大型工程GPS變形監(jiān)測數據處理關鍵技術研究.pdf

1、全球定位系統(tǒng)(GPS)具有高精度、全天候、全球性等技術特點，與網絡通訊技術、數據庫技術、計算機技術相結合，成功應用于大地測量、形變監(jiān)測、交通運輸、民用導航以及資源勘探等諸多領域。而大型工程的變形監(jiān)測正向高精度、實時化和自動化的方向發(fā)展，對變形監(jiān)測手段、變形監(jiān)測技術、變形數據處理等提出了更高的要求。因此研究新形勢下的大型工程GPS變形監(jiān)測數據處理關鍵技術具有重要意義。
　　GPS變形監(jiān)測數據處理的關鍵技術主要包括：GPS周跳的探測與

2、修復，整周模糊度的求解，觀測值隨機模型的建立，系統(tǒng)誤差與變形信息的分離以及變形量的計算分析等。本文將對前三個關鍵問題進行詳細的研究，具體內容如下：
　　首先介紹了GPS的基礎知識以及GPS變形監(jiān)測的基本原理；探討了GPS觀測值及其線性組合的特性；分析了影響GPS變形監(jiān)測精度的誤差源；給出了短基線解算的雙差觀測方程及其定權方法。針對大型獨立工程變形監(jiān)測中GPS觀測值的周跳問題，介紹了基于抗差Chebyshev多項式的改進相位偽距周跳

3、探測與修復算法，通過擬合殘差最小的原則解決了傳統(tǒng)相位偽距法探測周跳的多值性問題，成功修復了變形監(jiān)測中GPS相位觀測值的周跳。
　　整周模糊度的快速求解一直是大型工程GPS變形監(jiān)測技術的關鍵問題，文中詳細研究了遺傳算法(GA)和粒子群算法(PSO)在GPS整周模糊度求解方面的應用。針對遺傳算法收斂速度慢的問題，引入了一種變區(qū)間的加速遺傳算法(AGA)，提高了收斂速度；針對粒子群算法易陷入局部最優(yōu)的問題，采用了一種新的基于自適應計算慣

4、性權重和粒子變異的改進粒子群算法(IPSO)，改善了算法的全局收斂性和穩(wěn)健性。
　　在此基礎上，針對變形監(jiān)測點初始坐標已知的特點，結合模糊度函數法(AFM)和模糊度直接計算法(DC)，采用加速遺傳算法(AGA)和改進粒子群算法(IPSO)，研究了基于坐標域的GPS單歷元模糊度搜索方法，并對比分析了二進制編碼遺傳算法(BGA)、二進制編碼加速遺傳算法(BAGA)、實數編碼遺傳算法(RGA)、實數編碼加速遺傳算法(RAGA)、標準粒子

5、群算法(PSO)和改進粒子群算法(IPSO)進行模糊度搜索的效率和成功率，驗證了RAGA和IPSO在GPS變形監(jiān)測單歷元模糊度搜索方面的實用性。對于GPS短基線整周模糊度的求解，詳細介紹了連續(xù)二維變換降相關法的實現步驟，并采用實數編碼加速遺傳算法(RAGA)和改進粒子群算法(IPSO)，研究了基于模糊度域的GPS整周模糊度搜索新方法，對比分析了LAMBDA法、RAGA和IPSO的解算效率和成功率，驗證了IPSO在GPS短基線低維模糊度搜