[发明专利]一种北斗定位长期监测数据的处理方法及系统

说明书

本发明提供一种北斗定位长期监测数据的处理方法，包括以下步骤：S1：获得变形监测时间序列，并进行单历元异常值分析和剔除；S2：进行数据矩阵化处理；S3：进行周期性、半周期性波动及噪音分析，并移除周期性波动与噪音；S4：进行固定时间段的分段，并剔除非周期性共模误差；S5：进行数据重构拟合。本发明还提供一种北斗定位长期监测数据的处理系统，应用于实现所述的一种北斗定位长期监测数据的处理方法。本发明提供一种北斗定位长期监测数据的处理方法及系统，解决了目前的监测数据处理方法并没有考虑到监测时间序列内部的非周期位移信号实质为外部环境影响下的被监测物真实位移信号的问题。

技术领域

本发明涉及卫星导航测量技术领域，更具体的，涉及一种北斗定位长期监测数据的处理方法及系统。

背景技术

近年来我国卫星监测系统在原有应用基础上得到了长足的发展，尤其是中国自主研发的北斗卫星导航系统在2020年7月进行全球组网。但是，北斗卫星导航技术由于面对监测领域的应用不同受到各类因素影响较大，导致测量精度在长期监测中不同情况下稳定性各不相同，影响了非测量专业人士对于北斗卫星长期监测技术的信任与该应用的进一步推广。

灾害变形前的长期缓慢变形监测是监测领域中主要集中的监测方向，现阶段基于工程应用的方法主要以基站为基准点的15km范围内北斗卫星高精度监测解算，由于很多领域要求的解算实时性与精度要求，采取基于北斗的短基线解算长期监测方法是一种恰当的测量技术方法，主流方法主要集中在整周模糊度求解，常用方法为模糊度函数法、宽窄巷技术、模糊度最小二乘搜索法、模糊度快速解算法、模糊度快速搜索滤波法、和基于最小二乘模糊度将相关平差法(LAMBDA算法)，根据短历元固定模糊度，求解序贯条件下的最小二乘解，基于模糊度去相关运算与整周模糊度搜索，构建目标函数并求取模糊度整数值，从而进一步得到厘米级或毫米级的精度。

但是目前的监测数据处理方法并没有考虑到监测时间序列内部的非周期位移信号实质为外部环境影响下的被监测物真实位移信号，直接影响监测精度。例如，高铁旁监测设备、大跨桥梁监测设备、高楼监测设备，此类被监测物，受到风速、列车荷载、载货荷载等外部影响，在测量学上有着真实位移，但是在监测学上，此类真实位移不能定义为被监测物变形，同时也不能仅仅简单给予阈值而限定。

现有技术中，如2015年2月25日公开的中国专利，短基线下惯导辅助的北斗单频整周模糊度求解方法，公开号为CN104375157A，能有效提高整周模糊度的求解速率和精度，适用于在单频北斗卫星系统条件下对高动态载体进行定位定姿，但没有考虑到监测时间序列内部的非周期位移信号实质为外部环境影响下的被监测物真实位移信号。

发明内容

本发明为克服目前的监测数据处理方法并没有考虑到监测时间序列内部的非周期位移信号实质为外部环境影响下的被监测物真实位移信号的技术缺陷，提供一种北斗定位长期监测数据的处理方法及系统。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种北斗定位长期监测数据的处理方法，包括以下步骤：

S1：对北斗卫星监测得到的单历元观测值进行基于单历元的双差整周模糊度解算获得变形监测时间序列，并对变形监测时间序列进行单历元异常值分析和剔除，初步获得基于北斗监测站小时解的变形监测时间序列；

S2：对基于北斗监测站小时解的变形监测时间序列进行数据矩阵化处理，获得矩阵化的变形监测时间序列；

S3：对矩阵化的变形监测时间序列进行周期性、半周期性波动及噪音分析，并移除周期性波动与噪音，获得纠正后的坐标时间序列；

S4：对纠正后的坐标时间序列进行固定时间段的分段，获得多段坐标时间序列；并在多段坐标时间序列中剔除非周期性共模误差，获得标准的坐标时间序列；

S5：对标准的坐标时间序列进行数据重构拟合，得到变形时间序列曲线，完成对监测数据的处理。