定解前后相邻历元的固定解经线性内插,所得内插值代替该非固定解。
7.如权利要求1所述的可削弱多路径效应的GNSS数据处理方法,其特征是:
步骤S6进一步包括子步骤:
6.1对各子序列中基线分量分别进行小波分解;
6.2根据小波分解结果获得各子序列的第i层细节部分,计算各子序列第i层细节部分的相关系数ρ(i),i=1,2,......lev,lev表示小波分解层数;
6.3将最大相关系数所对应层号记为i',利用各子序列小波分解结果中第i'层近似部分和第i'层以上的细节部分进行重构,获得重构的子序列。
8.如权利要求1所述的可削弱多路径效应的GNSS数据处理方法,其特征是:
步骤S4中,在PPK法解算过程中,估计对流层天顶延迟参数,以削弱对流层误差。
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Granted publication date: 20180511 Termination date: 20190818 |