一种桥梁形变监测方法、存储介质及桥梁形变监测接收机

摘要

本发明公开了一种桥梁形变监测方法、存储介质与桥梁形变监测接收机，方法包括：预先构建包括GNSS和UWB的桥梁形变监测系统；在卡尔曼滤波模型上引入速度参数，设定初始状态的协方差矩阵；在解算过程中建立动态转移方程；并计算先验估计协方差矩阵；分别建立GNSS和UWB的观测方程，结合当前历元的先验状态估计值建立观测方程组；利用加权最小二乘法进行估计，并得出协方差矩阵；当监测到下个历元的观测信号后，重复执行上述步骤，桥梁形变监测接收机对当前历元下的位置进行解算，确定桥梁的形变位置。本发明构建包括GNSS和UWB的桥梁形变监测系统，能够准确获得桥梁形变位置，有效减小了桥梁形变监测系统的定位误差。

说明书

技术领域

本发明涉及桥梁形变动态监测技术领域，具体涉及一种桥梁形变监测方法、存储介质及桥梁形变监测接收机。

背景技术

由于GNSS(Global Navigation Satellite System全球导航卫星系统)能达到厘米级的实时定位精度，目前在高精度桥梁形变实时动态监测方法中基本都是运用GNSS系统进行监测。

但是桥梁的负载形变基本是发生在高程方向，由于GNSS定位系统卫星均分布在定位目标上方，导致高程方向的几何结构较弱，且高程方向的定位误差约是水平方向的3倍，定位误差较大，难以满足实时高精度桥梁形变监测的要求，给准确定位桥梁形变的位置增加了难度。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种桥梁形变监测方法、存储介质及桥梁形变监测接收机，旨在解决现有技术中的桥梁形变监测方法在高程方向上的定位误差较大的问题。

本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：

一种桥梁形变监测方法，其中，所述方法包括：

步骤A、预先在待监测的桥梁上安装桥梁形变监测接收机，并在所述桥梁形变监测接收机下方布设UWB定位基站，构建包括GNSS卫星、桥梁形变监测接收机以及UWB定位基站的桥梁形变监测系统；

步骤B、所述桥梁形变监测接收机在卡尔曼滤波模型上引入速度参数进行解算，并设定桥梁形变监测接收机初始状态的协方差矩阵；

步骤C、在解算过程中建立动态转移方程；并根据动态转移方程计算先验估计协方差矩阵；

步骤D、分别建立当前历元的GNSS和UWB的观测方程，并结合当前历元的先验状态估计值建立观测方程组；

步骤E、利用加权最小二乘法对当前历元的位置与速度的状态值进行估计，并得出当前历元下桥梁形变监测接收机的状态值的协方差矩阵；

步骤F、当监测到下个历元的观测信号后，重复执行步骤C、步骤D以及步骤E，桥梁形变监测接收机对当前历元下的位置进行实时解算，确定桥梁的形变位置。

所述的桥梁形变监测方法，其中，所述桥梁形变监测接收机包括一个GNSS接收机与若干个UWB定位标签模块，所述GNSS接收机和UWB定位标签模块均与桥梁形变监测接收机的主控CPU连接。

所述的桥梁形变监测方法，其中，所述步骤B之前还包括：

步骤B0、预先对所述桥梁形变监测接收机中的GNSS天线与UWB天线进行相位中心统一，使GNSS定位系统与UWB定位系统融合。

所述的桥梁形变监测方法，其中，所述步骤B具体包括：

步骤B1、所述桥梁形变监测接收机在卡尔曼滤波模型中引入速度参数；

步骤B2、根据GNSS定位系统通过GNSS差分定位的方法求解桥梁形变监测接收机初始位置；

步骤B3、预设速度初值，并给出桥梁形变监测接收机的位置与速度的初始状态协方差矩阵。

所述的桥梁形变监测方法，其中，所述步骤C中的动态转移方程为：

其中是所述桥梁形变监测系统在第k个历元的先验状态估计值，X_k-1表示所述桥梁形变监测系统在第k-1个历元的后验状态估计值，A_k,k-1是所述桥梁形变监测系统状态转移矩阵，W_k,k-1是所述桥梁形变监测系统的过程噪声，并且服从正态分布；

所述先验估计协方差矩阵为：

其中，表示第k-1个历元的状态协方差矩阵，Q_k,k-1是所述桥梁形变监测系统的过程噪声矩阵，相应的状态转移矩阵为：其中Δt表示相邻两次历元间的时间间隔。

所述的桥梁形变监测方法，其中，所述步骤D具体包括：

步骤D1、当下个历元接收到UWB观测信号时，建立UWB目标观测方程；

步骤D2、将UWB观测方程在当前历元先验估计位置处进行泰勒级数展开，并联立当前历元的先验状态估计值组成观测方程组；

步骤D3、当下个历元接收到GNSS观测信号时，建立星间相位双差观测方程；

步骤D4、联立当前历元的先验状态估计值组成观测方程组。

所述的桥梁形变监测方法，其中，所述步骤E具体包括：

步骤E1、分别将UWB和GNSS的观测方程组写成矩阵形式；

步骤E2、利用加权最小二乘法对当前历元的位置与速度状态值进行估计；

步骤E2、得出对应的当前历元状态值的协方差矩阵。

所述的桥梁形变监测方法，其中，所述步骤F具体包括：

步骤F1、当所述桥梁形变监测接收机监测到下个历元的观测信号后，重复执行所述步骤C、步骤D以及步骤E，

步骤F2、对观测值与先验约束的权值矩阵进行更新；

步骤F3、桥梁形变监测接收机对当前历元下的位置进行实时解算，确定桥梁的形变位置。

一种存储介质，其上存储有多条指令，其中，所述指令适于由处理器加载并执行，以实现上述任一项所述的桥梁形变监测方法。

一种桥梁形变监测接收机，其中，包括：处理器、与处理器通信连接的存储设备，所述存储设备适于存储多条指令；所述处理器适于调用所述存储设备中的指令，以执行实现上述任一项所述的桥梁形变监测方法。

本发明的有益效果：本发明构建包括GNSS和UWB的桥梁形变监测系统，提高了桥梁形变监测系统高程方向上的定位精度，能够准确获得桥梁形变位置，有效减小了桥梁形变监测系统的定位误差。

附图说明

图1是本发明的桥梁形变监测方法的第一较佳实施例的流程图。

图2是本发明的桥梁形变监测方法中所构建的桥梁形变监测系统的示意图。

图3是本发明的桥梁形变监测接收机的内部功能模块结构示意图。

图4是本发明的桥梁形变监测接收机的较佳实施例的功能原理框图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，图1是本发明的桥梁形变监测方法的第一较佳实施例的流程图。所述桥梁形变监测方法包括以下步骤：

步骤S100、预先在待监测的桥梁上安装桥梁形变监测接收机，并在所述桥梁形变监测接收机下方布设UWB定位基站，构建包括GNSS卫星、桥梁形变监测接收机以及UWB定位基站的桥梁形变监测系统。

具体地，如图2所示，图2是本发明的桥梁形变监测方法中所构建的桥梁形变监测系统的示意图。

由于在桥梁形变监测接收机的上空已分布若干GNSS卫星，通过采用在桥梁监测接收机下方布设若干UWB(Ultra-Wideband，超宽带)定位基站模块的方式，使得桥梁形变监测接收机、GNSS卫星和UWB定位基站共同构成桥梁形变监测系统，增强GNSS卫星系统的空间几何结构，提高监测系统精度。

如图3所示，图3是本发明的桥梁形变监测接收机的内部功能模块结构示意图。所述桥梁形变监测接收机包括一个GNSS接收机与若干个UWB定位标签模块，所述GNSS接收机和UWB定位标签模块均与桥梁形变监测接收机的主控CPU连接。所述桥梁形变监测接收机以ARM开发板为主控CPU。利用ARM做时钟同步和位置解算，并协调所有天线的运行。为了UWB天线更好的接收信号，避免信号被遮挡，UWB天线可以伸出桥梁形变监测接收机一定的距离。

步骤S200、所述桥梁形变监测接收机在卡尔曼滤波模型上引入速度参数，并设定桥梁形变监测接收机初始状态的协方差矩阵。

较佳地，所述步骤S200具体包括：

步骤S201、所述桥梁形变监测接收机在卡尔曼滤波模型中引入速度参数；

步骤S202、根据GNSS定位系统通过GNSS差分定位的方法求解桥梁形变监测接收机初始位置；

步骤S203、预设速度初值，并给出桥梁形变监测接收机的位置与速度的初始状态协方差矩阵。

具体实施时，本发明需要预先对所述桥梁形变监测接收机中的GNSS天线与UWB天线进行相位中心统一，使GNSS定位系统与UWB定位系统融合。具体地算法公式可表示为：其中，(x^u,y^u,z^u)为UWB接收天线的位置，(x^g,y^g,z^g)为GNSS接收天线的位置，(Δx^ug,Δy^ug,Δz^ug)表示两者在选定坐标系中的偏差。通过对GNSS天线与UWB天线进行相位中心统一，融合GNSS定位系统与UWB定位系统，提高了桥梁监测系统的高程方向定位精度以及可靠性和稳定性。

进一步地，本发明通过卡尔曼滤波在GNSS系统与UWB系统融合解算模型中引入速度参数进行解算，设置桥梁形变监测接收机状态值为X_k＝[x_k>k>k>x,k>y,k>z,k]^T，所述状态值分别表示第k历元下的桥梁形变监测接收机的坐标位置与各方向的速度。

根据GNSS系统通过GNSS差分定位的方法求解桥梁形变监测接收机初始位置(x₀，y₀，z₀)及其协方差将速度初值设置为零，并给出对应协方差为即表示桥梁形变监测接收机的位置与速度的初始状态协方差矩阵。

步骤S300、在解算过程中建立动态转移方程；并根据动态转移方程计算先验估计协方差矩阵。

具体实施时，本发明所建立的桥梁形变监测接收机的动态转移方程为：

其中，X_k-1、分别表示第k-1历元的后验状态估计值和第k个历元的先验状态估计值，A_k,k-1是第k-1到第k个历元观测的状态转移矩阵，W_k,k-1为过程噪声，并且服从正态分布W_k,k-1～N(0，Q_k,k-1)，Q_k,k-1是系统的过程噪声矩阵，它描述了所示动态转移方程的不确定性。这个过程噪声矩阵较难确定，本发明通过实验寻找最优的Q_k,k-1值使滤波器获得更好的性能。

进一步地，所述先验估计协方差矩阵为：

其中，表示第k-1个历元的状态协方差矩阵，Q_k,k-1是所述桥梁形变监测系统的过程噪声矩阵，相应的状态转移矩阵为：其中Δt表示相邻两次历元间的时间间隔。

步骤S400、分别建立当前历元的GNSS和UWB的观测方程，并结合当前历元的先验状态估计值建立观测方程组。

较佳地，所述步骤S400具体包括：

步骤S401、当下个历元接收到UWB观测信号时，建立UWB目标观测方程；

步骤S402、将UWB观测方程在当前历元先验估计位置处进行泰勒级数展开，并联立当前历元的先验状态估计值组成观测方程组；

步骤S403、当下个历元接收到GNSS观测信号时，建立星间相位双差观测方程；

步骤S404、联立当前历元的先验状态估计值组成观测方程组。

具体实施时，当下一历元接收到UWB观测信号时，对于UWB系统，建立UWB目标观测方程如下：

其中，(x_k,y_k,z_k)表示第k历元下桥梁形变监测接收机的位置坐标，(x^iU,y^iU,z^iU)分别表示第i个UWB基站的位置坐标，d_k^iU表示第k历元时刻第i个UWB基站到桥梁形变监测接收机之间的观测距离。

将UWB观测方程在位置处进行泰勒级数展开，为第k-1历元桥梁形变监测接收机的位置经过状态转移得到的第k历元桥梁形变监测接收机的位置(为桥梁形变监测接收机的初始位置)，并忽略二阶以上分量，将其线性化可得：

其中，分别表示x，y，z三个方向的方向余弦，

对于接收到UWB信号的观测d_k^iU，联立一起组成观测方程组如下：

式中，是系统上一个历元状态值通过状态转移得到的第k个历元的先验状态估计值。

进一步地，当下一历元接收到GNSS观测信号时，对于GNSS系统，建立星间相位双差观测方程如下：

其中，

式中：λ为波长；为双差相位观测值；分别为桥梁形变监测接收机近似位置到卫星p，q方向上的方向余弦；x_k、y_k、z_k为桥梁形变监测接收机坐标位置。为第k-1个历元桥梁形变监测接收机的位置经过状态转移得到的第k个历元的桥梁形变监测接收机的位置(为桥梁监测接收机的初始位置)；分别为第k个历元基准站r与桥梁形变监测接收机m相对卫星p与q的模糊度；分别表示桥梁形变监测接收机m与基准站r与卫星p，q的近似距离。

类似的，基于伪距的双差方程可以表示为：

其中，是第k个历元的双差伪距，下标ρ表示参数是基于伪距获得的。

对于接收到GNSS信号的观测值与联立一起组成观测方程组如下：

式中，是系统在上一个历元状态值通过状态转移得到的第k个历元的先验状态估计值。

步骤S500、利用加权最小二乘法对当前历元的位置与速度的状态值进行估计，并得出当前历元下桥梁形变监测接收机的状态值的协方差矩阵。

较佳地，所述步骤S500具体包括：

步骤S501、分别将UWB和GNSS的观测方程组写成矩阵形式；

步骤S502、利用加权最小二乘法对当前历元的位置与速度状态值进行估计；

步骤S503、得出对应的当前历元状态值的协方差矩阵.

具体实施时，对于UWB系统，当有i个UWB基站时，写成矩阵的形式：H_kX_k＝Z_k

其中，

利用加权最小二乘算法可得X_k的估计为：

X_k＝[H_k^TG^UH_k]^-1H_k^TG^UZ_k

其中，矩阵G^U是UWB观测值和先验约束的权值矩阵，即其中代表先验估计协方差，R^U代表的是UWB信号观测噪声协方差矩阵，在系统运行过程中，不断的对G^U进行更新，对解算进一步约束，以此提高定位精度。

对应的当前历元状态值协方差矩阵为：

而对于GNSS系统，本发明选择桥梁上空的第q号卫星为参考卫星，剩余p颗卫星，写成矩阵的形式：H_kX_k＝Z_k，

其中

利用加权最小二乘算法可得X_k的估计为：

X_k＝[H_k^TG^GH_k]^-1H_k^TG^GZ_k

其中，矩阵G^G是GNSS观测值和先验约束的权值矩阵，即其中代表先验估计协方差，R^G代表的是GNSS信号观测噪声协方差矩阵，在系统运行过程中，不断的对G^G进行更新，对解算进一步约束，以此提高定位精度。

对应的状态值协方差矩阵为：

步骤S600、当监测到下个历元的观测信号后，重复执行步骤C、步骤D以及步骤E，桥梁形变监测接收机对当前历元下的位置进行实时解算，确定桥梁的形变位置。

较佳地，所述步骤S600具体包括：

步骤S601、当所述桥梁形变监测接收机监测到下个历元的观测信号后，重复执行所述步骤S300、步骤S400以及步骤S500，

步骤S602、对观测值与先验约束的权值矩阵进行更新；

步骤S603、桥梁形变监测接收机对当前历元下的位置进行实时解算，确定桥梁的形变位置。

本发明通过集成GNSS与UWB以及改变桥梁监测系统的系统架构从而改善了桥梁监测系统高程方向上的精度，并提出利用卡尔曼滤波方法融合GNSS和UWB两种定位数据从而避免了常用方法中需要解决GNSS和UWB时间同步的问题。本发明所提出的桥梁形变监测系统相比原来的GNSS桥梁形变监测系统有如下优势：

1)、提高了桥梁形变监测系统高程方向上的精度。现有技术中的桥梁形变监测系统只依赖GNSS系统进行监测。由于GNSS卫星几何分布的局限导致桥梁监测系统高程方向上的精度较水平方向上的精度差。本发明通过融合GNSS系统和UWB系统，以及在桥梁监测接收机下方布设UWB基站的方式，有效的改善了GNSS系统的系统结构，从而提高了系统高程方向上的精度。

2)、保证了桥梁形变监测系统的稳定性。现有技术的桥梁形变监测系统只依赖GNSS系统进行监测。本发明融合了GNSS系统和UWB系统，当在监测过程中若某一系统因为设备故障不能正常工作时，并不影响另一系统的正常工作，保证了桥梁形变监测系统能正常运行。

3)、利用卡尔曼滤波的方法融合GNSS和UWB观测，使每一个观测都能解算出一个位置，从而避免了常用方法中需要解决GNSS和UWB时间同步的问题。

基于上述实施例，本发明还公开了一种桥梁形变监测接收机。如图4示，包括：处理器(processor)10、与处理器10连接的存储设备(memory)20；其中，所述处理器10用于调用所述存储设备20中的程序指令，以执行上述实施例所提供的方法，例如执行：

步骤S100、预先在待监测的桥梁上安装桥梁形变监测接收机，并在所述桥梁形变监测接收机下方布设UWB定位基站，构建包括GNSS卫星、桥梁形变监测接收机以及UWB定位基站的桥梁形变监测系统；

步骤S200、所述桥梁形变监测接收机在卡尔曼滤波模型上引入速度参数进行解算，并设定桥梁形变监测接收机初始状态的协方差矩阵；

步骤S300、在解算过程中建立动态转移方程；并根据动态转移方程计算先验估计协方差矩阵；

步骤S400、分别建立当前历元的GNSS和UWB的观测方程，并结合当前历元的先验状态估计值建立观测方程组；

步骤S500、利用加权最小二乘法对当前历元的位置与速度的状态值进行估计，并得出当前历元下桥梁形变监测接收机的状态值的协方差矩阵；

步骤S600、当监测到下个历元的观测信号后，重复执行步骤S300、步骤S400以及步骤S500，桥梁形变监测接收机对当前历元下的位置进行实时解算，确定桥梁的形变位置。

本发明实施例还提供一种存储设备，所述存储设备上存储计算机指令，所述计算机指令使计算机执行上述各实施例所提供的方法。

综上所述，本发明提供的一种桥梁形变监测方法、存储介质及桥梁形变监控接收机，方法包括：预先在待监测的桥梁上安装桥梁形变监测接收机，并在所述桥梁形变监测接收机下方布设UWB定位基站，构建包括GNSS卫星、桥梁形变监测接收机以及UWB定位基站的桥梁形变监测系统；所述桥梁形变监测接收机在卡尔曼滤波模型上引入速度参数进行解算，并设定桥梁形变监测接收机初始状态的协方差矩阵；在解算过程中建立动态转移方程；并根据动态转移方程计算先验估计协方差矩阵；分别建立当前历元的GNSS和UWB的观测方程，并结合当前历元的先验状态估计值建立观测方程组；利用加权最小二乘法对当前历元的位置与速度的状态值进行估计，并得出当前历元下桥梁形变监测接收机的状态值的协方差矩阵；当监测到下个历元的观测信号后，重复执行上述步骤，桥梁形变监测接收机对当前历元下的位置进行实时解算，确定桥梁的形变位置。本发明构建包括GNSS和UWB的桥梁形变监测系统，提高了桥梁形变监测系统高程方向上的定位精度，能够准确获得桥梁形变位置，有效减小了桥梁形变监测系统的定位误差。

应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。