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GNSS 自動監(jiān)測系統(tǒng)與傾角傳感器的聯(lián)合監(jiān)測數(shù)據(jù)融合研究
一、單一監(jiān)測系統(tǒng)的局限性與聯(lián)合監(jiān)測的必要性
GNSS 自動監(jiān)測系統(tǒng)憑借毫米級位移監(jiān)測精度、全天候連續(xù)工作能力,成為邊坡、建筑變形監(jiān)測的核心技術(shù),但其存在明顯短板:在密集遮擋區(qū)域(如林區(qū)、建筑群邊坡),衛(wèi)星信號易受干擾,導致數(shù)據(jù)中斷或精度驟降;且僅能獲取地表點位的三維位移,難以反映監(jiān)測點周邊區(qū)域的傾斜變形趨勢。
傾角傳感器則具有成本低、體積小、抗遮擋能力強的優(yōu)勢,可直接測量監(jiān)測點的傾斜角度(精度 ±0.01°),通過幾何關(guān)系推算局部區(qū)域的變形狀態(tài),但其單點監(jiān)測范圍有限,且長期運行易受溫度漂移影響,累計誤差可達 0.1°~0.2°,難以滿足大范圍高精度監(jiān)測需求。
兩者在監(jiān)測精度、覆蓋范圍、抗干擾能力上形成顯著互補 ——GNSS 可校準傾角傳感器的累計誤差,傾角傳感器可補全 GNSS 信號遮擋時段的數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)融合實現(xiàn) “點位移 + 區(qū)域傾斜" 的監(jiān)測,大幅提升變形監(jiān)測的可靠性與完整性。
二、聯(lián)合監(jiān)測數(shù)據(jù)融合的核心架構(gòu)設(shè)計
(一)數(shù)據(jù)采集層:多源數(shù)據(jù)協(xié)同獲取
構(gòu)建 “GNSS 監(jiān)測站 + 傾角傳感器陣列" 的監(jiān)測網(wǎng)絡(luò):在邊坡關(guān)鍵變形點布設(shè) GNSS 監(jiān)測站(采樣率 1Hz~10Hz,水平精度 ±2mm、垂直精度 ±3mm),同步記錄位移數(shù)據(jù)與衛(wèi)星信號質(zhì)量;在 GNSS 站周邊 5~10 米范圍內(nèi),按三角形分布布設(shè) 3 個傾角傳感器(采樣率 0.1Hz~1Hz),測量 X、Y 軸傾斜角度,形成 “1 個 GNSS 點 + 3 個傾角點" 的最小監(jiān)測單元,確保數(shù)據(jù)空間關(guān)聯(lián)性。
數(shù)據(jù)傳輸采用統(tǒng)一的時間戳(以 GNSS 系統(tǒng)時間為基準),通過 4G/5G 網(wǎng)絡(luò)實時上傳至融合平臺,解決兩者數(shù)據(jù)時間異步問題。
(二)數(shù)據(jù)預處理層:多維度誤差修正
針對兩類數(shù)據(jù)的誤差特性分別處理:
GNSS 數(shù)據(jù)預處理:采用卡爾曼濾波消除電離層、對流層延遲誤差,通過信號質(zhì)量閾值(如 CNR>35dB-Hz)剔除遮擋時段的粗差數(shù)據(jù);對數(shù)據(jù)中斷時段(<30 分鐘),標記為 “待補全狀態(tài)",為后續(xù)融合做準備。
傾角傳感器數(shù)據(jù)預處理:建立溫度補償模型,根據(jù)傳感器內(nèi)置溫濕度數(shù)據(jù),修正溫度漂移導致的傾斜誤差(修正后誤差降低 60%~70%);采用滑動平均法剔除振動干擾(如車輛、爆破引發(fā)的瞬時傾斜),保留真實變形趨勢數(shù)據(jù)。
(三)數(shù)據(jù)融合層:多算法協(xié)同融合
采用 “兩級融合" 策略,實現(xiàn)數(shù)據(jù)從 “互補" 到 “優(yōu)化" 的升級:
第一級:數(shù)據(jù)互補融合
當 GNSS 信號遮擋導致數(shù)據(jù)中斷時,基于傾角傳感器的傾斜角度,通過幾何公式(位移 = 傾斜角度 × 傳感器安裝高度)推算 GNSS 監(jiān)測點的位移數(shù)據(jù),結(jié)合歷史 GNSS 位移趨勢優(yōu)化推算結(jié)果,補全數(shù)據(jù)缺口。例如,某邊坡 GNSS 數(shù)據(jù)中斷 20 分鐘,傾角傳感器測得平均傾斜角度 0.02°,傳感器安裝高度 2 米,推算位移約 0.69mm,與后續(xù) GNSS 恢復后的實測數(shù)據(jù)(0.71mm)誤差僅 2.8%。
第二級:精度優(yōu)化融合
當兩者數(shù)據(jù)均有效時,采用加權(quán)融合算法:根據(jù) GNSS 信號質(zhì)量(CNR 值)與傾角傳感器溫度漂移量動態(tài)分配權(quán)重 ——GNSS 信號良好(CNR>40dB-Hz)時,賦予 GNSS 0.7~0.8 權(quán)重、傾角傳感器 0.2~0.3 權(quán)重;GNSS 信號較弱(30dB-Hz<cnr<40db-hz)時,調(diào)整為 p="" 的高精度優(yōu)勢,又利用傾角傳感器穩(wěn)定傾斜監(jiān)測的特性。<="" gnss="" 0.6="" 0.5="">
三、融合監(jiān)測的精度驗證與應用效果
以某山區(qū)公路邊坡為驗證場景,布設(shè) 5 個 “GNSS + 傾角傳感器" 監(jiān)測單元,連續(xù)監(jiān)測 30 天,以全站儀人工測量數(shù)據(jù)(精度 ±1mm)為真值,對比融合前后的監(jiān)測精度:
數(shù)據(jù)完整性:融合前 GNSS 數(shù)據(jù)有效率 82%(遮擋時段數(shù)據(jù)缺失),傾角傳感器數(shù)據(jù)有效率 95%;融合后數(shù)據(jù)有效率提升至 99.3%,補全 GNSS 缺失數(shù)據(jù)。
監(jiān)測精度:融合前 GNSS 水平位移誤差 ±2.1mm、傾角傳感器推算位移誤差 ±3.5mm;融合后水平位移誤差降至 ±1.5mm,垂直位移誤差 ±2.2mm,精度提升 28%~37%。
變形趨勢識別:融合數(shù)據(jù)成功捕捉到邊坡雨后 0.8mm/d 的加速變形,較單一 GNSS 監(jiān)測提前 2 小時識別變形異常,為應急處置爭取更充足時間。
四、總結(jié)與展望
GNSS 自動監(jiān)測系統(tǒng)與傾角傳感器的聯(lián)合數(shù)據(jù)融合,通過互補性設(shè)計與加權(quán)融合算法,有效解決了單一監(jiān)測的精度局限與數(shù)據(jù)缺失問題,顯著提升變形監(jiān)測的可靠性。未來可進一步優(yōu)化融合算法,引入機器學習(如 LSTM)動態(tài)調(diào)整權(quán)重分配策略;同時開發(fā)多傳感器集成終端,實現(xiàn) GNSS 與傾角傳感器的硬件一體化,推動融合監(jiān)測在更多工程場景的規(guī)模化應用。