專利名稱：基于慣性輔助定位接收機的實時形變監(jiān)測預警系統及方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種實時形變監(jiān)測預警系統及其方法，尤其是涉及一種基于慣性輔助定位接收機的實時形變監(jiān)測預警系統及方法。
背景技術：
近年來隨著全球地震、滑坡、地表沉降等地質災害的增多和大型人工土木結構和建筑結構的出現，大型結構的形變監(jiān)測和異常預警已成為亟待解決的技術問題。其技術難點包括測量的實時性，精密靜態(tài)測量和動態(tài)測量的兼顧、長期海量數據的存儲問題等。全球衛(wèi)星導航技術(GNSS)具有布設方便、成本低、精度穩(wěn)定等優(yōu)點。尤其是隨著GNSS精密定位技術(包括RTK和PPP等)的成熟，GNSS得以逐漸應用于上述形變監(jiān)測領域。但是，采用 GNSS精密定位技術存在動態(tài)測量精度不足和實時性差的局限，因此一旦所監(jiān)測的結構出現劇烈形變或破壞時(實際應用中往往是最關鍵的時候)，GNSS就無法勝任了。雖然高動態(tài)、 高采樣率的GNSS接收機已經出現(如Trimble Net R8實現了 50Hz的數據輸出率)，但還是無法完全滿足對劇烈形變的準確測量，且價格昂貴。另一方面，GNSS技術所依賴的衛(wèi)星信號容易受到干擾和遮擋，也影響了形變測量的可靠性和可信性。與此相反，慣性測量技術 (INS, Inertial Navigation System)采用慣性傳感器(包括加速度計和陀螺儀)測量加速度(及重力，合稱比力)和角速度(或角度變化)，經過投影和積分等運算得到位置、速度和姿態(tài)等運動信息。慣性測量具有動態(tài)特性好、采樣率高、自主測量、穩(wěn)定可靠等優(yōu)點，在軍工、航天等領域獲得了廣泛應用。其缺點是在解算過程中由于積分環(huán)節(jié)的作用，其定位精度隨時間而快速發(fā)散，因此無法長時間獨立工作。對比上述衛(wèi)星定位和慣性測量的特性可知，兩者具有天然的互補性，因此兩者的組合成為一種完美的解決方案。例如，GNSS/INS組合導航系統能夠兼顧靜態(tài)和動態(tài)精度、性能穩(wěn)定可靠、不易受干擾，近年來成為導航應用的主流方案。因此，將GNSS精密定位技術與慣性測量技術結合用于形變監(jiān)測成為一種技術趨勢。在形變監(jiān)測數據的采集和保存方面，存在采樣率上的矛盾。為了能夠捕捉到結構形變中可能出現的動態(tài)信息，要求采樣率盡量高；但這又造成數據存儲負擔過重，長期記錄需巨量存儲空間和相應硬件成本。而且，多數被監(jiān)測結構在正常情況下其形變量中基本不含高動態(tài)信息，只有緩慢的接近靜態(tài)的變化，完全沒有必要保存高采樣率數據。但是如果只記錄低采樣率數據，那么一旦發(fā)生劇烈形變，則無法捕捉到高動態(tài)位移，錯失最關鍵的信息。為此，應該考慮根據被測結構的形變情況來調整數據采集和存儲的采樣率。這種自適應調整機制要及時準確，以保證高動態(tài)形變信息不被損失。

發(fā)明內容
本發(fā)明的上述技術問題主要是通過下述技術方案得以解決的一種基于慣性輔助定位接收機的實時形變監(jiān)測預警系統，其特征在于，包括一個 GNSS接收機、一個加速度計(三軸)、一個包含有數據接口和時間同步模塊的形變數據處理裝置、以及一個分別與GNSS接收機以及形變數據處理裝置連接的GNSS更正信息獲取裝置， 所述數據接口和時間同步模塊依次相連，所述GNSS接收機和加速度計同時與數據接口連接。本發(fā)明中的形變監(jiān)測系統由GNSS天線(及其接收機)和加速度計共同感知結構形變，前者側重靜態(tài)形變，后者側重動態(tài)形變。GNSS接收機和加速度計數據被送到控制器進行數據處理和數據存儲，并在需要時對外發(fā)布警報?？刂破鬟€負責對其它模塊的配置、管理和供電等。另外系統還包含電源模塊、對外通信模塊，并需要外界提供GNSS精密定位所需的改正信息的支持。系統中GNSS 接收機采用實時的 RTK(Real-Time Kinematics)或 PPP(Precise Point Positioning)實現精密定位，以滿足實時形變監(jiān)測和預警對實時精密位移測量的需求。控制器進行數據處理時，將采用Kalman濾波器等算法對GNSS采集的位移信息和加速度信息進行實時融合，得到結構動態(tài)形變的最優(yōu)估計。在控制器進行數據存儲時，為了兼顧動態(tài)信息的保存和數據存儲空間的節(jié)省，本發(fā)明根據結構形變的動態(tài)情況自適應調整存儲信息的采樣率。在只有緩慢形變時(多為正常情況)采用低采樣率(如IHz或更低)；在出現劇烈形變時(多為突發(fā)異常情況)采用高采樣率(如50Hz，200Hz)。其中，動態(tài)情況的判斷利用加速度計數據中豐富的動態(tài)信息(并可結合GNSS實時精密定位信息)進行及時準確的檢測。數據存儲機制還設計了一定長度的數據緩沖區(qū)，暫時保存當前時刻之前一定長度的GNSS和加速度計的高采樣率原始數據，以便在判斷發(fā)生劇烈形變時能夠將之前的一定長度的高頻數據也保存下來，為事后分析保留充足的原始數據。在上述的基于慣性輔助定位接收機的實時形變監(jiān)測預警系統，所述形變數據處理裝置還包括一個同時與時間同步模塊和數據接口連接的自適應采樣率數據記錄模塊；一個輸入端分別與數據接口、時間同步模塊以及GNSS更正信息獲取裝置連接的實時數據處理模塊，所述實時數據處理模塊輸出端連接一個狀態(tài)判斷與報警模塊并且還與自適應采樣率數據記錄模塊連接；所述自適應采樣率數據記錄模塊上還連接有一個數據存儲模塊。在上述的基于慣性輔助定位接收機的實時形變監(jiān)測預警系統，所述自適應采樣率數據記錄模塊包括數據緩沖單元、數據重采樣單元以及動態(tài)檢測單元；上述實時數據處理模塊的輸出端與所述數據緩沖單元輸入端連接，所述數據緩沖單元輸入端還分別與上述數據接口以及時間同步模塊連接，所述數據緩沖單元輸出端通過數據重采樣單元與上述數據存儲單元連接；所述動態(tài)檢測單元輸入端與時間同步模塊連接，所述動態(tài)檢測單元輸出端與所述數據重采樣單元連接。在上述的基于慣性輔助定位接收機的實時形變監(jiān)測預警系統，所述GNSS接收機具有GNSS天線。一種基于慣性輔助定位接收機的實時形變監(jiān)測預警方法，其特征在于，基于所述 GNSS接收機是否能夠針對GNSS信息進行GNSS改正選擇執(zhí)行以下步驟選擇步驟I :若GNSS接收機能夠針對GNSS信息進行GNSS改正，則操作步驟如下步驟I. 1，GNSS和加速度計的原始高采樣率數據通過數據接口送入形變數據處理裝置，期間加速度計的原始高采樣率數據經過時間同步模塊做時間同步后送入形變數據處理裝置，得到打上GNSS時標的加速度計的原始高采樣率數據，所述時間同步模塊做時間同步即給加速度計數據打上GNSS時標；
步驟I. 2，GNSS更正信息獲取裝置將獲取的RTK或PPP實時改正信息從外界送入具有GNSS改正模塊的GNSS接收機，GNSS接收機使用實時改正信息進行實時精密定位后將得到的RTK或PPP結果通過數據接口送入實時數據處理模塊；步驟I. 3，完成步驟I. I的加速度計的原始高采樣率數據和完成步驟I. 2的GNSS 實時定位結果送入數據緩沖區(qū)，同時送入實時數據處理模塊，實時數據處理模塊結合GNSS 實時精密定位結果和加速度計的高采樣率數據進行數據融合解算，得到位移和速度的最優(yōu)估計值，并通過狀態(tài)判斷與報警模塊進行形變異常判斷和報警；選擇步驟2，若GNSS接收機不能夠針對GNSS信息進行GNSS改正，則操作步驟如下步驟2. 1，GNSS和加速度計的原始高采樣率數據通過數據接口送入形變數據處理裝置，期間加速度計的原始高采樣率數據經過時間同步模塊做時間同步后送入形變數據處理裝置，即給加速度計數據打上GNSS時標，得到打上GNSS時標的加速度計的原始高采樣率數據；步驟2. 2，GNSS更正信息獲取裝置將獲取的RTK或PPP實時改正信息從外界送入實時數據處理模塊，用于下一步的實時精密定位；步驟2. 3，完成步驟2. I的GNSS和加速度計的原始高采樣率數據送入數據緩沖區(qū)， 同時送入實時數據處理模塊，實時數據處理模塊結合GNSS和加速度計的高采樣率數據和步驟2. 2的改正信息進行數據融合解算，得到位移和速度的最優(yōu)估計值，并通過狀態(tài)判斷與報警模塊進行形變異常判斷和報警。在上述的基于慣性輔助定位接收機的實時形變監(jiān)測預警方法，還包括一個動態(tài)情況檢測的步驟，即將完成步驟I. I后或完成步驟2. I后的打上GNSS時標的加速度計的原始高采樣率數據送入動態(tài)檢測單元，進行動態(tài)情況檢測，以決定緩沖區(qū)中的數據向硬盤中保存的采樣率。在上述的基于慣性輔助定位接收機的實時形變監(jiān)測預警方法，包括一個數據存儲步驟，即數據緩沖單元中的原始高采樣率數據通過數據重采樣單元保存到控制器硬盤中， 并在需要時通過接口導出；并且上述步驟I. 3中或步驟2. 3中實時數據處理模塊進行實時數據融合解算的位移和速度估計值也被送到數據緩沖單元中與原始觀測數據一并進行重采樣和保存。在上述的基于慣性輔助定位接收機的實時形變監(jiān)測預警方法，所述動態(tài)檢測單元進行動態(tài)情況檢測，以決定緩沖區(qū)中的數據向硬盤中保存的采樣率的具體方法如下步驟I :采用高采樣率對GNSS和加速度計原始數據進行采樣和解算，以保證捕捉到任何可能出現的高頻形變信息；將高采樣率數據送入數據緩沖單元；步驟2 :根據當前采集的加速度計信號，同時參考GNSS數據，以及GNSS和加速度計組合解算的實時結果，判斷當前形變的動態(tài)情況；步驟3 :根據判斷出的當前形變的動態(tài)情況決定以多高的采樣率將數據緩沖單元中的數據向硬盤中保存；當判定以較低的采樣率存儲數據時，采用求平均、抽取、以及濾波后重采樣對原始高采樣率數據進行降采樣。在上述的基于慣性輔助定位接收機的實時形變監(jiān)測預警方法，所述步驟I. 3中實時數據處理模塊結合加速度計的高采樣率數據和步驟I. 2的GNSS實時精密定位結果進行數據融合解算的具體計算流程如下步驟9. I :將與東向、北向和垂向對正安裝的加速度計信號或投影到東向、北向和垂向的加速度計信號在扣除當地重力值影響后得到運動加速度；在已知初始位置和初始速度的基礎上，對運動加速度進行時間積分得到速度預測值，再次積分得到位置預測值；步驟9. 2 :將步驟9. I中得到的速度和位置預測值與GNSS精密定位結果進行比照求差，建立其與速度和位置預測誤差的關系；利用Kalman濾波器的數據融合算法獲得出速度和位置預測誤差以及加速度計誤差；其中，加速度計誤差是通過其與位置誤差和速度誤差的關系來獲取，其關系由以下方程給出Sr = Sv = ba ；這里，δΓ為位置誤差；δ V為速度誤差；ba為加速度計誤差；步驟9. 3 :用估計出的速度和位置預測誤差修正速度和位置預測值，給出對速度和位置的最優(yōu)估計值；并以此作為下一步進行加速度信號積分的初值。在上述的基于慣性輔助定位接收機的實時形變監(jiān)測預警方法，所述步驟2. 3中實時數據處理模塊結合GNSS和加速度計的高采樣率數據和步驟2. 2的改正信息進行數據融合解算的具體計算流程如下步驟10. I :將與東向、北向和垂向對正安裝的加速度計信號或投影到東向、北向和垂向的加速度計信號在扣除當地重力值影響后得到運動加速度；在已知初始位置和初始速度的基礎上，對運動加速度進行時間積分得到速度預測值，再次積分得到位置預測值；步驟10. 2 :利用步驟10. I中得到的速度和位置預測值計算出接收機天線與GNSS 衛(wèi)星的連線方向的距離和距離變化，與經過GNSS改正信息修正后的GNSS原始量測數據進行比照求差，建立其與速度和位置預測誤差的關系；利用Kalman濾波器等數據融合算法獲得出速度和位置預測誤差以及加速度計誤差；其中，加速度計誤差是通過其與位置誤差和速度誤差的關系來獲取，其關系由以下方程給出Sr = Sv = ba ；這里，Sr為位置誤差；δ V為速度誤差；ba為加速度計誤差；步驟10. 3 :用估計出的速度和位置預測誤差修正速度和位置預測值，給出對速度和位置的最優(yōu)估計值；并以此作為下一步進行加速度信號積分的初值。因此，本發(fā)明具有如下優(yōu)點I.由于采用了 PPP等廣域實時精密定位技術，能夠對地震等大范圍形變進行實時監(jiān)控和預警。(這是傳統RTK技術所無法實現的。)2.由于采用了慣性輔助手段，即增加了加速度計對高動態(tài)形變進行測量，并與定位接收機信息進行數據融合，彌補了 GNSS定位在采樣率和動態(tài)特性上的不足，能夠實現對劇烈形變的監(jiān)測和預警。3.根據加速度計信息和GNSS信息，以及兩者的融合信息，對形變的動態(tài)情況進行判斷，以此為根據對保存數據的采樣率進行實時動態(tài)調整，節(jié)省了存儲空間，降低了系統成本。4.設計了數據緩沖區(qū)以緩存原始高采樣率數據，能夠將劇烈形變發(fā)生前的先兆期的高采樣率數據也保存下來。為后處理分析保留充足的原始數據。與現有單純依靠GNSS接收機的形變監(jiān)測系統相比，本發(fā)明對結構形變的動態(tài)測量能力大大提高，而對系統成本增加不大，是一種實用和完善的形變監(jiān)測方案?？蓮V泛應用于地震、滑坡等地質災害的監(jiān)測和預警，以及大壩、橋梁、高層建筑等的形變監(jiān)測。


附圖I是本發(fā)明的一種原理圖；附圖2是本發(fā)明的一種工作流程具體實施例方式下面通過實施例，并結合附圖，對本發(fā)明的技術方案作進一步具體的說明。實施例本發(fā)明所述的帶有加速度計的GNSS接收機實時形變監(jiān)測系統的構成如圖I和圖2 所示。本發(fā)明的裝置包括一個GNSS接收機、一個加速度計、一個包含有數據接口和時間同步模塊的形變數據處理裝置、以及一個分別與GNSS接收機以及形變數據處理裝置連接的 GNSS更正信息獲取裝置，數據接口和時間同步模塊依次相連，GNSS接收機和加速度計同時與數據接口連接，形變數據處理裝置還包括一個同時與時間同步模塊和數據接口連接的自適應采樣率數據記錄模塊；一個輸入端分別與數據接口、時間同步模塊以及GNSS更正信息獲取裝置連接的實時數據處理模塊，所述實時數據處理模塊輸出端連接一個狀態(tài)判斷與報警模塊并且還與自適應采樣率數據記錄模塊連接；所述自適應采樣率數據記錄模塊上還連接有一個數據存儲模塊。自適應采樣率數據記錄模塊包括數據緩沖單元、數據重采樣單元以及動態(tài)檢測單元；實時數據處理模塊的輸出端與所述數據緩沖單元輸入端連接，數據緩沖單元輸入端還分別與上述數據接口以及時間同步模塊連接，數據緩沖單元輸出端通過數據重采樣單元與上述數據存儲單元連接；動態(tài)檢測單元輸入端與時間同步模塊連接，所述動態(tài)檢測單元輸出端與所述數據重采樣單元連接。下面介紹一下在本實施例中采用的設備I.實時精密定位GNSS接收機:形變測量的主體是GNSS系統(例如美國的GPS，俄羅斯的GL0NASS，歐洲的 Galileo，中國的北斗，以及其它區(qū)域衛(wèi)星定位系統)。由于形變監(jiān)測大多需要精密測量結構的相對位移，達到mm量級或至少保證cm量級，因此需要采用GNSS精密定位方式，如采用載波相位差分定位的RTK (Real-Time Kinematics)或精密單點定位PPP (Precise Point Positioning)。前者需在被測接收機(測站)附近已知精密坐標點上架設主站接收機，將測得的GNSS觀測信息發(fā)送到測站接收機，通過差分解算消除大部分共模誤差，從而大大提升測站定位精度。RTK技術適用于局域定位，在形變監(jiān)測中適用于大壩監(jiān)測、高層建筑監(jiān)測等形變區(qū)域較小，并在附近有條件安裝主站的場合。有時為了提高RTK精度和可靠性，也可圍繞測站布設多個主站，采用網絡RTK技術進行精密定位。與RTK技術相反，PPP技術不需要用戶架設主站，而是采用分布于全球廣大地區(qū)的基準站數據，經綜合數據處理得到的GNSS 衛(wèi)星精密軌道和衛(wèi)星鐘差，以及其它誤差源(如電離層延遲)的精密模型參數，對接收機量測數據的各項誤差進行模型修正，從而實現分米級到厘米級的定位精度。PPP技術特別適合于廣域精密定位，在形變監(jiān)測中適用于地殼板塊運動、地震監(jiān)測等大范圍位移的測量。(這種情形下無法為RTK技術安裝主站。)考慮到形變監(jiān)測對實時性的要求，上述兩種精密定位方式都需要實時完成。RTK技術本身就是實時的，只要保證主站與測站間的通信鏈路暢通即可。而PPP要實現實時，需要在短時間內快速處理全球基準站數據，提供準實時的精密軌道、衛(wèi)星鐘差和其它誤差模型參數，并對其中某些快速變化量做出預報。近年來實時PPP技術取得了長足的進步，已經有機構能夠提供上述所需實時修正參數的服務。本發(fā)明中的GNSS定位方式除上述兩種精密定位方式外，也可以采用更簡單的偽距差分定位，偽距單點定位，以及多普勒速度測量等其它定位方法。具體取決于測量精度要求以及現場條件等因素。本發(fā)明的GNSS接收機具有GNSS天線，可以采用具有GNSS接收機GNSS改正功能，或者不具有GNSS改正功能，GNSS接收機包含但不限于可接收美國的GPS，俄羅斯的 GL0NASS,歐盟Galileo，中國北斗(Compass)，以及日本QZSS，印度IRNSS等衛(wèi)星導航系統信號的接收機。同時還包括其它任何定位手段的接收機，包含但不限于電磁波、聲波定位等。2.加速度計:本發(fā)明在采用GNSS測量形變監(jiān)測的基礎上，還采用慣性測量技術來彌補GNSS定位在動態(tài)特性和可靠性方面的不足，以便在出現劇烈形變(如地震、結構垮塌)時能夠實時、準確、完整地測量，并及時提供預警信息。慣性測量傳感器包括加速度計和陀螺儀，前者測量加速度(以及重力，合稱比力)，后者測量角速度(或角度變化)。經典的慣性測量方案同時使用這兩種傳感器，通過投影和積分等運算來求得角度、速度和位移。慣性測量具有動態(tài)特性好、可靠性高的優(yōu)點，但解算的位移信息的誤差會隨時間發(fā)散，與GNSS定位技術有鮮明的互補性。兩者組合使用則構成了相對完美的形變監(jiān)測方案。在本發(fā)明的設計里，慣性測量只采用了加速度計，沒有采用陀螺儀，原因如下首先，在多數形變監(jiān)測領域，主要形變是線運動而沒有明顯的角運動，如地震、山體滑坡、高層建筑形變等；只有在某些結構出現破壞和垮塌之后才會發(fā)生顯著的角運動，而這時的測量已經超出了形變監(jiān)測的意義。因此，在這里陀螺儀不是必要的，只用加速度計即可完成慣性測量。其次，出于成本考慮，精密的陀螺儀的價格比同級別的加速度計高一個數量級左右， 并遠高于GNSS接收機的成本，因此在這里采用陀螺儀在成本上是無法接受的。加速度計應選用精度足夠高的器件構成三軸正交測量，且在安裝時三個軸線應該與所選的參考坐標系對齊(如“東-北-天”坐標系)，或是將加速度計軸線與參考坐標系的偏角通過標校得出后將加速度計信號投影到參考坐標系中。另外，在實際安裝時加速度計模塊和GNSS天線應該相對固結且盡量靠近，一同安裝于被測結構的測量位置上。加速度計除了選用傳統概念上用于慣性測量的加速度計外，還可采用基于慣性測量原理的振動傳感器或地震儀。在軸線配置上，除了常見的完整的三軸測量外，還可以為增加可靠性而采用帶有冗余配置的加速度計組；也可以根據被測結構的形變特點只配置兩軸甚至是單軸加速度計。
特別需要注意的是，在本發(fā)明中，加速度計采用三軸正交測量加速度計；安裝時， 三軸即三個軸線與所選的參考坐標系對齊，或是將加速度計軸線與參考坐標系的偏角通過標校得出后將加速度計信號投影到參考坐標系中，本實施例采用的用定位接收機進行實時形變監(jiān)測預警方法，基于所述GNSS接收機是否能夠針對GNSS信息進行GNSS改正選擇執(zhí)行以下步驟選擇步驟I :若GNSS接收機能夠針對GNSS信息進行GNSS改正，則操作步驟如下步驟I. 1，GNSS和加速度計的原始高采樣率數據通過數據接口送入形變數據處理裝置，期間加速度計的原始高采樣率數據經過時間同步模塊做時間同步(給加速度計數據打上GNSS時標)后送入形變數據處理裝置，同時將完成打上GNSS時標的加速度計的原始高采樣率數據送入動態(tài)檢測單元，進行動態(tài)情況檢測，以決定緩沖區(qū)中的數據向硬盤中保存的采樣率；該數據緩沖單元中的原始高采樣率數據通過數據重采樣單元保存到控制器硬盤中，并在需要時通過接口導出；原始高采樣率數據經過時間同步模塊做時間同步后送入形變數據處理裝置后得到打上GNSS時標的加速度計的原始高采樣率數據，所述時間同步模塊做時間同步即給加速度計數據打上GNSS時標；步驟I. 2，GNSS更正信息獲取裝置將獲取的RTK或PPP實時改正信息從外界送入具有GNSS改正模塊的GNSS接收機，GNSS接收機使用實時改正信息進行實時精密定位后將得到的RTK或PPP結果通過數據接口送入實時數據處理模塊；步驟I. 3，完成步驟I. I的加速度計的原始高采樣率數據和完成步驟I. 2的GNSS 實時定位結果送入數據緩沖區(qū)，同時送入實時數據處理模塊，實時數據處理模塊結合GNSS 實時精密定位結果和加速度計的高采樣率數據進行數據融合解算，得到位移和速度的最優(yōu)估計值，并通過狀態(tài)判斷與報警模塊進行形變異常判斷和報警；同時，實時數據處理模塊進行實時數據融合解算的位移和速度估計值也被送到數據緩沖單元中與原始觀測數據一并進行重采樣和保存。選擇步驟2，若GNSS接收機不能夠針對GNSS信息進行GNSS改正，則操作步驟如下步驟2. 1，GNSS和加速度計的原始高采樣率數據通過數據接口送入形變數據處理裝置，期間加速度計的原始高采樣率數據經過時間同步模塊做時間同步(給加速度計數據打上GNSS時標)后送入形變數據處理裝置，同時，將完成打上GNSS時標的加速度計的原始高采樣率數據送入動態(tài)檢測單元，進行動態(tài)情況檢測，以決定緩沖區(qū)中的數據向硬盤中保存的采樣率；數據緩沖單元中的原始高采樣率數據通過數據重采樣單元保存到控制器硬盤中，并在需要時通過接口導出；原始高采樣率數據經過時間同步模塊做時間同步后送入形變數據處理裝置后，得到打上GNSS時標的加速度計的原始高采樣率數據；步驟2. 2，GNSS更正信息獲取裝置將獲取的RTK或PPP實時改正信息從外界送入實時數據處理模塊，用于下一步的實時精密定位；步驟2. 3，完成步驟2. I的GNSS和加速度計的原始高采樣率數據送入數據緩沖區(qū)， 同時送入實時數據處理模塊，實時數據處理模塊結合GNSS和加速度計的高采樣率數據和步驟2. 2的改正信息進行數據融合解算，得到位移和速度的最優(yōu)估計值，并通過狀態(tài)判斷與報警模塊進行形變異常判斷和報警；同時，實時數據處理模塊進行實時數據融合解算的位移和速度估計值也被送到數據緩沖單元中與原始觀測數據一并進行重采樣和保存。
在步驟I. I或步驟2. I中的動態(tài)檢測單元進行動態(tài)情況檢測，以決定緩沖區(qū)中的數據向硬盤中保存的采樣率的具體方法如下步驟I :采用高采樣率對GNSS和加速度計原始數據進行采樣和解算，以保證捕捉到任何可能出現的高頻形變信息；將高采樣率數據送入數據緩沖單元；步驟2 :根據當前采集的加速度計信號，同時參考GNSS數據，以及GNSS和加速度計組合解算的實時結果，判斷當前形變的動態(tài)情況；步驟3 :根據判斷出的當前形變的動態(tài)情況決定以多高的采樣率將數據緩沖單元中的數據向硬盤中保存；當判定以較低的采樣率存儲數據時，采用求平均、抽取、以及濾波后重采樣對原始高采樣率數據進行降采樣。在步驟I. 3中實時數據處理模塊結合加速度計的高采樣率數據和步驟I. 2的GNSS 實時精密定位結果進行數據融合解算的具體計算流程如下步驟9. I :將與東向、北向和垂向對正安裝的加速度計信號或投影到東向、北向和垂向的加速度計信號在扣除當地重力值影響后得到運動加速度；在已知初始位置和初始速度的基礎上，對運動加速度進行時間積分得到速度預測值，再次積分得到位置預測值；步驟9. 2 :將步驟9. I中得到的速度和位置預測值與GNSS精密定位結果進行比照求差，建立其與速度和位置預測誤差(以及加速度計誤差)的關系；利用Kalman濾波器的數據融合算法估計出速度和位置預測誤差(以及加速度計誤差)；其中，加速度計誤差是通過其與位置誤差和速度誤差的關系而被間接估計出來的。其關系由以下方程給出Sr = Sv = ba ；這里，Sr為位置誤差；δ V為速度誤差；ba為加速度計誤差；步驟9. 3 :用估計出的速度和位置預測誤差修正速度和位置預測值，給出對速度和位置的最優(yōu)估計值；并以此作為下一步進行加速度信號積分的初值。在步驟2. 3中實時數據處理模塊結合GNSS和加速度計的高采樣率數據和步驟2. 2 的改正信息進行數據融合解算的具體計算流程如下步驟10. I :將與東向、北向和垂向對正安裝的加速度計信號或投影到東向、北向和垂向的加速度計信號在扣除當地重力值影響后得到運動加速度；在已知初始位置和初始速度的基礎上，對運動加速度進行時間積分得到速度預測值，再次積分得到位置預測值；步驟10. 2 :利用步驟10. I中得到的速度和位置預測值計算出接收機天線與GNSS 衛(wèi)星的連線方向的距離和距離變化，與經過GNSS改正信息修正后的GNSS原始量測數據進行比照求差，建立其與速度和位置預測誤差(以及加速度計誤差)的關系；利用Kalman濾波器等數據融合算法估計出速度和位置預測誤差(以及加速度計誤差)；其中，加速度計誤差是通過其與位置誤差和速度誤差的關系而被間接估計出來的。其關系由以下方程給出Sr = Sv = ba ■這里，δΓ為位置誤差；δ V為速度誤差；ba為加速度計誤差；步驟10. 3 :用估計出的速度和位置預測誤差修正速度和位置預測值，給出對速度和位置的最優(yōu)估計值；并以此作為下一步進行加速度信號積分的初值。本發(fā)明的特點在于I.在步驟I. 3和步驟2. 3中，本發(fā)明采用了數據融合處理方法即GNSS數據和加速度計數據具有互補特性，需要進行數據融合以得到結構形變的最優(yōu)測量。融合算法可參考GNSS/INS組合導航中常用的Kalman濾波算法，也可采用其它任何數據融合算法。具體選取應考慮算法的實時性、穩(wěn)健性、計算量等因素。2.在步驟I. I和步驟2. I中，本發(fā)明采用了自適應采樣率數據記錄方法，即本發(fā)明中自適應采樣率數據記錄模塊(數據緩沖單元、數據重采樣單元以及動態(tài)檢測單元)的工作過程形變監(jiān)測系統需要長期工作，并不間斷地記錄形變數據和原始測量數據。在這里存儲數據的采樣率的設定存在尖銳矛盾一方面，為了記錄結構出現劇烈形變時的高頻信號，采樣率應在幾百Hz或至少在幾十Hz以上，而如此長期記錄必然會帶來巨量的數據；另一方面，在絕大多數正常情況下結構形變非常微弱和緩慢，保存每秒一次甚至是幾十秒一次的數據即可，更高的采樣率完全是浪費。為了解決這一矛盾，本發(fā)明采用自適應采樣率進行數據保存(I)進行原始數據采樣和解算時都采用高采樣率，保證充足的采樣率以捕捉任何可能出現的高頻形變信息。(2)在進行數據保存時，根據當時的形變情況決定以多高的采樣率進行保存。在這里，形變情況的判定主要依據加速度計信號，因為其中包括豐富的動態(tài)信息，最為敏感和準確；同時也可參考GNSS數據，以及GNSS和加速度計組合解算的實時結果。(3)當判定以較低的采樣率存儲數據時，需要對原始高采樣率數據進行降采樣，可采用求平均、抽取(Decimation)、以及濾波后重采樣等方法。3.在本發(fā)明的步驟I. I或步驟2. I中即數據緩沖單元的工作過程在結構出現異常劇烈形變之前，往往會有一些不易被察覺的先兆，這些先兆對于事后分析具有重要意義，其對應的形變信息和原始數據需要以高采樣率保存下來。而系統中的實時動態(tài)判斷機制不可能在這些先兆發(fā)生時即檢測出形變情況的變化而切換到高采樣率保存。為了解決這一問題，本發(fā)明中設計了數據緩沖機制，具體如下(I)在形變數據處理裝置中設立數據緩沖區(qū)(數據緩沖單元)，緩存當前時刻之前的一定時間長度的數據(高采樣率)，緩沖區(qū)采用先入先出機制(FIFO)。(2)當新數據壓入緩沖區(qū)后，根據新數據對形變狀態(tài)進行判斷當判斷為正常低動態(tài)形變時，按照低采樣率將彈出緩沖區(qū)的舊數據保存到硬盤中；當判斷為異常高動態(tài)形變時，按照高采樣率將彈出緩沖區(qū)的舊數據保存到硬盤中。這樣，一旦出現異常劇烈形變，緩沖區(qū)中暫存的前一段時間的高頻數據就能夠得以保存。這里，緩沖區(qū)的大小根據具體的硬件條件和必要的緩沖長度等因素來定，既要足夠長，又要成本能夠承受。例如，用于地震監(jiān)測時，由于先兆可能出現較早，因此應緩沖幾天甚至一個月的數據；而對于一般大型建筑的監(jiān)測，緩沖幾分鐘到幾小時即可。另外，當出現異常劇烈形變時，整套形變監(jiān)測系統有被徹底摧毀的可能，因此緩沖區(qū)中的數據應在系統意外故障時也能夠被保存下來，以便進行事后分析(類似民航飛機中的黑匣子)。
上述數據記錄的自適應調整采樣率和緩沖的設計是以高低兩級體制為例的，實際應用中也可根據需要分為多級。本文中所描述的具體實施例僅僅是對本發(fā)明精神作舉例說明。本發(fā)明所屬技術領域的技術人員可以對所描述的具體實施例做各種各樣的修改或補充或采用類似的方式替代，但并不會偏離本發(fā)明的精神或者超越所附權利要求書所定義的范圍。
權利要求
1.一種基于慣性輔助定位接收機的實時形變監(jiān)測預警系統，其特征在于，包括一個 GNSS接收機、一個加速度計、一個包含有數據接口和時間同步模塊的形變數據處理裝置、以及一個分別與GNSS接收機以及形變數據處理裝置連接的GNSS更正信息獲取裝置，所述數據接口和時間同步模塊依次相連，所述GNSS接收機和加速度計同時與數據接口連接。
2.根據權利要求I所述的基于慣性輔助定位接收機的實時形變監(jiān)測預警系統，其特征在于，所述形變數據處理裝置還包括一個同時與時間同步模塊和數據接口連接的自適應采樣率數據記錄模塊；一個輸入端分別與數據接口、時間同步模塊以及GNSS更正信息獲取裝置連接的實時數據處理模塊，所述實時數據處理模塊輸出端連接一個狀態(tài)判斷與報警模塊并且還與自適應采樣率數據記錄模塊連接；所述自適應采樣率數據記錄模塊上還連接有一個數據存儲模塊。
3.根據權利要求2所述的基于慣性輔助定位接收機的實時形變監(jiān)測預警系統，其特征在于，所述自適應采樣率數據記錄模塊包括數據緩沖單元、數據重采樣單元以及動態(tài)檢測單元；上述實時數據處理模塊的輸出端與所述數據緩沖單元輸入端連接，所述數據緩沖單元輸入端還分別與上述數據接口以及時間同步模塊連接，所述數據緩沖單元輸出端通過數據重采樣單元與上述數據存儲單元連接；所述動態(tài)檢測單元輸入端與時間同步模塊連接， 所述動態(tài)檢測單元輸出端與所述數據重采樣單元連接。
4.根據權利要求2所述的基于慣性輔助定位接收機的實時形變監(jiān)測預警系統，其特征在于，所述GNSS接收機具有GNSS天線，所述加速度計三軸正交測量加速度計；所述三軸即三個軸線與所選的參考坐標系對齊，或是將加速度計軸線與參考坐標系的偏角通過標校得出后將加速度計信號投影到參考坐標系中。
5.一種權利要求I所述的基于慣性輔助定位接收機的實時形變監(jiān)測預警方法，其特征在于，基于所述GNSS接收機是否能夠針對GNSS信息進行GNSS改正選擇執(zhí)行以下步驟選擇步驟I :若GNSS接收機能夠針對GNSS信息進行GNSS改正，則操作步驟如下 步驟I. 1，GNSS和加速度計的原始高采樣率數據通過數據接口送入形變數據處理裝置，期間加速度計的原始高采樣率數據經過時間同步模塊做時間同步后送入形變數據處理裝置，得到打上GNSS時標的加速度計的原始高采樣率數據，所述時間同步模塊做時間同步即給加速度計數據打上GNSS時標；步驟I. 2，GNSS更正信息獲取裝置將獲取的RTK或PPP實時改正信息從外界送入具有 GNSS改正模塊的GNSS接收機，GNSS接收機使用實時改正信息進行實時精密定位后將得到的RTK或PPP結果通過數據接口送入實時數據處理模塊；步驟I. 3，完成步驟I. I的加速度計的原始高采樣率數據和完成步驟I. 2的GNSS實時定位結果送入數據緩沖區(qū)，同時送入實時數據處理模塊，實時數據處理模塊結合GNSS實時精密定位結果和加速度計的高采樣率數據進行數據融合解算，得到位移和速度的最優(yōu)估計值，并通過狀態(tài)判斷與報警模塊進行形變異常判斷和報警；選擇步驟2，若GNSS接收機不能夠針對GNSS信息進行GNSS改正，則操作步驟如下 步驟2. 1，GNSS和加速度計的原始高采樣率數據通過數據接口送入形變數據處理裝置，期間加速度計的原始高采樣率數據經過時間同步模塊做時間同步后送入形變數據處理裝置，即給加速度計數據打上GNSS時標，得到打上GNSS時標的加速度計的原始高采樣率數據；步驟2. 2，GNSS更正信息獲取裝置將獲取的RTK或PPP實時改正信息從外界送入實時數據處理模塊，用于下一步的實時精密定位；步驟2. 3，完成步驟2. I的GNSS和加速度計的原始高采樣率數據送入數據緩沖區(qū)，同時送入實時數據處理模塊，實時數據處理模塊結合GNSS和加速度計的高采樣率數據和步驟.2.2的改正信息進行數據融合解算，得到位移和速度的最優(yōu)估計值，并通過狀態(tài)判斷與報警模塊進行形變異常判斷和報警。
6.根據權利要求5所述的基于慣性輔助定位接收機的實時形變監(jiān)測預警方法，其特征在于，還包括Iv動態(tài)情況檢測的步驟，即將完成步驟I. I后或完成步驟2. I后的打上GNSS 時標的加速度計的原始高采樣率數據送入動態(tài)檢測單元，進行動態(tài)情況檢測，以決定緩沖區(qū)中的數據向硬盤中保存的采樣率。
7.根據權利要求5所述的基于慣性輔助定位接收機的實時形變監(jiān)測預警方法，其特征在于，包括一個數據存儲步驟，即數據緩沖單元中的原始高采樣率數據通過數據重采樣單元保存到控制器硬盤中，并在需要時通過接口導出；并且上述步驟I. 3中或步驟2. 3中實時數據處理模塊進行實時數據融合解算的位移和速度估計值也被送到數據緩沖單元中與原始觀測數據一并進行重采樣和保存。
8.根據權利要求6所述的基于慣性輔助定位接收機的實時形變監(jiān)測預警方法，其特征在于，所述動態(tài)檢測單元進行動態(tài)情況檢測，以決定緩沖區(qū)中的數據向硬盤中保存的采樣率的具體方法如下步驟I :采用高采樣率對GNSS和加速度計原始數據進行采樣和解算，以保證捕捉到任何可能出現的高頻形變信息；將高采樣率數據送入數據緩沖單元；步驟2 :根據當前采集的加速度計信號，同時參考GNSS數據，以及GNSS和加速度計組合解算的實時結果，判斷當前形變的動態(tài)情況；步驟3 :根據判斷出的當前形變的動態(tài)情況決定以多高的采樣率將數據緩沖單元中的數據向硬盤中保存；當判定以較低的采樣率存儲數據時，采用求平均、抽取、以及濾波后重采樣對原始高采樣率數據進行降采樣。
9.根據權利要求5所述的基于慣性輔助定位接收機的實時形變監(jiān)測預警方法，其特征在于，所述步驟I. 3中實時數據處理模塊結合加速度計的高采樣率數據和步驟I. 2的GNSS 實時精密定位結果進行數據融合解算的具體計算流程如下步驟9. I :將與東向、北向和垂向對正安裝的加速度計信號或投影到東向、北向和垂向的加速度計信號在扣除當地重力值影響后得到運動加速度；在已知初始位置和初始速度的基礎上，對運動加速度進行時間積分得到速度預測值，再次積分得到位置預測值；步驟9.2 :將步驟9. I中得到的速度和位置預測值與GNSS精密定位結果進行比照求差，建立其與速度和位置預測誤差的關系；利用Kalman濾波器的數據融合算法獲得出速度和位置預測誤差以及加速度計誤差；其中，加速度計誤差是通過其與位置誤差和速度誤差的關系來獲取，其關系由以下方程給出
10.根據權利要求5所述的基于慣性輔助定位接收機的實時形變監(jiān)測預警方法，其特征在于，所述步驟2. 3中實時數據處理模塊結合GNSS和加速度計的高采樣率數據和步驟.2.2的改正信息進行數據融合解算的具體計算流程如下步驟10. I :將與東向、北向和垂向對正安裝的加速度計信號或投影到東向、北向和垂向的加速度計信號在扣除當地重力值影響后得到運動加速度；在已知初始位置和初始速度的基礎上，對運動加速度進行時間積分得到速度預測值，再次積分得到位置預測值；步驟10. 2 :利用步驟10. I中得到的速度和位置預測值計算出接收機天線與GNSS衛(wèi)星的連線方向的距離和距離變化，與經過GNSS改正信息修正后的GNSS原始量測數據進行比照求差，建立其與速度和位置預測誤差的關系；利用Kalman濾波器等數據融合算法獲得出速度和位置預測誤差以及加速度計誤差；其中，加速度計誤差是通過其與位置誤差和速度誤差的關系來獲取，其關系由以下方程給出Sr = Sv = ba ；這里，δΓ為位置誤差； δV為速度誤差； ba為加速度計誤差；步驟10. 3 :用估計出的速度和位置預測誤差修正速度和位置預測值，給出對速度和位置的最優(yōu)估計值；并以此作為下一步進行加速度信號積分的初值。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于慣性輔助定位接收機的實時形變監(jiān)測預警系統及方法，其特征在于，包括一個GNSS接收機、一個加速度計、一個包含有數據接口和時間同步模塊的形變監(jiān)測裝置、以及一個分別與GNSS接收機以及形變監(jiān)測裝置連接的GNSS更正信息獲取裝置，所述數據接口和時間同步模塊依次相連，所述GNSS接收機和加速度計同時與數據接口連接。GNSS接收機實時輸出精密定位結果；同時采用加速度計輔助捕捉高動態(tài)形變信號，并及時合理地調整數據存儲的采樣率，節(jié)省存儲空間；設置數據緩沖區(qū)以便完整地保存劇烈形變先兆期的高采樣率數據。本發(fā)明可廣泛應用于地震、滑坡等地質災害的監(jiān)測和預警，以及大壩、橋梁、高層建筑等的形變監(jiān)測。
文檔編號G01S19/23GK102608625SQ20121009023
公開日2012年7月25日 申請日期2012年3月30日 優(yōu)先權日2012年3月30日
發(fā)明者張全, 方榮新, 施闖, 牛小驥 申請人:武漢大學