基于泰勒级数展开的近似函数法在求解非线性函数的中误差时需要进行复杂的导数计算,已有的Monte Carlo法虽然可以避免导数运算,但在模拟次数的选择上不具有客观性,且无法直接控制模拟结果。因此,将Stein两阶段法融入非线性函数的协方差传播理论中,并与Monte Carlo方法结合,设计了一套非线性函数协方差传播的Stein Monte Carlo算法流程。将该方法用于二维多项式函数和GNSS基线向量的协方差传播计算中,实验结果验证了其有效性,为非线性模型协方差传播的计算提供了一种新思路。
针对BDS中长基线RTK定位中整周模糊度受大气延迟误差影响难以正确固定的问题,提出一种BDS中长基线三频整周模糊度确定方法。采用MW组合确定B2-B3超宽巷整周模糊度,利用B2-B3超宽巷和B1-B3宽巷组合观测值所受电离层延迟误差较接近的特点,确定B1-B3宽巷整周模糊度。利用无电离层组合解算窄巷整周模糊度和相对天顶对流层延迟误差,最终实现实时动态定位。利用实测的BDS中长基线进行算法验证,结果表明,该方法可有效固定中长基线三频载波相位整周模糊度,获得cm级定位精度。
为分析不同光压模型在北斗卫星处于不同姿态控制模式下的定轨性能,从轨道内、外符合精度等方面分析ECOM 5参数模型、Box-Wing+ECOM 5参数模型和拓展版ECOM模型对北斗IGSO与MEO卫星定轨的适用性。结果显示,卫星处于非地影期时,BDS-2卫星使用ECOM 5参数模型时内、外符合精度最优,而BDS-3 MEO卫星使用Box-Wing+ECOM 5参数模型与拓展版ECOM模型时的轨道精度要略优于ECOM 5参数模型,3者内符合精度差异小于1 cm;卫星处于地影期时,BDS-2与BDS-3 MEO卫星使用拓展版ECOM模型精度最高,与其他光压模型相比,其轨道切向与法向内符合精度提升约20%~70%;对于BDS-3 IGSO卫星,由于观测数较少,导致其轨道精度要远低于其他北斗卫星,但综合来看,ECOM 5参数模型表现略优。
针对城市环境下GNSS车辆导航存在卫星信号易受影响的问题,利用GNSS/INS组合算法提高复杂环境下城市车辆定位性能。基于城市环境下实测GNSS数据评估分析定位结果,使用GNSS/INS组合的常规卡尔曼滤波算法实现卫星失锁区域导航。同时,提出一种基于新息的自适应卡尔曼滤波算法,可有效增强卫星数较少及信号干扰严重区域的车辆导航定位能力。该方法利用量测与预测的关系构造自适应因子,改善定位精度。结果表明,常规卡尔曼滤波可在20 s卫星信号失锁情况下保证亚m级导航精度,自适应卡尔曼滤波算法在卫星信号受到严重干扰时,其定位精度相比于常规卡尔曼滤波算法提高30%,可满足在城市复杂环境下的高精度、高可靠性车辆导航定位服务需求。
针对传统的GNSS-IR海面高度监测方法信号分离不佳且精度有待提高的问题,提出结合小波变换和改进Burg算法的新型GNSS-IR海面高度反演模型。相比于传统的多项式拟合法,小波变换得到的SNR振荡项更加完整、精确。改进的Burg算法能有效抑制峰值偏移或谱分裂现象,提高谱分析精度。基于瑞典Onsala空间天文台提供的GNSS数据和验潮仪数据的实验结果表明,优化后的海平面测高模型的反演结果与验潮仪数据具有较高的一致性,相比于传统的GNSS-IR海面测高模型精度提高约20%。
针对距离向频谱分割法(range split-spectrum,RSS)进行InSAR电离层校正中多视视数和滤波窗口尺寸两种平滑处理参数选择较为主观的问题,采用国际参考电离层(international reference ionosphere,IRI)模型,通过目视对比和统计分析来评价RSS与IRI的相似性,并综合电离层分布特点为RSS平滑参数的选取提供一种相对客观的方法。最终为两对ALOS-2 PALSAR条带数据选取32×16的多视视数和600像素尺寸的滤波窗口,取得较好的InSAR电离层校正结果,验证了以IRI模型作为参考选取RSS平滑参数在无地表形变区域和缓慢地表形变区的可行性。
选取中国大陆构造环境监测网(陆态网)提供的155个测站2014~2018年对流层延迟产品,基于BP-Adaboost算法将多个弱神经网络预测器集成为强预测器,建立新的无气象参数对流层延迟计算模型。利用陆态网2019年参与建模的141个建模测站、未参与建模的62个测站的对流层延迟产品和中国区域86个无线电探空站解算出的对流层延迟精确值对BP-Adaboost模型进行精度评定,结果表明,新模型的平均偏差分别为0.62 mm、-1.16 mm和12.32 mm,均方根误差分别为25.30 mm、26.72 mm和46.29 mm,优于常见的无气象参数模型;BP-Adaboost模型在内陆地区或海拔2 km以上地区具有更高的精度,能够满足中国大陆区域卫星导航用户实时对流层延迟改正的需求。
针对中国南部地区地势西高东低、沿海与内陆存在差异等情况,分析中国南部地区Tm与地面温度、测站高度、季节变化以及纬度的关系,利用中国南部地区19个探空站2015~2017年的探空数据,在Bevis公式的基础上建立只考虑地面温度的线性模型(Tm-SC1模型)和与地面温度、高程、季节变化以及纬度有关的新Tm模型(Tm-SC2模型)。以2018年的探空数据为参考值,对Tm-SC1模型和Tm-SC2模型进行精度验证,并与广泛使用的Bevis公式和GPT3模型进行精度比较。结果表明,Tm-SC1模型的年均偏差和均方根误差(RMS)分别为0.76 K和2.57 K,相比Bevis模型和GPT3模型,其精度(RMS值)分别提高13.8%和2.2%;Tm-SC2模型的年均偏差和均方根误差(RMS)分别为-0.10 K和1.64 K,相比Bevis模型和GPT3模型其精度(RMS值)分别提高44.9%和37.6%。Tm-SC2模型用于GNSS水汽计算导致的理论RMS误差和相对误差分别为0.16 mm和0.43%。因此,Tm-SC2模型更适用于中国南部地区的GNSS水汽探测以及气象研究。
利用合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术对2017-06~2020-06期间获取的Sentinel-1数据集进行处理和分析,获取北京近几年地面沉降区域的时空分布特征。结果表明,北京地表形变呈现5处沉降区,最大年形变速率为-111.3 mm/a。将InSAR结果与GPS观测资料进行对比,验证了时序InSAR的有效性。对比2018年和2019年的年形变速率可知,各个沉降范围内的沉降面积均在减小,且沉降减缓的面积远大于沉降加速的面积。局部调查后发现,5处沉降区除1处仍在加速沉降外,其他4处的沉降速度均在减缓。
采用PS-InSAR时序技术对常州市2018-01~2019-12的24期Sentinel-1A影像数据进行处理,获取常州市地面形变信息。所得结果与同期水准监测数据有较好的一致性,两者较差最大值为6.1 mm、平均值为2.7 mm、均方根误差(RMSE)为1.7 mm。结果显示,抬升区域主要位于城镇,累积抬升量平均值约为7.3 mm;沉降区域主要位于农村,累积沉降量平均值约为7.6 mm;武进区南部等地局部沉降严重,累积沉降量平均值超过15 mm。分析第Ⅱ承压水水位变化对地面沉降的影响显示,两者相关系数为0.55;同时分析某分层基岩标各地层回弹情况发现,深部地层多数处于反弹阶段,而浅部地层是目前土层压缩(沉降)的主要层段。说明近2 a第Ⅱ承压水对常州市地面沉降具有一定的影响,但已不是主要影响因素,浅部地层土层压缩已成为常州市地面沉降的主要影响因素。
为探究InSAR和GPS形变数据对断层深部滑动的敏感性,分别模拟走滑断层、正断层和逆冲断层在不同深度的滑动分布模型,并基于不同精度的InSAR和GPS形变数据反演了3类断层在不同深度位置的滑移分布。对3类断层的结果进行对比分析发现,实验得到的结论具有较好的一致性。结果表明,在相同深度时,基于高精度InSAR和GPS形变数据反演的深部滑动残差较小,而基于常规精度InSAR数据反演结果的残差较大;随着深度的增加,反演深部滑动的探测性呈逐步下降的趋势,其中基于高精度InSAR和GPS数据的滑动探测性高于基于常规精度InSAR的滑动探测性。当InSAR和GPS数据精度相同时,维度对断层深部滑动的探测性有一定影响。
使用GAMIT/GLOBK处理2013-01~2018-06期间37个AHCORS参考站观测文件,分别获取站点在ITRF2008和欧亚框架下的速度场。利用多尺度球面小波模拟出的速度场与实际速度场的误差在2 mm/a以内,说明此方法可有效反映该区域的地壳运动情况。采用多尺度球面小波法解算郯庐断裂带南段及周边地区的应变率并对其进行分析。结果表明,总体上看,郯庐断裂带南段以西除阜阳、徐州、枣庄等地,大部分地区呈面膨胀状态,以东地区大多表现为面压缩状态;应变方向变化异常的地区,均处于面膨胀与面压缩的交界地带;最大剪应变率沿郯庐断裂带南段两侧呈对称分布,西北和东南地区为高值区域,存在着较大的应变积累,有发生地震的可能,应予以关注;郯庐断裂带南段主要表现为右旋走滑,且北部存在着拉张,拉张分量向南逐渐递减,在最南部转变为压缩的状态。
针对2020-07-23西藏尼玛MW6.3地震发震构造的复杂性(无明显地表破裂、发震断层倾向存在争议等),利用哨兵-1A升、降轨影像数据获取此次地震的同震形变场,并以此为约束通过设置两组可能性断层滑动模型及结合区域余震分布和地质构造背景,探讨此次地震发震断层的活动方式,在此基础上进一步反演获得断层面滑动分布特征。结果表明,此次地震发震断层为依布茶卡地堑东侧NWW向正断层,断层走向为207°,倾角为33.1°,平均滑动角为-89.27°,以正断倾滑为主;地震破裂主要集中在沿断层面5.4~9.3 km深处(未破裂至地表),最大滑动量约1.7 m,矩震级为6.3级。此次地震的发生是青藏地块现今构造运动变形的结果。
2019-12-26应城MS4.9地震前,襄阳重力台记录到第二类(double frequency, DF)地脉动信号持续增强异常。对比全球能量辐射模型(ASSM)及西太平洋台风数据发现,震前10 h左右的DF地脉动增强及优势频率增大的异常与西太平洋Phanfone台风靠近中国大陆这一远场信号源关系较弱,与本地未知近场同源同频信号有关。结合恩施重力台观测分析认为,该异常信号不属于应城地震前的慢地震事件。此外研究发现,长江中游巴东-秭归段和襄樊-广济断裂及其邻近区域5次MS4.0以上地震中的4次都与七曜山-金佛山断裂附近发生的MS4.5~5.0地震呈成组活动,时间间隔为0.5~1 a,且发震时间都在DF地脉动信号的高噪声水平时段内(10月~次年3月)。当恩施-襄阳DF地脉动信号基线的月中位数和众数值的差异持续4个月增加或处于高值时,研究区发生MS4.0以上地震的可能性增加。对震前DF地脉动信号异常特征的总结可为预测未来长江中游巴东-秭归段和襄樊-广济断裂及其邻近区域MS4.0以上地震的发生时段提供经验指标。
基于国家重力基准网观测数据,采用正则化方法对LCR-G型相对重力仪周期项参数进行筛选,并分析平差解算的结果。结果表明,当惩罚因子λ取80时,正则化方法筛选相对重力仪周期项的效果良好,正则化参数α值的变化对周期项筛选结果影响甚微;周期项振幅量级最大超过10 μGal,且对重力基准网平差重力值结果的影响达到μGal量级;相对重力仪的周期会随着观测环境或者时间变化,导致解算结果不一致,这是由于周期函数模型与实际周期变化有差异,模型只能近似而不能真正模拟周期的变化。
为解决工程中建筑结构不均匀沉降的监测问题,以连通器作为基本理论,使用嵌入式实时操作系统(FreeRTOS),设计一种基于LTE Cat-1的无线静力水准仪系统。系统分为数据采集终端、数据基站和客户端3个部分,其中数据采集终端主要由压强传感器、ZigBee终端及Cortex-M3微控制器等组成,利用ZigBee终端建立多个数据采集节点;数据基站由ZigBee协调器、Cortex-M3微控制器、Wi-Fi模块及LTE Cat-1等组成,ZigBee协调器收集多个终端的数据,用户可通过PC端或移动端连接设备Wi-Fi对数据进行现场查看,LTE Cat-1模块将数据上传至服务器;客户端主要是针对质检中心或从事市政工程行业的人员设计的,方便查看现场监测结果。现场测试结果表明,该系统能够完成沉降数据的采集与稳定上传,测量精度达到mm级。