我国各种灾害类型众多,如滑坡、泥石流、地面塌陷、各种矿难及工程灾害等,造成危害连年增长。如何有效地对灾害发生的地域和时域进行自动化监测是迫切需要解决的问题。传统的GPS监测系统虽然在灾害监测应用中取得了一些成效,但在地形复杂地区,经常出现GPS卫星数量不足和通讯不畅通的问题,随着全球导航卫星系统(GNSS)和数据通讯技术的发展,为解决上述问题提供了技术保障。本项目在实现GNSS天线阵列接收机的基础上,研究GNSS天线阵列和无线传感器网络在灾害监测中集成应用时的数据融合方法,实现几何物理集成的自动化监测。主要内容包括扩展和优化GNSS中快速确定整周模糊度的DC(Direct Calculatio)算法;研究GNSS天线阵列和无线传感器网络的集成方法;研究GNSS天线阵列与无线传感器网络集成的数据融合方法;实现GNSS天线阵列与无线传感器网络集成的自动化灾害监测系统。
GNSS Antenna Array;Wireless Sensor Network;Hazard Monitoring;Multi-sensor Integration;Data Fusion
各种灾害(如滑坡、泥石流、地面塌陷等自然灾害,溃坝、桥梁垮塌等工程灾害)给人类造成了极大的损失。而灾害的发生有一个量变到质变的过程,几何监测可以获得监测对象的外部变形信息,物理监测可以获得其内部状态信息。传统的GPS监测系统虽然在灾害监测应用中取得了一些成效,但在地形复杂地区,经常出现GPS卫星数量不足和通讯不畅通的问题,随着全球导航卫星系统(GNSS)和数据通讯技术的发展,为上述问题的解决提供了技术保障。本研究解决了传统GPS监测成本过高以及在特殊地区通讯难等问题,研制了低成本GNSS天线阵列接收机,利用无线传感器网络具有功耗低、自组网等特点,实现了GNSS监测数据的局部传输,利用GPRS/CDMA等通讯技术将监测数据进一步传输到远程控制中心。无线传感器网络的各个节点除了通讯功能外,安装在节点上的各类传感器可同时获取监测对象的内部状态信息。本研究实现了GNSS天线阵列数据的自动采集、解码、传输与数据处理,在数据处理中提出了基于变形监测特点的快速确定整周模糊度的DC(Direct Calculation)算法,基于几何监测与物理监测二者的特点,研制了一套完整的GNSS天线阵列接收机与无线传感器网络集成的硬件系统,并基于web技术研制了可同时获取监测对象几何与物理状态信息的数据采集、数据处理与分析软件系统。数据传输到控制中心后,利用后处理模块,对数据进行全自动实时处理,将处理结果自动存储到远程数据库服务器上,变形分析与预报模块利用数据库中存储的各类监测信息分析监测对象的变形规律,重点研究了两类信息的数据融合问题,探讨了两类数据融合的中心节点融合与远程控制中心融合两种主要模式,对数据融合的算法进行了重点研究,根据目标不同可以分为推理、估计等,常用的推理方法有贝叶斯推理、Dempster-Shafer推理、模糊逻辑、神经网络和语义数据融合等;常用的估计方法有最小二乘法、最大似然法、移动平均滤波法、卡尔曼滤波和粒子滤波算法等,本项目对各种算法进行比较与分析,提出了基于动态卡尔曼滤波的组合算法。在此基础上结合实际工程,对项目的硬件系统,软件系统和数据融合算法进行了全面测试,验证了硬件系统数据采集和数据传输的可靠性,软件系统数据处理和分析的稳定性,以及数据融合算法的正确性,实现了几何与物理监测集成的地面/地下立体监测系统,可为决策部门提供科学的基础监测数据。