GNSS 自動監測係統與傾角傳感器的聯合監測數據融合研究

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　　GNSS 自動監測係統與(yu) 傾(qing) 角傳(chuan) 感器的聯合監測數據融合研究

　　一、單一監測係統的局限性與(yu) 聯合監測的必要性

　　GNSS 自動監測係統憑借毫米級位移監測精度、全天候連續工作能力，成為(wei) 邊坡、建築變形監測的核心技術，但其存在明顯短板：在密集遮擋區域(如林區、建築群邊坡)，衛星信號易受幹擾，導致數據中斷或精度驟降;且僅(jin) 能獲取地表點位的三維位移，難以反映監測點周邊區域的傾(qing) 斜變形趨勢。

　　傾(qing) 角傳(chuan) 感器則具有成本低、體(ti) 積小、抗遮擋能力強的優(you) 勢，可直接測量監測點的傾(qing) 斜角度(精度 ±0.01°)，通過幾何關(guan) 係推算局部區域的變形狀態，但其單點監測範圍有限，且長期運行易受溫度漂移影響，累計誤差可達 0.1°~0.2°，難以滿足大範圍高精度監測需求。

　　兩(liang) 者在監測精度、覆蓋範圍、抗幹擾能力上形成顯著互補 ——GNSS 可校準傾(qing) 角傳(chuan) 感器的累計誤差，傾(qing) 角傳(chuan) 感器可補全 GNSS 信號遮擋時段的數據，通過數據融合實現 “點位移 + 區域傾(qing) 斜" 的監測，大幅提升變形監測的可靠性與(yu) 完整性。

　　二、聯合監測數據融合的核心架構設計

　　(一)數據采集層：多源數據協同獲取

　　構建 “GNSS 監測站 + 傾(qing) 角傳(chuan) 感器陣列" 的監測網絡：在邊坡關(guan) 鍵變形點布設 GNSS 監測站(采樣率 1Hz~10Hz，水平精度 ±2mm、垂直精度 ±3mm)，同步記錄位移數據與(yu) 衛星信號質量;在 GNSS 站周邊 5~10 米範圍內(nei) ，按三角形分布布設 3 個(ge) 傾(qing) 角傳(chuan) 感器(采樣率 0.1Hz~1Hz)，測量 X、Y 軸傾(qing) 斜角度，形成 “1 個(ge) GNSS 點 + 3 個(ge) 傾(qing) 角點" 的最小監測單元，確保數據空間關(guan) 聯性。

　　數據傳(chuan) 輸采用統一的時間戳(以 GNSS 係統時間為(wei) 基準)，通過 4G/5G 網絡實時上傳(chuan) 至融合平台，解決(jue) 兩(liang) 者數據時間異步問題。

　　(二)數據預處理層：多維度誤差修正

　　針對兩(liang) 類數據的誤差特性分別處理：

　　GNSS 數據預處理：采用卡爾曼濾波消除電離層、對流層延遲誤差，通過信號質量閾值(如 CNR>35dB-Hz)剔除遮擋時段的粗差數據;對數據中斷時段(<30 分鍾)，標記為(wei) “待補全狀態"，為(wei) 後續融合做準備。

　　傾(qing) 角傳(chuan) 感器數據預處理：建立溫度補償(chang) 模型，根據傳(chuan) 感器內(nei) 置溫濕度數據，修正溫度漂移導致的傾(qing) 斜誤差(修正後誤差降低 60%~70%);采用滑動平均法剔除振動幹擾(如車輛、爆破引發的瞬時傾(qing) 斜)，保留真實變形趨勢數據。

　　(三)數據融合層：多算法協同融合

　　采用 “兩(liang) 級融合" 策略，實現數據從(cong) “互補" 到 “優(you) 化" 的升級：

　　第一級：數據互補融合

　　當 GNSS 信號遮擋導致數據中斷時，基於(yu) 傾(qing) 角傳(chuan) 感器的傾(qing) 斜角度，通過幾何公式(位移 = 傾(qing) 斜角度 × 傳(chuan) 感器安裝高度)推算 GNSS 監測點的位移數據，結合曆史 GNSS 位移趨勢優(you) 化推算結果，補全數據缺口。例如，某邊坡 GNSS 數據中斷 20 分鍾，傾(qing) 角傳(chuan) 感器測得平均傾(qing) 斜角度 0.02°，傳(chuan) 感器安裝高度 2 米，推算位移約 0.69mm，與(yu) 後續 GNSS 恢複後的實測數據(0.71mm)誤差僅(jin) 2.8%。

　　第二級：精度優(you) 化融合

　　當兩(liang) 者數據均有效時，采用加權融合算法：根據 GNSS 信號質量(CNR 值)與(yu) 傾(qing) 角傳(chuan) 感器溫度漂移量動態分配權重 ——GNSS 信號良好(CNR>40dB-Hz)時，賦予 GNSS 0.7~0.8 權重、傾(qing) 角傳(chuan) 感器 0.2~0.3 權重;GNSS 信號較弱(30dB-Hz<cnr<40db-hz)時，調整為(wei) p="" 的高精度優(you) 勢，又利用傾(qing) 角傳(chuan) 感器穩定傾(qing) 斜監測的特性。<="" gnss="" 0.6="" 0.5="">

　　三、融合監測的精度驗證與(yu) 應用效果

　　以某山區公路邊坡為(wei) 驗證場景，布設 5 個(ge) “GNSS + 傾(qing) 角傳(chuan) 感器" 監測單元，連續監測 30 天，以全站儀(yi) 人工測量數據(精度 ±1mm)為(wei) 真值，對比融合前後的監測精度：

　　數據完整性：融合前 GNSS 數據有效率 82%(遮擋時段數據缺失)，傾(qing) 角傳(chuan) 感器數據有效率 95%;融合後數據有效率提升至 99.3%，補全 GNSS 缺失數據。

　　監測精度：融合前 GNSS 水平位移誤差 ±2.1mm、傾(qing) 角傳(chuan) 感器推算位移誤差 ±3.5mm;融合後水平位移誤差降至 ±1.5mm，垂直位移誤差 ±2.2mm，精度提升 28%~37%。

　　變形趨勢識別：融合數據成功捕捉到邊坡雨後 0.8mm/d 的加速變形，較單一 GNSS 監測提前 2 小時識別變形異常，為(wei) 應急處置爭(zheng) 取更充足時間。

　　四、總結與(yu) 展望

　　GNSS 自動監測係統與(yu) 傾(qing) 角傳(chuan) 感器的聯合數據融合，通過互補性設計與(yu) 加權融合算法，有效解決(jue) 了單一監測的精度局限與(yu) 數據缺失問題，顯著提升變形監測的可靠性。未來可進一步優(you) 化融合算法，引入機器學習(xi) (如 LSTM)動態調整權重分配策略;同時開發多傳(chuan) 感器集成終端，實現 GNSS 與(yu) 傾(qing) 角傳(chuan) 感器的硬件一體(ti) 化，推動融合監測在更多工程場景的規模化應用。