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        基于GNSS的鐵路通信鐵塔變形監(jiān)測方法

        2020-09-27 01:19:58封博卿賀晗李聰旭楊峰雁孫國慶
        鐵道建筑 2020年9期
        關(guān)鍵詞:卡爾曼濾波變形測量

        封博卿 賀晗 李聰旭 楊峰雁 孫國慶

        (1.中國鐵道科學(xué)研究院研究生部,北京 100081;2.中國鐵道科學(xué)研究院集團有限公司電子計算技術(shù)研究所,北京 100081;3.京滬高速鐵路股份有限公司,北京 100038)

        在高速鐵路沿線布設(shè)了大量用于鐵路內(nèi)部無線通信的基礎(chǔ)設(shè)施。為了保證通信的連通質(zhì)量和覆蓋范圍,通信設(shè)備的大部分硬件都布設(shè)在離線路不遠(yuǎn)的鐵塔上,而通信鐵塔受環(huán)境、天氣(如強風(fēng))等因素影響,容易產(chǎn)生變形。鐵塔的變形會對通信設(shè)備的正常使用、周邊鐵路及居民的安全造成威脅,因此對通信鐵塔進行變形監(jiān)測,對其安全運營具有重要意義。

        當(dāng)前通信鐵塔變形監(jiān)測方法有3 種:①監(jiān)測多對點位的距離差值。如基于有源射頻識別(Radio Frequency Identification,RFID)方法,通過計算兩兩RFID標(biāo)簽發(fā)送的分時信號之間的相位差,計算關(guān)鍵點的坐標(biāo),通過與正常情況下的坐標(biāo)進行比較,及時發(fā)現(xiàn)鐵塔的變形程度[1-2]。這種方法需要在地面布設(shè)多個接收天線,信號易受到干擾。②監(jiān)測傾角值。如采用傾斜角測量儀、慣性導(dǎo)航器件等設(shè)備直接獲得鐵塔相對于初始狀態(tài)各方向上的角度變化量[3-4]。傾斜角測量儀只能測量到放置位置處沿1 個或2 個坐標(biāo)軸的傾斜角變化,而慣性導(dǎo)航器件屬于高精密儀器,價格過于昂貴,且不適宜24 h 放置在野外。③監(jiān)測三維坐標(biāo)。如基于GNSS(Global Navigation Satellite System,全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng))衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù),通過在鐵塔一些部位放置GNSS 接收機,測量監(jiān)測點位的變化來確定鐵塔的變形量。該方法的優(yōu)勢在于不僅能監(jiān)測到鐵塔的傾斜角度,還能獲取到鐵塔的實際地理位置坐標(biāo),同時可以對鐵塔的沉降進行監(jiān)測。一些學(xué)者已經(jīng)將實時動態(tài)載波相位差分技術(shù)(RTK,Real-time Kinematic)應(yīng)用于鐵塔的實時變形監(jiān)測[5-8],但并未考慮到RTK 測量中存在的測量誤差,如果不對誤差進行處理,則監(jiān)測精度無法得到保障。

        本文針對RTK 實時測量技術(shù)在觀測過程中可能包含粗差及偶然誤差的情況,采用抗差M 估計抵抗測量中的粗差,采用卡爾曼濾波進行濾波平滑從而削弱偶然誤差,提高測量結(jié)果的精度。

        考慮到成本,在鐵塔頂部布設(shè)2個GNSS接收機用于監(jiān)測鐵塔傾斜情況,在塔基處布設(shè)1個GNSS接收機用于監(jiān)測鐵塔的整體沉降及位移,如圖1 所示。接收機接收周邊基站播發(fā)的定位改正數(shù)據(jù),實時獲取2 個接收機高精度載波相位差分定位結(jié)果,解算得到2 個接收機的位置坐標(biāo),并將解算結(jié)果通過4G 通信網(wǎng)絡(luò)實時回傳至后臺數(shù)據(jù)處理中心。為保證RTK 測量厘米級定位精度,采用單基站模式則移動站與基站之間距離不應(yīng)超過15 km;采用基于連續(xù)運行參考站(Continuously Operating Reference Stations,CORS)的網(wǎng)絡(luò)RTK 技術(shù)則移動站與基站之間距離可擴大到30 km[9]。

        圖1 塔頂接收機布設(shè)示意

        1 抗差卡爾曼濾波

        標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波要求觀測向量為高斯白噪聲序列,即內(nèi)部不存在粗差。可是在現(xiàn)實應(yīng)用中,GNSS 觀測的數(shù)據(jù)受各方面影響總是會包含一定的粗差,導(dǎo)致動力學(xué)模型異常,最終使卡爾曼濾波嚴(yán)重偏離真值。為此可使用抗差M 估計算法剔除觀測向量中的粗差[10-14]。

        1.1 觀測量的抗差處理

        M 估計由 Huber 將其定義廣義化[15],最終得到參數(shù)的M估計

        式中:A為系數(shù)矩陣為等價權(quán)矩陣;L為觀測值向量。

        等價權(quán)矩陣可通過多種方法獲得。由我國周江文教授提出的IGG 法[16],具有較好的抗粗差能力,且計算量小、易實現(xiàn)。本文采用這種方法求取等價權(quán)矩陣,權(quán)因子ω(v)為

        式中:v為觀測值殘差;k為選定的固定值;σ為觀測中誤差。

        認(rèn)為GNSS 各觀測歷元之間相互獨立,等價權(quán)函數(shù)為

        式中:Pi為各歷元觀測值的權(quán)值。

        k值是一個微小量,只要在一定范圍內(nèi)則不會對最終的估計產(chǎn)生影響[17],這里取k=0.001。

        選定一個微小量ε 進行迭代計算,直到第m次迭代 估 計 值與 第m-1 次 迭 代 估 計 值之 差 小于ε,即

        則得到可靠的參數(shù)估計

        考慮到監(jiān)測過程中一個歷元時刻沒有多余觀測,但認(rèn)為鐵塔變形值變化較為緩慢和穩(wěn)定,所以本文取當(dāng)前監(jiān)測的沉降量及前后2 期沉降量共3 期數(shù)據(jù)進行抗差M估計作為當(dāng)期沉降量。

        1.2 抗差卡爾曼濾波模型建立

        為使預(yù)測值與觀測值之間的誤差最小,可構(gòu)造出狀態(tài)參數(shù)的抗差卡爾曼濾波解,即

        式中:Ak為系數(shù)矩陣為等價權(quán)矩陣;P-Xk為狀態(tài)預(yù)測向量的權(quán)矩陣,取值為協(xié)方差矩陣的逆矩陣;Lk為觀測值向量。

        通信鐵塔的變形在長時間內(nèi)都是較為穩(wěn)定地變化,動力學(xué)模型可采用常速度模型,將塔頂2個監(jiān)測點各自的三維坐標(biāo)值和變化速度作為狀態(tài)向量,則運動狀態(tài)可表示為

        式中:Xk,Yk,Zk分別為tk時刻該點的三維坐標(biāo)分別為tk時刻該點的變化速率;Δtk,k-1為tk至tk-1的時間間隔;ωk為模型輸入噪聲矩陣。

        將加速度Ωk作為隨機干擾,則

        監(jiān)測點的位置信息通過直接測量獲得,則觀測方程為

        式中:L(tk)為tk時刻觀測值向量;Δk為觀測噪聲。

        如果取Δtk,k-1為單位時間間隔,則狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣Φk,k-1、觀測矩陣Ak、模型輸入噪聲矩陣ωk都為常定矩陣,分別為

        2 變形計算

        GNSS 接收機獲得的坐標(biāo)為基于相應(yīng)地心坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo),而監(jiān)測時需要的是一個基于當(dāng)前站點的平面直角坐標(biāo)系。站心坐標(biāo)系又稱東北天(ENU)坐標(biāo)系;N軸為過選定測站的子午線切線,向北為正;U軸與測站點的鉛垂線方向重合,向上為正;E軸垂直于N軸、U軸所確定的平面,形成右手直角坐標(biāo)系[18-19]。對于變形監(jiān)測而言,因為U軸是與似大地水準(zhǔn)面垂直的,U軸即高程方向,那么監(jiān)測站在U軸上坐標(biāo)值的變化即代表了該點沉降值的變化量;E軸指向正東方向,E軸坐標(biāo)值的變化代表該點在東向上的變化量;N軸指向正北方向,N軸坐標(biāo)值變化表示該點在北向上的變化量。

        在鐵塔的頂部布設(shè)了2個GNSS接收機A,B,如圖2所示,獲得2 個監(jiān)測點在東北天坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)A(E1,N1,U1),B(E2,N2,U2),可以計算出 2 個監(jiān)測點形成的直線對于水平面的夾角α,這個夾角可以認(rèn)為是鐵塔相對于地面的傾斜角,則傾斜角α為

        圖2 角度值計算原理示意

        通過不同監(jiān)測期數(shù)傾斜角之間的比較,可以獲得監(jiān)測期間鐵塔傾斜的狀態(tài)和變化趨勢。與此同時,可以通過計算A,B兩點所連接的直線相對于N軸的方位角,得到鐵塔在水平面上相對正北方向的一個角度偏向值β,通過對不同監(jiān)測期數(shù)偏北角度值的比較,可以獲得鐵塔在水平方向上的角度變化量及其變化趨勢。

        方位角β計算公式為

        計算完成后得到的β值,并不是最終方位角β'的結(jié)果,需要進行象限的判斷并對計算結(jié)果進行處理:①當(dāng)β< 0,則β'=β+ 180°;②當(dāng)β> 0,E2-E1> 0,則β'=β;③當(dāng)β> 0,E2-E1< 0,則β'=β+ 360°。

        3 仿真分析

        塔基的監(jiān)測站數(shù)據(jù)采用靜態(tài)后處理技術(shù)計算位移和沉降,最終得到的解算結(jié)果精度可達到毫米級。為了驗證采用抗差卡爾曼濾波對于變形監(jiān)測結(jié)果精度的提高,針對塔頂2 個采用RTK 實時測量的監(jiān)測站進行變形監(jiān)測數(shù)據(jù)仿真分析。

        3.1 試驗數(shù)據(jù)

        對鐵塔頂部2 個監(jiān)測點A,B各模擬15 期監(jiān)測數(shù)據(jù)作為真值,前10 期認(rèn)為鐵塔沒有發(fā)生任何變形,后5期開始逐步傾斜,模擬的監(jiān)測數(shù)據(jù)見表1。

        表1 監(jiān)測15期模擬數(shù)據(jù) m

        因為采用RTK 相位差分進行監(jiān)測時存在一定范圍的測量誤差,所以為表1 中的所有數(shù)據(jù)施加1 個ε=±5 cm 的隨機測量噪聲,同時,在測量過程中監(jiān)測值可能出現(xiàn)粗差,為了模擬粗差可能帶來的影響,在兩監(jiān)測點第 4,7,12 期監(jiān)測數(shù)據(jù)中,額外施加 1 個 3 倍于隨機測量噪聲ξ=±15 cm 的粗差影響量,最終獲得的數(shù)據(jù)作為GNSS實際觀測值。

        3.2 數(shù)據(jù)處理與分析

        僅對監(jiān)測點A的E坐標(biāo)濾波處理結(jié)果進行分析,其他處理的結(jié)果與此類似。對15期監(jiān)測點A的E坐標(biāo)值進行抗差卡爾曼濾波處理,得到每一期的濾波值。

        抗差卡爾曼濾波值能有效抵抗測量誤差對于濾波估計值的影響,濾波值與測量值、真值的比較見圖3??芍?,在第4,7,12 期都能有效的抵御粗差帶來的影響,但由于沒有多余觀測并且是采用最近3 期的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行抗差處理,所以仍然會受到粗差的影響,且粗差值越大受到的影響越嚴(yán)重。

        抗差卡爾曼濾波值、觀測值與真值的誤差見圖4。

        圖3 抗差卡爾曼濾波值與測量值、真值的比較

        可知,抗差卡爾曼濾波值與真值的差值均小于設(shè)定的隨機測量噪聲值(5 cm),不僅能夠較好抵抗3 倍于測量噪聲的粗差帶來的影響,而且能通過濾波平滑削弱測量偶然誤差。

        圖4 抗差卡爾曼濾波值、觀測值與真值的誤差

        最終求得的傾斜角、方位角,其與真值的比較見表2??芍?,計算出的傾斜角與真值、方位角與真值的差值均小于0.5°,具有較高的測量精度。

        表2 角度計算結(jié)果與真值的比較 (°)

        4 結(jié)語

        基于GNSS 的鐵塔變形監(jiān)測相對于采用傾斜角測量、慣性測量等方式,具有直接測得鐵塔地理位置,獲取傾斜角、沉降量等監(jiān)測數(shù)據(jù),且相對造價不高,布設(shè)較為簡便等優(yōu)點,但在測量過程中易受到粗差影響,導(dǎo)致最終的結(jié)果與真值相差較大。

        本文提出采用抗差卡爾曼濾波對GNSS 動態(tài)測量的結(jié)果進行濾波,能有效削弱觀測向量中粗差帶來的影響。通過對仿真數(shù)據(jù)進行分析,可以看出經(jīng)過濾波不僅削弱了RTK 實時測量中存在的粗差,而且可以在監(jiān)測設(shè)備測量精度不變的情況下通過濾波進一步提高測量精度,具備對鐵塔傾斜、沉降等變形進行高精度、實時監(jiān)測的能力,同時可以為進一步進行試驗驗證提供理論基礎(chǔ)。

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