針對GNSS-RTK技術(shù)應(yīng)用于形變監(jiān)測時數(shù)據(jù)結(jié)果不佳導(dǎo)致無法進行有效監(jiān)測的問題,提出了一種基于形變數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理和異常狀態(tài)識別方法。首先采用改進拉依達準(zhǔn)則進行粗差剔除,然后采用小波去噪處理,最后根據(jù)形變數(shù)據(jù)異常模型構(gòu)建休哈特均值控制圖。結(jié)果表明,改進拉依達準(zhǔn)則可以實現(xiàn)對實測形變數(shù)據(jù)的實時粗差剔除,根據(jù)最優(yōu)小波系數(shù)設(shè)置的小波去噪可以有效提高形變數(shù)據(jù)精度,休哈特均值控制圖結(jié)合改進拉依達準(zhǔn)則可以實現(xiàn)對形變數(shù)據(jù)的無誤警有效監(jiān)控。 

【文章來源】：傳感技術(shù)學(xué)報. 2020,33(08)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

改進拉依達準(zhǔn)則處理數(shù)據(jù)流程

小波分析相較于傳統(tǒng)的時頻分析,在時域和頻域上都具有良好的局部特性。小波降噪就是將監(jiān)測信號進行多尺度小波分解,根據(jù)有用信號和噪聲的小波系數(shù)在不同尺度上的性質(zhì)不同,并依據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則和小波函數(shù)對小波系數(shù)進行處理,去除噪聲信號,然后進行小波系數(shù)重構(gòu),最終得到真實監(jiān)測數(shù)據(jù)的最優(yōu)估計[8-10]。小波閾值降噪處理流程圖如圖2所示。由小波閾值降噪流程圖可知,影響小波降噪效果的主要影響因素有小波基函數(shù)的選取、分解層數(shù)的確定、閾值和閾值函數(shù)的選擇,之后會對在形變監(jiān)測中的其最優(yōu)參數(shù)進行探究。

在對一實際監(jiān)測點的形變監(jiān)測過程中,首先采取一段未發(fā)生形變的正常數(shù)據(jù),對其進行數(shù)據(jù)的預(yù)處理,然后根據(jù)預(yù)處理后結(jié)果和給定的置信區(qū)間建立休哈特均值控制圖,最后在此控制圖內(nèi)對實際測量預(yù)處理后數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測,由于預(yù)處理時改進拉依達準(zhǔn)則也是以置信區(qū)間為理論基礎(chǔ),因此可以實現(xiàn)無誤警監(jiān)測,若監(jiān)測數(shù)據(jù)超出休哈特均值控制圖的控制限,則可以判定發(fā)生形變,具體實現(xiàn)流程圖如圖3所示。2 實例驗證


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