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高精度GPS变形监测数据处理与分析方法研究

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目录

文摘

英文文摘

第1章 绪论

1.1 GPS高精度数据处理

1.2 GAMIT/GLOBK软件

1.3 GPS高精度高程监测

1.4 变形监测的内涵及其研究的科学意义

1.5 变形监测技术及其发展

1.6 变形分析内涵、方法及其发展趋势

1.7 本文研究的主要内容

第2章 高精度GPS变形监测数据处理基础

2.1 引言

2.2 高精度GPS定位概述

2.1.1 GPS卫星定位系统概述

2.1.2 GPS观测量

2.1.3 GPS相位观测方程

2.3 高精度GPS数据处理软件概述

2.3.1 GAMIT/GLOBK

2.3.2 GIPSY

2.3.3 Bernese

2.4 观测数据预处理和质量分析

2.5 新版GAMIT/GLOBK软件安装使用方法

2.5.1 新版GAMIT软件功能简介

2.5.2 新版GAMIT软件安装准备

2.5.3 新版GAMIT软件安装

2.5.4 GAMIT软件路径配置

2.5.5 新版GAMIT软件使用方法

2.6 高精度GPS数据分析参考框架

2.6.1 ITRF简介

2.6.2 ITRF框架基准的定义

2.6.3 ITRF框架的建立原理

2.6.4 不同ITRF框架之间的转换

2.6.5 高精度GPS数据分析中框架基准的统一

2.7 本章小结与结论

第3章 卡尔曼滤波方法基本原理

3.1 引言

3.2 卡尔曼滤波分析方法简介

3.3 卡尔曼滤波方法

3.3.1 连续线性系统的数学模型

3.3.2 离散线性系统的数学模型

3.3.3 动态测量系统的卡尔曼滤波

3.4 本章小结与结论

第4章 高精度GPS变形监测垂向监测研究

4.1 引言

4.2 GPS测高原理

4.3 高精度高差测定

4.3.1 两期观测大地高差与正常高差的关系

4.3.2 GPS高程变形监测方案设计

4.3.3 监测结果外部检核——几何水准联测的高程差与用GPS方法所求得的高程差比较

4.3.4 GPS测高代替水准测量进行高程监测一致性分析

4.4 本章小结与结论

第5章 高精度GPS变形监测数据处理实例——石佛寺水库超长水坝变形监测高精度数据处理

5.1 项目简介

5.1.1 项目背景与任务目的

5.1.2 测区概况

5.2 监测网布设

5.3 数据处理方案设计

5.4 基准网数据处理

5.4.1 基准点数据处理

5.4.2 基准点稳定性检验

5.5 本章小结与结论

第6章 卡尔曼滤波在自动化变形监测系统数据分析中的应用

6.1 GPS自动化变形监测卡尔曼滤波方法

6.2 滤波初值的确定

6.3 递推式Kalman滤波的应用实例

6.4 本章小结与结论

第7章 总结与展望

7.1 论文内容总结

7.2 展望与建议

参考文献

攻读学位期间发表的论文及科学研究经历

致谢

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摘要

变形监测正向高精度和自动化方向发展,对变形监测手段和变形数据处理与分析提出了更高的要求。为了获得高精度的形变量,除了要提高监测仪器本身的精度之外,有必要寻求更适合的监测数据后处理方法,还必须对处理后的数据进行误差过滤,以进一步提高精度,达到变形监测的高精度要求。变形监测自动化虽然为长时序数据提供了保障,但是在数据处理与分析方面却遇到了许多复杂性的问题,例如时序数据的非等时间间隔、非线性变形、复杂周期变形以及强噪声背景下的弱变形等。为此需要在自动化变形监测数据采集之后,采用高精度的基线解算和网平差软件对监测数据进行处理,然后采用高效稳定的数据分析方法对处理后的数据进行连续性实时处理与分析。
   本文主要针对精密工程变形监测数据处理与分析的新理论和新方法。通过对已有的变形监测数据处理和分析方法的研究,系统地归纳了变形监测数据处理和变形数据分析的方法,在此基础上,结合石佛寺水库超长水坝自动化监测系统建设中遇到的实际问题进行了以下几个方面的研究:
   1.重点研究GAMIT/GLOBK软件的使用,结合工程实例对高纬度地区高精度GPS数据处理的方法原则和注意事项进行了总结,并给出了高纬度地区高精度数据处理需要考虑的改正参数。
   2.为实现变形监测三维一体化,论文进行了GPS大地高代替正常高试验研究,建立了数学模型,并设计了试验方案,结合石佛寺坝区实例进行了检验及理论论证。
   3.利用石佛寺超长水坝自动化变形监测基准网观测数据进行高精度GPS数据处理,分别就监测网的布设、数据处理方案设计、基准点稳定性检验、高精度GPS监测基准网数据处理方法进行了深入研究。
   4.如何有效地削弱观测噪声、提高监测精度是变形监测自动化系统中所涉及到的关键技术问题之一。论文结合Kalman滤波方法,给出了Kalman滤波在GPS变形监测系统中的应用模型,并就滤波初值的确定问题做了研究。结合实例,利用MATLA13编程实现自动化长时序变形数据的递推式Kalman滤波处理,有效地提高了监测精度和系统的可靠性。

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