韓軍強，黃觀文，李 哲

(長安大學 地質工程與測繪學院，陜西 西安 710054)

0 引 言

中國是世界上滑坡災害非常嚴重的國家之一。自2011年以來，中國每年平均發(fā)生滑坡和泥石流災害12 000余起，共計死傷約2 652人，失蹤約332人，受災人口超過90萬，直接損失高達60億元[1-2]。近年來，國內外研究人員對滑坡監(jiān)測技術進行重點研究。滑坡監(jiān)測常用手段包括深部位移計、遙感技術(RS)、合成孔徑雷達測量技術(InSAR)以及近景攝影測量技術等[3]。但受監(jiān)測范圍和更新時效性限制，上述方法無法實現(xiàn)高頻率、高精度實時監(jiān)測。

隨著GNSS地殼技術的現(xiàn)代化，GNSS技術逐漸成為滑坡等地殼形變監(jiān)測的重要手段之一[4-6]。該技術具有操作簡單、全天候、高精度、全自動等優(yōu)點。國內外很多研究人員對其在滑坡形變監(jiān)測中的應用進行了研究：王利等結合類滑坡大型物理模型試驗，認為GPS手段在一定條件下完全可用于滑坡災害的動態(tài)實時變形監(jiān)測[7-8]；劉永麗等基于GNSS技術實現(xiàn)了高精度滑坡災害形變監(jiān)測的實際應用[4,9-10]。目前，基于GNSS技術的形變監(jiān)測已經在橋梁、建筑、尾礦等領域得到成熟應用[11]，但對于地形地貌較為復雜的滑坡形變監(jiān)測還存在較大局限性。

由于GNSS技術在測量中易受地形和周圍植被等反射引發(fā)的多路徑效應影響[12-13]，所以多路徑效應一直是制約GNSS技術復雜環(huán)境監(jiān)測應用的關鍵因素[14-16]。目前，有關監(jiān)測環(huán)境多路徑效應分析的數(shù)據(jù)源大多收集自開闊監(jiān)測環(huán)境或仿真環(huán)境，針對復雜環(huán)境下GNSS滑坡監(jiān)測多路徑效應的研究較少[17-18]。基于此，本文以陜西涇陽開闊無遮擋的黃土監(jiān)測環(huán)境為參考，以秦巴山區(qū)監(jiān)測環(huán)境為試點，對在地貌復雜的監(jiān)測環(huán)境下GNSS滑坡監(jiān)測多路徑效應進行深入比較分析，求解恒星日周期的多路徑效應序列并進行相關性分析，最后采用恒星日濾波法對多路徑誤差影響進行修正補償，并驗證其修正精度和有效性。

1 多路徑效應

1.1 原 理

GNSS接收機接收衛(wèi)星直射信號的同時，會接收到周圍物體的折射或反射信號，這些信號疊加產生干涉作用，從而影響碼和相位測量結果，這種因干涉作用產生的測量誤差被稱為多路徑效應。多路徑效應的影響可分為3種情況[19-20]：信號通過金屬環(huán)境導致的散射效應、近距離物體的反射作用、水面反射引起的低頻影響。豎直反射面多路徑效應見圖1。

圖1 豎直反射面多路徑效應Fig.1 Multipath Effect of Vetical Reflector

GNSS技術的形變監(jiān)測受植被、地形等影響，天線周圍反射面往往有多個。當多個反射面共同影響時，其信號可表示為[20]

式中：Sc(t)、Sd(t)、Sr(t)分別為時刻t的直射、反射、組合信號；αk為第k個反射面的反射系數(shù)；n為反射信號個數(shù)；A為直接信號的振幅；ω0為信號角頻率；θk為第k個反射面的反射信號相對直射信號相位延遲。

實時動態(tài)(RTK)技術是目前GNSS監(jiān)測手段的關鍵數(shù)據(jù)處理方法。該方法采用載波相位雙差觀測值，不僅可以消除接收機端和衛(wèi)星端的相關誤差，而且可以削弱電離層、對流層等大氣誤差，從而實現(xiàn)厘米級至毫米級監(jiān)測精度。但是，當監(jiān)測環(huán)境遮擋嚴重時，接收機端的多路徑誤差較大且相關性弱，雙差觀測值無法有效消除，使得多路徑誤差成為制約監(jiān)測精度的關鍵。

1.2 計算公式

多路徑效應常常用于表示GNSS技術在測量中環(huán)境引發(fā)的多路徑對定位信號的影響[12,16]。其計算公式為[21-22]

(4)

從式(4)可以看出，多路徑效應計算方程消除了大氣相關誤差、幾何相關誤差和鐘差，剩余包含模糊度、信息硬件延遲、多路徑以及觀測噪聲。一般情況下，通過估計連續(xù)弧段的平均值，用原始組合觀測值減去得到觀測噪聲和多路徑誤差變化部分。因為觀測噪聲具有高斯白噪聲特性，所以一般采用組合信號分析環(huán)境對衛(wèi)星定位信號的多路徑效應特性。

2 恒星日濾波

一般中地球軌道(MEO)衛(wèi)星設計運行周期為0.5個恒星日(約11小時58分鐘)，這一重復周期使軌道誤差和接收機引起的環(huán)境誤差具有恒星日重復性。恒星日濾波法即是利用小波、經驗模態(tài)分解等方法對這一重復誤差通過去噪，提取出監(jiān)測序列恒星日趨勢項，再對下一個恒星日的監(jiān)測進行修正，從而削弱與觀測站環(huán)境有關的周期性誤差[23]。

變形監(jiān)測中由于接收機受周圍環(huán)境植被遮擋的影響，觀測結果存在恒星日周期性誤差，一般采用恒星日濾波法提高監(jiān)測精度。本文取近似恒星日(23小時56分鐘)，利用MATLAB工具庫函數(shù)小波(db8小波及硬閾值)函數(shù)對坐標殘差序列進行修正，驗證復雜環(huán)境下削弱多路徑效應的方法和精度。

3 試驗分析

3.1 區(qū)域概況

本文選擇兩組不同滑坡監(jiān)測環(huán)境，即秦巴山區(qū)監(jiān)測環(huán)境(圖2)和黃土監(jiān)測環(huán)境(圖3)。其中，秦巴山區(qū)監(jiān)測環(huán)境地處陜西省寧強縣代家壩鎮(zhèn)，監(jiān)測墩布施于山體坡面中部，一側環(huán)山，周圍地形起伏，植被較密，實時動態(tài)監(jiān)測距離為147.74 m；黃土監(jiān)測環(huán)境地處陜西省紫陽縣巴廟鎮(zhèn)南塬，監(jiān)測點布施于平坦農田之上，周圍視野開闊，觀測環(huán)境較好，實時動態(tài)監(jiān)測距離為278.30 m。本文分析研究主要針對秦巴山區(qū)監(jiān)測環(huán)境進行，監(jiān)測基線均為短基線。

圖2 秦巴山區(qū)監(jiān)測環(huán)境Fig.2 Monitoring Environment of Qinba Mountain Area

圖3 黃土監(jiān)測環(huán)境Fig.3 Monitoring Environment of Loess

數(shù)據(jù)采集時段為2018年1月19日(年積日019)至2018年1月21日(年積日021)3 d的GNSS觀測數(shù)據(jù)，廣播星歷下載自國際衛(wèi)星定位服務中心(IGS)網(wǎng)站。監(jiān)測區(qū)域統(tǒng)一采用和芯星通高精度UB380接收機和HG-GOYH7151高精度天線，數(shù)據(jù)采樣間隔為1 s，截止高度角設置為5°。

3.2 衛(wèi)星可視范圍與信噪比

一般情況下，接收機對高度角大于5°的衛(wèi)星均可跟蹤。受地形起伏、植被遮擋等因素影響，監(jiān)測時衛(wèi)星可視范圍較開闊環(huán)境差異較大。信噪比是指載波信號強度與噪聲強度的比值，受多路徑效應影響變化較大[17]。當監(jiān)測接收機周圍無遮擋時，觀測值受多路徑效應影響較小。然而，受監(jiān)測地形和接收機周圍植被等影響，信噪比變化較大。本文采用RTKLIB2.4.2軟件計算秦巴山區(qū)監(jiān)測環(huán)境和黃土監(jiān)測環(huán)境同一時段的衛(wèi)星高度角及方位角。圖4為復雜環(huán)境和開闊環(huán)境衛(wèi)星天空環(huán)視圖及信噪比分布。

圖4 復雜環(huán)境和開闊環(huán)境衛(wèi)星天空環(huán)視圖及信噪比分布Fig.4 Satellite Polar Coordinates and SNR Under Complicated and Open Environments

通過對比可以看出，相比開闊環(huán)境，受地形起伏、植被遮擋等因素影響，復雜環(huán)境下監(jiān)測點衛(wèi)星可視范圍減少超過25%。從圖4(a)可以發(fā)現(xiàn)，當衛(wèi)星軌跡接近觀測邊緣時，受周圍植被等反射影響，信噪比顯著降低，低信噪比并非分布在低高度角范圍內。從圖4(a)還可以看出：方位角為270°～360°時，最低信噪比衛(wèi)星的截止高度角為15°；方位角為90°～180°時，最低信噪比衛(wèi)星截止高度角大于30°，甚至更高。如此復雜環(huán)境下若采用低截止高度角，則無法剔除部分較差觀測數(shù)據(jù)，相反則會剔除過多有效觀測數(shù)據(jù)。因此，對于秦巴山區(qū)監(jiān)測環(huán)境需建立合理的截止高度角策略。

3.3 多路徑效應

植被會對衛(wèi)星信號產生較大的多路徑效應， 多路徑效應組合觀測值可以反映多路徑效應的量級。為了比較復雜環(huán)境與開闊環(huán)境多路徑效應的影響量級，本文計算了秦巴山區(qū)監(jiān)測環(huán)境下的衛(wèi)星MP1序列和同時段黃土監(jiān)測環(huán)境下共視衛(wèi)星MP1序列。圖5給出了兩種環(huán)境下的信噪比序列，圖6列出了對應的MP1序列。從圖6可以看出：復雜環(huán)境對接收機的多路徑效應(MP1值)最大達到了2 m，且波動頻率較高，無法正常用于滑坡監(jiān)測和預報預警。從圖5可以看出：開闊環(huán)境下衛(wèi)星的信噪比序列相對較穩(wěn)定，如G16與G26衛(wèi)星較明顯；而復雜環(huán)境下的信噪比序列波動較大，采用信噪比削弱多路徑效應有限。因此，本文通過恒星日濾波法削弱多路徑效應對實時動態(tài)定位結果的影響，并評價其修正精度。

為了驗證相鄰兩天多路徑效應序列相關性，本文以年積日020至年積日021為例對相鄰兩天衛(wèi)星MP1序列進行比較分析(圖7)。從圖7明顯看出，相鄰兩天衛(wèi)星MP1序列高度重合。在概率論和統(tǒng)計學中，常采用相關系數(shù)描述兩個隨機變量之間線性相關性的強度和方向。其相關系數(shù)與相關程度見表1。

表1 相關系數(shù)與相關程度Tab.1 Correlation Coefficients and Degrees

圖5 不同監(jiān)測環(huán)境的信噪比序列Fig.5 SNR Sequences Under Different Environments

MP1值為多路徑對信號頻率1的影響圖6 不同監(jiān)測環(huán)境的MP1序列Fig.6 MP1 Sequences Under Different Environments

圖7 G01～G05衛(wèi)星相鄰兩天MP1序列Fig.7 MP1 Sequences of Satellites G01-G05 in Two Continuous Days

圖8 G01～G32衛(wèi)星相鄰兩天MP1序列相關系數(shù)分布Fig.8 Distribution of Correlation Coefficients of MP1 Sequences for Satellites G01-G32 in Two Continuous Days

ΔE、ΔN、ΔU分別為東、北和高程3個方向的修正前后殘差均方根圖9 多路徑效應修正前后序列Fig.9 Sequences of Multipath Effect Before and After Correction

本文采用MATLAB功能函數(shù)corrcoef計算了G01～G32衛(wèi)星相鄰兩天MP1序列相關關系(圖8)。從圖8可以看出，相鄰兩天MP1序列高度相關，平均相關系數(shù)為86.55%，最小相關系數(shù)為70.40%，最大相關系數(shù)為97.70%。由此可見，復雜環(huán)境下多路徑效應重復性較高，因此，可通過恒星日濾波法提取多路徑重復項用于后一天的多路徑效應修正(本文采用db8小波及硬閾值法進行去噪)。

因為監(jiān)測距離均較短，本文采用實時動態(tài)方法，利用載波相位雙差觀測值進行定位。圖9為坐標系3個方向多路徑效應修正前后序列對比。從圖9可以看出，受監(jiān)測環(huán)境植被影響，多路徑效應造成坐標偏差較大，偏差范圍為-0.05～0.05 m。表2為多路徑效應修正前后坐標殘差均方根統(tǒng)計結果。從表2可以看出，修正后東(E)、北(N)和高程(U)3個方向精度分別提高84.38%、72.88%和64.84%。其中高程方向改善明顯，可以滿足應急滑坡監(jiān)測預報預警需求。

4 結 語

(1)開闊環(huán)境監(jiān)測時，數(shù)據(jù)處理一般采用單一截止高度角策略減少多路徑等對環(huán)境因素造成的影響，但復雜環(huán)境GNSS技術用于監(jiān)測時多路徑效應波動較大，不能采取單一截止高度角進行數(shù)據(jù)處理策略。

(2)與開闊環(huán)境相比，復雜環(huán)境下多路徑效應可達2 m且表現(xiàn)為高頻波動，為下一步經驗模態(tài)提取誤差趨勢項提供科學依據(jù)。

(3)通過小波去噪，對定位結果采用恒星日濾波法進行誤差趨勢項提取，并用于相鄰兩天的定位誤差實時修正，可使定位殘差提高至毫米級，東、北和高程3個方向精度分別提高84.38%、72.88%、64.84%，使復雜環(huán)境下的實時GNSS高精度形變監(jiān)測成為可能。

表2 多路徑效應修正前后殘差均方根統(tǒng)計結果Tab.2 Statistical Results of Root Mean Square Residual ofMultipath Effect Before and After Correction

(4)通過兩種不同形變監(jiān)測環(huán)境結果對比分析，主要對復雜環(huán)境下多路徑效應進行了觀測，有助于進一步對其產生機理和復雜環(huán)境下基于高度角、信噪比因子的環(huán)境建模進行深入研究。

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