中文摘要：

多传感器集成及新技术的应用使变形监测可获取丰富多样的数据，这些数据给变形分析带来了更多的信息，同时也带来了给变形分析造成困难的复杂误差，如GPS多路径误差。为了建立更智能而准确的灾害预报预测模型，迫切需要新的变形分析理论与方法。由于独立分量分析（ICA）在信号分离、冗余消除和特征提取等方面具有优越性能，本项目将ICA引入变形分析领域，结合变形分析应用的特点对ICA技术本身进行完善与扩展，建立基于ICA的变形分析理论与方法。主要研究内容有（1）附有先验约束信息的单通道ICA技术及其在变形监测中的应用；（2）ICA分量幅值恢复算法；（3）基于ICA的变形监测数据挖掘技术；（4）基于ICA提取的隐含分量的变形预测预报模型。该研究不仅可以丰富变形分析的理论与方法，以适应多参量、多传感器集成变形监测的发展，而且还将进一步完善ICA的理论与技术。

结论摘要：

为适应多参量、多传感器集成变形监测技术的发展，建立更智能而准确的灾害预报预测模型，迫切需要新的变形分析理论与方法。由于独立分量分析（ICA）在信号分离、冗余消除和特征提取等方面具有优越性能，本项目将ICA 引入变形分析领域，结合变形分析应用的特点，在单通道ICA、ICA时空滤波、独立分量回归、ICA时空建模等理论算法及其在变形分析与建模方面进行了研究，取得了以下主要成果（1）提出了参考EMD-ICA及参考EMD-PCA-ICA的GPS变形监测多路径误差处理方法。该方法采用信号能量先验信息解决ICA幅值不确定性问题，有效地解决多路径效应的重复性模型随时间逐渐降低的问题；（2）建立了基于ICA的时空滤波方法，并成功应用与GPS连续运行监测网的共性误差提取及大坝变形分析；（3）利用独立分量回归建立了大坝位移模型，不仅可解决大坝变形回归建模的“病态问题”，且该模型独立分量可合理的解释影响因素对大坝变形的影响；（4）提出了基于 ICA的时空变形建模方法。该方法不仅可以建立整体的多测点统一变形模型，而且其中用于建模的独立位移分量具有明显的物理意义，独立位移分量对应的空间响应值则反映了结构物的空间状态；（5）深入研究了各种单通道ICA算法，并建立了基于单通道ICA的变形分析方法。研究发现ICA在时空变形分析与建模方面具有良好的应用前景，也是今后ICA用于变形分析领域的主要研究方向，但如何将ICA获取的独立分量进行变形物理解释，并建立更合理的物理变形模型方面还有待进一步深入研究。