为解决传统最小二乘模糊度去相关算法(least-square ambiguity decorrelation adjustment,LAMBDA)中LDLT分解的对角矩阵D、下三角矩阵L及其转置矩阵LT计算过程复杂、耗时较长等问题,提出M-Cholesky分解法。该方法利用四角规则法,逐步消元计算合成矩阵各元素,每次消元计算中最多只用到3个元素,可减少存储空间、提高计算效率。仿真与实测实验结果表明,相比于Cholesky分解法,M-Cholesky分解法求解GNSS整周模糊度的计算效率提高约15%。
为验证第二代星基增强系统GATBP PPP服务的模糊度固定效果,使用与观测值相关的信号偏差改正数对卫星硬件延迟进行改正,利用LAMBDA方法分别固定宽巷和窄巷模糊度,获得固定的单差无电离层组合模糊度。使用GATBP精密产品对10个MGEX测站7 d的观测数据进行PPP解算,并与CODE精密产品解算结果对比。结果表明,使用GATBP产品的宽巷和窄巷模糊度固定率平均值分别为95%和30.2%,水平方向定位误差RMS优于10 cm,三维定位误差RMS优于15 cm,相位观测值残差RMS优于3 cm,对流层估计误差RMS优于1.5 cm;使用CODE产品的宽巷和窄巷模糊度固定率平均值均在95%以上,相位观测值残差、定位误差和对流层估计误差均显著小于GATBP产品。
提出一种基于非差非组合PPP估计卫星DCB的改进算法,该算法同时利用非差非组合PPP和载波相位平滑伪距提取斜向电离层观测值,基于单站电离层建模分离电离层观测值中的垂向电离层延迟,并假设卫星DCB之和为0以消除秩亏,最后基于加权最小二乘平差方法同时估计DCB和电离层延迟等参数。由于两类电离层观测值的精度存在差异,随机模型会出现权比失调问题。对此,引入方差分量估计方法,基于方差分量估计的残差向量,利用后验估计的方式迭代调整两类电离层观测量权比,从而达到优化随机模型的目的。利用MGEX测站数据验证算法的有效性,结果表明,本文方法卫星DCB估值精度为0.32 ns,相比传统载波相位平滑伪距方法和等权比融合两类观测值方法分别提升52.24%和43.86%。
针对组合导航系统中标准Sage-Husa自适应滤波算法存在滤波发散的问题,提出一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法。首先,对组合导航系统的线性卡尔曼滤波算法采用补偿反馈校正算法获得最优估计,并对滤波器新息向量进行简化;然后,提出一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法,该算法具有实现简单并且可以避免状态估计发散的特点;最后,进行基于该算法的GNSS/SINS组合导航实验。结果表明,该算法可以对量测噪声突变方差和缓变方差进行准确跟踪,并且量测噪声方差估计精度与变分贝叶斯滤波方法相当;当量测噪声方差变化时,相对于标准KF算法,该算法可分别提高约20%和21%的位置精度和速度精度,能有效降低未知量测噪声统计特性对组合导航系统滤波精度的影响。
选取UTC 2021-07-15~25河南省51个GNSS站点、116个气象站点、2个RS站点和ERA5数据,将GNSS反演的PWV结合多气象要素分析“21·7”河南特大暴雨过程中降雨量、PWV、相对湿度和总云量的时空变化特征及内在联系。结果表明,GNSS-PWV与RS-PWV相关系数大于0.95,|bias|小于0.7 mm,RMS小于2.9 mm;GNSS-PWV与ERA5-PWV的|bias|小于3 mm,RMS范围在2.5~4 mm。特大暴雨期间,PWV总体呈现先随降雨量的增加而上升、后随降雨量的减少而下降。降雨量达到峰值前4~6 h,PWV急增到极值,ΔPWV的变化范围为7.35~9.02 mm;降雨量达到极值时,PWV也相应达到峰值(70.58 mm以上)。PWV、相对湿度、总云量与降雨量的空间分布规律相似,发生降雨的河南省中部、北部和西部上空的PWV始终处于较高水平(65 mm以上),未发生降雨的东部区域上空PWV较低(65 mm以下)。
以观测数据与DDW潮汐模型之差的均方根和重力残差为约束,对基于M2潮波标定gPhone重力仪格值系数的方法进行改进。利用改进方法对连续重力台网内的9台gPhone重力仪格值系数进行标定,基于M2潮波相对误差、残差振幅谱均方根等指标对标定结果进行精度评定,并与FG5绝对重力仪比测法、M2潮波标定法进行比较。结果表明,改进方法的M2潮波潮汐因子与理论固体潮模型平均相对误差提高到0.215 2%,残差振幅谱均方根平均达到1.690 2 μGal,与FG5比测法精度相当,优于M2潮波标定法。最后,讨论格值系数分布规律以及重力残差矢量与台站所在位置的经度依赖关系。
采用正交布设的电极装置监测广州3条地铁运行产生的杂散电流,并对其来源开展分析。结果显示,距离1 km地铁启动或制动产生的剩余电位大于100 mV,其背景值小于3 mV;自然电位时序的主要周期为119.2 s ,其余显著峰值为51.16 s、178.9 s和358.5 s;其功率谱的主要能量分布在200 s以下,与无地铁运行时存在显著差异。通过对地铁信号的脉冲细节进行模板匹配,得到与地铁运行频率接近的脉冲数量,对这些脉冲进行定位能够分辨出电流信号的来源方位。结合本文数据和其他在运行地电场和地磁场受地铁干扰的数据,可开发滤波技术以去除地电场和地磁场观测中的地铁杂散电流信号。
引入变分模态分解(VMD)和双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络进行大坝变形预测研究。首先采用VMD降低大坝原始数据非线性和非平稳性对预测结果的影响;其次使用猎食者算法(HPO)对BiLSTM进行参数优化,构建基于VMD-HPO-BiLSTM的大坝变形预测模型;最后以某水电站大坝为例,将该模型预测结果与LSTM、BiLSTM和VMD-BiLSTM模型的预测结果进行对比分析。实验结果表明,VMD-HPO-BiLSTM模型的RMSE、MAE和MAPE分别为0.446 mm、0.264 mm、18.593%,均优于其他3种模型,预测精度最高。
利用垂直摆倾斜仪与地震计进行同点观测对比实验。将传感器输出信号统一采样后,以时域背景噪声包络为标准对数据进行统一量化,计算振幅谱,根据振幅随频率的变化判断2种仪器对不同信号的检测能力。在此基础上,以背景噪声、地震波、固体潮汐为天然测试信号测试2种仪器的检测能力。结果表明,对于固体潮汐所在的长周期频段的信号,垂直摆倾斜仪记录的振幅大于地震计,地震计在该频段的记录数据主要来源于仪器噪声;对于远震面波,2种仪器皆有较好的记录效果,其中垂直摆倾斜仪记录的振幅大于地震计;近震及地方震引起的高频地震动处于垂直摆倾斜仪设计的响应通带之外,数据可比性不大。
扫描三峡井网对2013~2022年全球7级以上地震的同震响应,评价三峡井网各井的映震能力,分析影响映震能力的因素,探讨产生台阶型同震响应的条件,并以2008年汶川8.0级地震和2021年玛多7.4级地震为例,利用井水位同震响应对三峡库区的应力调整进行反演。结果显示,地震能量密度与同震响应幅度呈正相关关系;能够引起各井水位产生同震响应的地震能量密度阈值有数量级的差异,反映的是各井的映震能力不同;三峡井网各井映震能力与导水系数正相关,与体积压缩模量、断层距负相关;当地震能量密度大于 10-3 J/m3,且区域构造应力积累较强时,三峡井网井水位同震响应以台阶型为主;通过反演汶川8.0级地震和玛多7.4级地震后三峡井网的应力变化情况,发现应力调整受区域断层控制明显。