基于基準(zhǔn)站信噪比先驗(yàn)信息的GNSS觀測(cè)數(shù)據(jù)多路徑誤差識(shí)別方法及應(yīng)用

劉 健，黃觀文，杜 源，白正偉

(長(zhǎng)安大學(xué) 地質(zhì)工程與測(cè)繪學(xué)院，陜西 西安 710054)

0 引 言

全球衛(wèi)星導(dǎo)航定位(Global Navigation Satellite System,GNSS)技術(shù)以其全天候、實(shí)時(shí)、高精度三維定位的特點(diǎn)逐漸成為形變監(jiān)測(cè)的重要技術(shù)方法之一。目前，GNSS形變監(jiān)測(cè)技術(shù)已在橋梁、建筑、尾礦、大壩等開(kāi)闊領(lǐng)域得到成熟應(yīng)用，但在地形地貌復(fù)雜的滑坡監(jiān)測(cè)環(huán)境中仍存諸多不足。這主要是因?yàn)榛乱装l(fā)區(qū)往往處于高山峽谷、植被茂密的山區(qū)，GNSS信號(hào)傳播過(guò)程中不可避免受到遮擋環(huán)境干擾，產(chǎn)生嚴(yán)重的多路徑效應(yīng)以及頻繁的周跳現(xiàn)象，極大降低監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量，導(dǎo)致GNSS模糊度固定困難，從而嚴(yán)重影響定位結(jié)果的可用性，甚至造成錯(cuò)誤的災(zāi)害預(yù)警。

由于多路徑效應(yīng)與衛(wèi)星相對(duì)于天線的空間位置、反射面反射特性、天線性能等均密切相關(guān)，在不同監(jiān)測(cè)站間具有非空間相關(guān)性，所以很難建立準(zhǔn)確的多路徑誤差改正模型對(duì)觀測(cè)值進(jìn)行改正，且通過(guò)現(xiàn)有差分技術(shù)也無(wú)法削弱其影響，使其成為影響GNSS滑坡監(jiān)測(cè)的主要誤差源。目前，多路徑效應(yīng)的削弱方法大致可以分為4個(gè)方面：①選取合適的監(jiān)測(cè)站站址環(huán)境。汪東等研究指出灌木叢、樹葉是復(fù)雜環(huán)境下多路徑效應(yīng)的主要來(lái)源。但是對(duì)于滑坡監(jiān)測(cè)，根據(jù)實(shí)際監(jiān)測(cè)需求，監(jiān)測(cè)站站址的選取自主性較差，因此，從源頭上削弱多路徑效應(yīng)具有很大的局限性。②改進(jìn)接收機(jī)及天線性能，如采用右旋極化天線，加裝抑徑板和扼流圈天線，改進(jìn)天線設(shè)計(jì)等。但這會(huì)額外增加接收機(jī)成本，且改進(jìn)后的接收機(jī)體積大，不利于野外作業(yè)。③改進(jìn)接收機(jī)內(nèi)部信號(hào)處理方法，如窄相關(guān)器技術(shù)(Narrow Correlation Technology,NCT)、多路徑削減技術(shù)(Multipath Estimation Technology,MET)、多路徑削減延遲鎖相環(huán)技術(shù)(Multipath Elimination Delay Lock Loop,MEDLL)等。但是這些技術(shù)對(duì)硬件性能要求較高，且計(jì)算量巨大，不利于推廣。④數(shù)據(jù)后處理算法，受客觀條件的約束較小，成本較低，且多路徑效應(yīng)抑制效果較好，被國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛研究。代表性方法有信噪比法、多路徑周日重復(fù)性方法、基于小波理論的算法以及自適應(yīng)濾波器、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)等。Axelrad等利用多路徑影響下衛(wèi)星信噪比(Signal-to-noise Ratio,SNR)顯著降低這一特性，自適應(yīng)估計(jì)多徑的頻譜參數(shù)，以抑制多路徑誤差；針對(duì)長(zhǎng)期靜態(tài)觀測(cè)中多路徑誤差的時(shí)間相關(guān)性，Bock等提出了一種基于恒星日濾波來(lái)提取和消除多路徑誤差的方法；李盈洲利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法抑制GPS短基線差分中的多路徑噪聲，取得良好效果。但是這些算法較為復(fù)雜，且主要適用于數(shù)據(jù)后處理。針對(duì)復(fù)雜滑坡環(huán)境，Han等曾提出采用衛(wèi)星方位角-高度角觀測(cè)值構(gòu)建監(jiān)測(cè)站空間地形環(huán)境，即利用自適應(yīng)截止高度角(Azimuth-dependent Elevation Mask,ADEM)模型剔除較差觀測(cè)值，以削弱多路徑影響，但該方法對(duì)監(jiān)測(cè)站附近植被、人工設(shè)施影響的多路徑效應(yīng)應(yīng)用效果不佳。

復(fù)雜滑坡環(huán)境下，嚴(yán)重的多路徑效應(yīng)會(huì)顯著降低監(jiān)測(cè)站觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量，并最終影響監(jiān)測(cè)精度。本文考慮到滑坡監(jiān)測(cè)中基準(zhǔn)站通常布設(shè)于開(kāi)闊無(wú)遮擋環(huán)境，提出一種基準(zhǔn)站信噪比信息輔助的觀測(cè)數(shù)據(jù)多路徑誤差識(shí)別方法。該方法擬通過(guò)對(duì)基準(zhǔn)站和監(jiān)測(cè)站信噪比觀測(cè)值作站間差分來(lái)識(shí)別剔除受環(huán)境干擾的較差觀測(cè)數(shù)據(jù)，以抵御復(fù)雜監(jiān)測(cè)環(huán)境所帶來(lái)的多路徑影響。

1 原理方法

1.1 觀測(cè)數(shù)據(jù)剔除方法

衛(wèi)星信號(hào)在傳播過(guò)程中所受到的大氣延遲、多路徑衍射等誤差，與衛(wèi)星高度角密切相關(guān)。一般而言，衛(wèi)星高度角越低，相關(guān)誤差越大。因此，在數(shù)據(jù)處理時(shí)，傳統(tǒng)處理方式通常會(huì)設(shè)置一個(gè)固定截止高度角，將低于該高度角閾值的衛(wèi)星觀測(cè)值作為粗差進(jìn)行剔除，即傳統(tǒng)固定截止高度角(Traditional Fixed Cut-off,TFC)模型。其剔除準(zhǔn)則為

<

(1)

式中：表示接收機(jī)到衛(wèi)星的高度角；表示固定截止高度角閾值。

上述傳統(tǒng)處理方式僅僅適用于開(kāi)闊觀測(cè)環(huán)境，而對(duì)于地形起伏較大的復(fù)雜遮擋環(huán)境，存在較大弊端。這是由于復(fù)雜環(huán)境下，受地形影響質(zhì)量較差的觀測(cè)值并非全部分布于低高度角區(qū)域。此時(shí)，截止高度角設(shè)置過(guò)低，無(wú)法剔除大部分較差觀測(cè)數(shù)據(jù)；反之，則會(huì)導(dǎo)致過(guò)多有效數(shù)據(jù)被視為粗差剔除。

當(dāng)前，隨著GNSS不斷發(fā)展建設(shè)，可觀測(cè)衛(wèi)星數(shù)顯著增多。Han等曾提出利用衛(wèi)星高度角-方位角來(lái)構(gòu)建監(jiān)測(cè)站地形空間環(huán)境，根據(jù)方位自適應(yīng)調(diào)節(jié)截止高度角，即ADEM模型。其主要思想為：衛(wèi)星天空視圖外圍邊界與地形線一致重合；衛(wèi)星繞地球運(yùn)動(dòng)過(guò)程中，其升起和降落時(shí)會(huì)與地形線產(chǎn)生一個(gè)離散交點(diǎn)；多個(gè)離散交點(diǎn)可以擬合出一條地形曲線，用這條曲線代替衛(wèi)星視圖0°邊界。其中，離散交點(diǎn)可以由衛(wèi)星高度角、方位角觀測(cè)信息得到。此時(shí)，基于空間地形方位的ADEM模型可表示為

=+

(2)

式中：表示基于地形方位的自適應(yīng)衛(wèi)星截止高度角；表示基于方位變化的地形線；表示需設(shè)置的截止高度角，用于剔除地形表面植被引起的較差觀測(cè)值(一般設(shè)定為5°)。

觀測(cè)值剔除準(zhǔn)則為

<+

(3)

與傳統(tǒng)的固定截止高度角模型相比，ADEM模型可以有效識(shí)別地形線附近較差觀測(cè)值，顯著提升復(fù)雜環(huán)境下數(shù)據(jù)利用率。但當(dāng)監(jiān)測(cè)區(qū)地形起伏較大或監(jiān)測(cè)站周邊存在其他人工建筑物、高大植被等障礙物時(shí)，該方法的應(yīng)用還存在較大局限性。

1.2 基準(zhǔn)站與監(jiān)測(cè)站數(shù)據(jù)相關(guān)性

為了保證監(jiān)測(cè)結(jié)果的可靠性與可用性，滑坡監(jiān)測(cè)通常采用“一點(diǎn)一基站”模式，即在滑坡形變區(qū)域外布設(shè)一個(gè)基準(zhǔn)站作為差分?jǐn)?shù)據(jù)站。對(duì)基準(zhǔn)站與監(jiān)測(cè)站數(shù)據(jù)所受各項(xiàng)誤差及其數(shù)據(jù)相關(guān)性進(jìn)行分析，將有助于后續(xù)誤差處理。

GNSS衛(wèi)星信號(hào)從產(chǎn)生到被接收機(jī)接收，期間所受誤差影響大致可分為衛(wèi)星端相關(guān)誤差、接收機(jī)端相關(guān)誤差以及信號(hào)傳播路徑相關(guān)誤差。非差非組合偽距和載波相位觀測(cè)方程可表示為

(4)

由于滑坡形變區(qū)域通常較小，基線距離一般只有數(shù)百米至千米，使得基準(zhǔn)站和監(jiān)測(cè)站所受大氣延遲誤差項(xiàng)近乎相同。通過(guò)接收機(jī)間、衛(wèi)星間的雙差，衛(wèi)星端相關(guān)誤差、接收機(jī)端相關(guān)誤差、絕大部分大氣延遲誤差均可被有效消除。但是，受滑坡所處區(qū)域限制，監(jiān)測(cè)特征點(diǎn)往往需要根據(jù)實(shí)際監(jiān)測(cè)需求布設(shè)在滑坡體前緣或后緣，使得監(jiān)測(cè)站周邊環(huán)境極為復(fù)雜，信號(hào)往往被山體、植被等障礙物遮擋。而基準(zhǔn)站則通常會(huì)選擇在開(kāi)闊無(wú)遮擋環(huán)境，避開(kāi)高大建筑物、植被、水面等容易產(chǎn)生多路徑效應(yīng)的地物。觀測(cè)環(huán)境的巨大差異，不僅使得監(jiān)測(cè)點(diǎn)衛(wèi)星可視范圍驟減，也使得其所受多路徑效應(yīng)影響與基準(zhǔn)站迥異。復(fù)雜遮擋環(huán)境下，監(jiān)測(cè)站偽距多路徑誤差可達(dá)數(shù)米，且波動(dòng)頻率較高，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于基準(zhǔn)站。由于多路徑誤差無(wú)法通過(guò)雙差模型進(jìn)行消除，往往會(huì)給滑坡監(jiān)測(cè)結(jié)果造成嚴(yán)重影響。此外，在嚴(yán)重的多路徑效應(yīng)影響下，監(jiān)測(cè)站數(shù)據(jù)發(fā)生周跳的頻次也要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于基準(zhǔn)站，且在空間域上分布不均。

信噪比作為表征接收機(jī)天線接收衛(wèi)星信號(hào)質(zhì)量的指標(biāo)，其大小與衛(wèi)星發(fā)射功率、接收機(jī)性能、天線性能、天線增益、監(jiān)測(cè)站多路徑效應(yīng)、環(huán)境溫度等眾多因素密切相關(guān)。當(dāng)硬件條件一定時(shí)，監(jiān)測(cè)站多路徑效應(yīng)是影響信噪比觀測(cè)值的最主要因素。其中，直射信號(hào)占主導(dǎo)趨勢(shì)變化，反射信號(hào)呈現(xiàn)局部波動(dòng)特征，因此，可采用多項(xiàng)式去趨勢(shì)項(xiàng)提取多路徑反射信號(hào)分量。

為驗(yàn)證信噪比與多路徑效應(yīng)的相關(guān)關(guān)系，以黑方臺(tái)黨川監(jiān)測(cè)區(qū)HF02監(jiān)測(cè)站C26衛(wèi)星為例，觀測(cè)時(shí)段為2022年年積日第4天第2 074～9 274秒共計(jì)7 200個(gè)歷元。圖1展示了信噪比多路徑反射分量和L1/B1頻點(diǎn)偽距多路徑估值(MP1)的時(shí)間序列，紅色代表多路徑反射分量，藍(lán)色代表MP1值。從圖1可以發(fā)現(xiàn)，信噪比反射分量序列與MP1序列震蕩變化趨勢(shì)較為一致。圖2為信噪比多路徑反射分量和MP1值相關(guān)系數(shù)曲線，兩者的相關(guān)系數(shù)在時(shí)間延遲1 s時(shí)達(dá)到最大值(0.64)，為顯著相關(guān)。

圖1 信噪比多路徑分量與MP1時(shí)間序列Fig.1 Multipath Component and Multipath MP1 Time Series of SNR

圖2 信噪比多路徑反射分量和多路徑MP1值相關(guān)系數(shù)曲線Fig.2 Correlation Coefficient Curve of Multipath Component and Multipath MP1 of SNR

GNSS滑坡監(jiān)測(cè)中，監(jiān)測(cè)區(qū)域通常采用相同型號(hào)的接收機(jī)和高精度天線，且除多路徑影響差異外，監(jiān)測(cè)區(qū)內(nèi)接收機(jī)所受外部環(huán)境相同。因此，基準(zhǔn)站和監(jiān)測(cè)站所受多路徑影響差異均會(huì)被間接反映到相應(yīng)的信噪比觀測(cè)值中。

1.3 基于基準(zhǔn)站信噪比先驗(yàn)信息的GNSS觀測(cè)數(shù)據(jù)多路徑誤差識(shí)別方法

(5)

圖3 數(shù)據(jù)處理流程Fig.3 Data Processing Flowsheet

(6)

(7)

式中：floor表示向下取整；ceil表示向上取整。

最后，基于高度角、信噪比的觀測(cè)數(shù)據(jù)剔除準(zhǔn)則可表示為

(8)

在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，將滿足上述準(zhǔn)則的衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)記為粗差進(jìn)行剔除。

需要說(shuō)明的是，該方法更適用于基準(zhǔn)站和監(jiān)測(cè)站接收機(jī)及天線類型均相同的條件下。當(dāng)采用不同品牌接收機(jī)或者不同類型天線時(shí)，由于其抗多路徑誤差性能存在差異，計(jì)算的信噪比信息會(huì)存在一定的基準(zhǔn)差異，可能會(huì)影響方法的改進(jìn)效果，未來(lái)需進(jìn)一步測(cè)試分析。

2 案例分析

2.1 河南三門峽地區(qū)某滑坡概況

本文以河南三門峽地區(qū)油氣管道邊坡監(jiān)測(cè)項(xiàng)目某一滑坡為研究對(duì)象，監(jiān)測(cè)環(huán)境如圖4所示。該滑坡位于河南省三門峽市陜州區(qū)菜園鄉(xiāng)，毗鄰310國(guó)道青龍澗河特大橋，坡體南側(cè)和西側(cè)存在較大臨空面，在強(qiáng)降雨等條件下，極易發(fā)生滑坡等地質(zhì)災(zāi)害，嚴(yán)重威脅管道運(yùn)輸安全。監(jiān)測(cè)區(qū)基準(zhǔn)站SMX1布設(shè)于山頂，視野開(kāi)闊，周圍植被稀疏，觀測(cè)環(huán)境良好；監(jiān)測(cè)站SMX2布設(shè)于山體坡面，東側(cè)背山，南側(cè)靠近310國(guó)道青龍澗河特大橋，衛(wèi)星信號(hào)遮擋嚴(yán)重，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)距離為85.35 m，為短基線。監(jiān)測(cè)區(qū)域GNSS接收機(jī)為和芯星通UB4B0M型，觀測(cè)天線為海積HG-GOYH7151測(cè)量型。

圖4 河南三門峽地區(qū)某滑坡監(jiān)測(cè)環(huán)境Fig.4 Monitoring Environment of One Landslide in Sanmenxia Area of Henan

圖5分別展示了基準(zhǔn)站、監(jiān)測(cè)站衛(wèi)星天空環(huán)視圖及L1信噪比空間分布，顏色由綠色至紫色漸變，逐漸反映觀測(cè)值質(zhì)量變差。從圖5可以發(fā)現(xiàn)，相比基準(zhǔn)站，監(jiān)測(cè)站受山體、植被、人工設(shè)施等影響信號(hào)遮擋嚴(yán)重，且較差觀測(cè)值在空間域上分布不均，并非全部分布于低高度角區(qū)域。

圖5 衛(wèi)星天空環(huán)視圖及信噪比分布Fig.5 Satellite Polar Coordinates and SNR Distributions

2.2 復(fù)雜環(huán)境誤差特性

為進(jìn)一步確定復(fù)雜環(huán)境下監(jiān)測(cè)站衛(wèi)星信號(hào)受干擾情況，本文隨機(jī)選取監(jiān)測(cè)區(qū)2021年年積日第94天的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行多路徑及周跳分析，數(shù)據(jù)采樣間隔為1 s。采用Anubis軟件計(jì)算基準(zhǔn)站和監(jiān)測(cè)站相同時(shí)段共視衛(wèi)星MP1值。圖6給出了部分衛(wèi)星的MP1序列對(duì)比，藍(lán)色代表基準(zhǔn)站，紅色代表監(jiān)測(cè)站。從圖6可以看出，相比基準(zhǔn)站，監(jiān)測(cè)站受觀測(cè)環(huán)境影響嚴(yán)重，在部分時(shí)段MP1值較大，最大達(dá)到6 m。

圖6 基準(zhǔn)站及監(jiān)測(cè)站部分共視衛(wèi)星MP1序列Fig.6 MP1 Sequences of Partial Common-view Satellites of Base and Monitoring Stations

嚴(yán)重的多路徑效應(yīng)還會(huì)導(dǎo)致衛(wèi)星信號(hào)失鎖，導(dǎo)致載波相位觀測(cè)值發(fā)生周跳。采用TEQC軟件對(duì)基準(zhǔn)站及監(jiān)測(cè)站GPS雙頻觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查，并對(duì)周跳探測(cè)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，參數(shù)設(shè)置均采用軟件默認(rèn)設(shè)置(IOD值大于400.0 cm·min，MP12值大于50.00 cm，MP21值大于50.00 cm，IOD表示電離層延遲變化率，MP表示偽距多路徑均方根誤差)。以高度角5°為區(qū)間間隔，周跳發(fā)生個(gè)數(shù)統(tǒng)計(jì)如圖7 所示。從圖7可以看出：基準(zhǔn)站周跳主要發(fā)生在高度角15°以下；監(jiān)測(cè)站受山體、植被、高架橋等因素影響，周跳分布范圍較廣，在15°以上高高度角區(qū)域均有發(fā)生，其中[30°,35°]區(qū)間范圍周跳發(fā)生個(gè)數(shù)最大，達(dá)424次。

圖7 基準(zhǔn)站及監(jiān)測(cè)站周跳分布Fig.7 Distribution of Cycle-slips of Base and Monitoring Stations

相比基準(zhǔn)站，監(jiān)測(cè)站衛(wèi)星信號(hào)多路徑效應(yīng)嚴(yán)重且高高度角衛(wèi)星觀測(cè)值存在頻繁的周跳現(xiàn)象，尤其在障礙物邊緣區(qū)域最為嚴(yán)重。若不對(duì)這部分較差觀測(cè)值進(jìn)行識(shí)別剔除，將會(huì)對(duì)定位結(jié)果產(chǎn)生嚴(yán)重影響。

圖8展示了G06衛(wèi)星L1信噪比站間差值(Δ)序列。從圖8可以發(fā)現(xiàn)：信噪比站間差值序列大部分保持穩(wěn)定，但受周圍地物(高架橋、山體等)遮擋，序列在第5 720～8 060、19 900～20 650歷元出現(xiàn)較大波動(dòng)，最大值達(dá)23 dB。

圖8 G06衛(wèi)星L1信噪比站間差值序列Fig.8 SNR Inter-station Difference Sequence of L1 Band of Satellite G06

分別選取GPS和BDS各衛(wèi)星信噪比站間差值序列的平穩(wěn)序列進(jìn)行區(qū)間范圍統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖9所示。從圖9可以發(fā)現(xiàn)，衛(wèi)星信噪比站間差值均值在-1附近，區(qū)間范圍為[4,-5]，其中BDS衛(wèi)星區(qū)間范圍要略大于GPS衛(wèi)星，這可能是不同系統(tǒng)衛(wèi)星的性能差異導(dǎo)致的。因此，本文值取-5，值取4。

圖9 信噪比站間差值序列可靠區(qū)間范圍Fig.9 Range of the Reliability Interval of SNR Inter-station Difference Sequence

2.3 定位結(jié)果分析

為驗(yàn)證基于基準(zhǔn)站信噪比先驗(yàn)信息的GNSS觀測(cè)數(shù)據(jù)多路徑誤差識(shí)別方法的可行性，對(duì)三門峽地區(qū)某滑坡監(jiān)測(cè)站SMX2的2021年年積日第94天實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別驗(yàn)證，觀測(cè)數(shù)據(jù)采樣間隔為5 s，并分別設(shè)計(jì)了3種識(shí)別方案：方案1，傳統(tǒng)固定截止高度角(TFC)模型；方案2，基于地形空間環(huán)境的ADEM模型；方案3，基準(zhǔn)站信息輔助的觀測(cè)數(shù)據(jù)剔除方法。為了兼顧較高的數(shù)據(jù)利用率及較多的較差數(shù)據(jù)剔除效果，3種方案高度角閾值均設(shè)為10°。

圖10分別給出了3種方案的識(shí)別范圍(紅色)。圖10(a)為采用方案1的識(shí)別結(jié)果，只能識(shí)別高度角小于10°的粗差，剔除率為8.6%；圖10(b)為采用方案2的識(shí)別結(jié)果，僅能對(duì)地形線附近一定范圍粗差進(jìn)行有效識(shí)別，剔除率為17.8%；圖10(c)為采用方案3的識(shí)別結(jié)果，能夠同時(shí)對(duì)地形線及橋梁附近的較差觀測(cè)值進(jìn)行有效識(shí)別，剔除率為16.9%。其中，在東北方向的30°～120°，方案1的數(shù)據(jù)剔除率為0.0%，方案2為3.9%，方案3為1.9%。結(jié)合圖8進(jìn)一步分析，可得出方案2和方案3策略要明顯優(yōu)于方案1；此外，對(duì)比方案2和方案3，方案2會(huì)誤剔除信噪比大于45 dB的較好觀測(cè)值，因此，其剔除率雖然略高，但準(zhǔn)確性卻低。

圖10 3種方案識(shí)別范圍對(duì)比Fig.10 Comparisons of Recognition Range of Three Schemes

為進(jìn)一步對(duì)比驗(yàn)證3種方案對(duì)定位結(jié)果的影響，分別進(jìn)行GPS/BDS雙系統(tǒng)動(dòng)態(tài)載波相位差分技術(shù)數(shù)據(jù)處理，均采用傳統(tǒng)高度角定權(quán)模型，歷元間參數(shù)不進(jìn)行繼承。浮點(diǎn)解殘差序列及有效衛(wèi)星數(shù)如圖11所示，均方根誤差統(tǒng)計(jì)如表1所示。由圖11、表1可以看出，方案3浮點(diǎn)解精度明顯優(yōu)于方案1和方案2，在E、N、U方向相比方案1分別提升19.3%、25.2%、20.7%，相比方案2分別提升 36.8%、30.5%、38.2%。這主要是由于方案3精準(zhǔn)地識(shí)別了受環(huán)境干擾的較差觀測(cè)值，顯著降低了監(jiān)測(cè)站周圍障礙物邊緣多路徑衍射誤差的影響。值得注意的是，方案2浮點(diǎn)解精度略差于方案1，這主要是因?yàn)锳DEM模型相比TFC模型數(shù)據(jù)剔除率有提升，有效觀測(cè)衛(wèi)星平均減少了2顆，但由于不能識(shí)別剔除受高架橋影響的較差觀測(cè)值，從而間接擴(kuò)大了這部分?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)定位精度的影響程度。

表1 3種方案浮點(diǎn)解殘差均方根誤差Table 1 Residual RMS of Floating Solutions of Three Schemes

圖11 3種方案浮點(diǎn)解殘差序列與有效衛(wèi)星序列Fig.11 Floating Solution Residual Sequence and Effective Satellite Sequence of Three Schemes

模糊度的正確固定是載波相位高精度定位的關(guān)鍵技術(shù)之一，而固定率是制約復(fù)雜環(huán)境下高精度定位應(yīng)用的重要因素。本文采用Lambda算法進(jìn)行單歷元模糊度固定，模糊度最優(yōu)解和次優(yōu)解比值(ratio門限)為3.0。表2給出了3種方案GPS/BDS組合定位的結(jié)果均方根誤差及模糊度固定率。從表2可以看出，方案3相比方案1和方案2，模糊度固定率及定位精度均有明顯提升。方案3模糊度固定率達(dá)97.2%，相比方案1提高44.2%，相比方案2提高30.8%；固定解均方根誤差在E、N方向優(yōu)于4 mm，N方向優(yōu)于9 mm，滿足滑坡監(jiān)測(cè)需求。

表2 動(dòng)態(tài)載波相位差分技術(shù)浮點(diǎn)解與固定解固定成功率與精度統(tǒng)計(jì)結(jié)果Table 2 Statistical Results of Fixed Success Rate and Accuracy of Dynamic RTK Floating Solution and Fixed Solution

進(jìn)一步對(duì)監(jiān)測(cè)站SMX2的2021年年積日第91～100天連續(xù)10 d的觀測(cè)數(shù)據(jù)解算結(jié)果模糊度固定率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如圖12所示。從圖12可以看出：方案1連續(xù)10 d固定解比例較低，最低只有53.0%，平均固定率為57.4%；方案2連續(xù)10 d平均固定率為68.4%，最低為64.6%，相比方案1，模糊度固定率雖然有提升，但是并不顯著；方案3模糊度固定率提高顯著，連續(xù)10 d平均固定率為97.0%，最高為99.2%，相比方案1平均提高39.6%，相比方案2平均提高28.6%。

圖12 3種方案模糊度固定率直方圖Fig.12 Histogram of Ambiguity Fixation Rate of Three Schemes

3 結(jié) 語(yǔ)

針對(duì)復(fù)雜遮擋環(huán)境中衛(wèi)星信號(hào)易受環(huán)境干擾，觀測(cè)數(shù)據(jù)中存在大量較差觀測(cè)值，導(dǎo)致模糊度固定困難的問(wèn)題，本文提出一種基于基準(zhǔn)站信噪比先驗(yàn)信息的GNSS觀測(cè)數(shù)據(jù)多路徑誤差識(shí)別方法。

(1)該方法基于短距離內(nèi)基準(zhǔn)站和監(jiān)測(cè)站的觀測(cè)數(shù)據(jù)相關(guān)性，通過(guò)對(duì)衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)的信噪比進(jìn)行站間差分來(lái)識(shí)別受多路徑效應(yīng)影響嚴(yán)重的較差數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行剔除處理，以抵御復(fù)雜監(jiān)測(cè)環(huán)境的多路徑影響。該方法能夠有效識(shí)別受山體、植被、人工設(shè)施等影響的較差觀測(cè)數(shù)據(jù)，環(huán)境自適應(yīng)能力更強(qiáng)。

(2)以河南三門峽地區(qū)某滑坡監(jiān)測(cè)環(huán)境為例，通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比分析TFC模型、ADEM模型以及本文提出的方法解算結(jié)果。結(jié)果表明：本文提出的方法平均模糊度固定率可提升至97%，相比TFC模型平均提高39.6%，相比ADEM模型平均提高28.6%；固定解定位中誤差在E、N方向優(yōu)于4 mm，U方向優(yōu)于9 mm，滿足滑坡監(jiān)測(cè)需求。

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