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粗差探测一直是自动化变形监测数据处理中的重点和难点,准确有效的粗差探测是确保监测工作能否反映变形体真实变形的关键。以GNSS自动化平面位移监测数据为研究对象,利用卡尔曼滤波,建立监测点坐标序列粗差探测模型,对GNSS自动化监测坐标序列粗差探测过程进行了分析。通过工程实际监测数据分析,验证了模型的准确性和有效性。 相似文献
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为进一步挖掘全球导航卫星系统(GNSS)位移监测数据中包含的变形信息,提升数据使用质效,更好地服务于预警工作。本文以GNSS实测数据为研究对象,采用点—线—面逐级分析,累计量—速率—加速度渐进刻画的方法。结合某滑坡监测实例,重点探究了粗差剔除、三维分量分析、位移矢量分析方法;指出来不利方向投影分析、顶底改正的重要性;论述了监测剖面分析及区域分析的重点内容。结果表明,该方法可较好地挖掘和甄别形变特征,其实用性较强,可为GNSS位移监测预警参数选择及其判据设定提供依据,亦可为同类位移监测数据分析提供有益参考。 相似文献
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目前,群测群防和专业监测防灾体系存在监测不及时,手段单一且覆盖面小等问题。为提升监测实时性及信息化程度,研究基于实时降雨量监测的地质灾害警示防范技术。该技术基于1∶10000地质灾害详细调查,划分警示防范区,确定区内降雨量阈值,通过降雨量实时观测、声光报警、物联网通讯等技术,实现地质灾害实时警示防范功能。长兴村地质灾害警示防范应用实践表明,该技术使得地质灾害监测覆盖面更广,预警实时性更强;地质灾害警示防范信息管理系统提高了地质灾害监测信息化程度,实现了对警示防范区的有效管理;降雨量预警阈值可根据实际运行情况进行修正,从而提高阈值可靠性。 相似文献
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多路径误差为一时空环境效应,难以构建准确数学模型消除其影响,且该误差在基线两端不具有空间相关性,运用现有差分技术也无法很好消除,是高精度短基线测量中主要误差之一.为进一步削弱多路径误差,本文以监测站坐标时间序列中多路径误差为研究对象,根据多路径误差在历元间的时变特性,建立多路径误差状态空间模型,采用标准卡尔曼滤波和顾及有色噪声的卡尔曼滤波从监测站第一天双差固定解坐标残差序列中估计多路径误差改正序列,并根据多路径误差的周日重复特性,利用第一天得到的多路径误差改正序列对之后各天坐标序列进行改正.最后通过实验分析,得出顾及有色噪声的卡尔曼滤波估计方法优于标准卡尔曼滤波的结论.研究方法对提高GNSS定位精度具有重要实用价值. 相似文献