GNSS多基站數據融合技術在水電站大壩精密變形監測中的應用

李小偉，馮永祥

（雅礱江流域水電開發有限公司，四川成都，610051）

GNSS變形監測是大壩安全監測的重要技術手段之一，隨著我國北斗導航定位系統的快速建設發展，多頻多模多衛星系統的GNSS融合定位技術已成為行業研究應用的熱點。西南地區大部分水電工程壩址區河谷狹窄，兩岸山體渾厚，呈現深切“V”形地貌特征。在高山峽谷復雜環境條件下，應用GNSS技術進行高精度大壩變形監測存在諸多限制。傳統的單一基站監測系統或多基站監測系統僅做單一基站解算，由于基準點穩定性誤差會直接傳遞給變形監測站，會導致變形信息產生偏差甚至失真，難以充分滿足混凝土壩精密變形監測的需求。

為了提高變形監測的可靠性，便于檢核基準點的穩定性，采用多個基站構建監測網是行之有效的做法。利用多基站對同一監測站進行解算，基線數量增多，多余觀測量增加，并對同一監測站的各基站解算結果進行融合處理，得到的監測點變形結果受各基站綜合影響，既可以避免受單一基站制約的問題，又可以實現多個基站的相互校核和可靠數據的融合應用。

1 多基站數據融合技術

由于GNSS變形監測網中建立了多座基站，基線數量成倍增加，監測數據大幅增多，在數據解算處理中，多基站數據融合處理是一個難點問題。筆者根據基線解算和平差處理影響因素，提出了基于基線長度和基站穩定性定權策略的多基站加權平均的融合方法。

1.1 技術原理

基線融合解算結果受到基站穩定性、基線長度和基線解算驗后中誤差等多種因素的約束，若采用不同單一約束因子進行數據融合，在基線較短但基準不穩定或基線較長但驗后中誤差較小等情況下，不同單一因子的融合結果可能會產生矛盾。為了解決這一問題，需綜合考慮多因子，利用加權平均法進行多基站數據融合，最終獲得更符合實際的融合結果。

基于多因子的多基站加權平均融合算法，其基本模型如下：

式中，L j表示多基站融合解算坐標；l i表示各單一基站解算坐標；σij表示權重，取值范圍為0～1；n表示基站個數。

通常在基準點選址地質條件及基巖穩定時，基站穩定性較好的情況下，基站穩定性因子可以不予考慮，以基線長度作為關鍵因子，對多基站數據得到的監測站坐標進行加權平均融合即可。

1.2 處理流程

首先對同一監測站采用單基站解算模式逐一完成各基站基線解算，在解算時段內（通常為24 h），若該基站有滿足解算條件的GNSS觀測數據參與解算并得出結果，則該基站參與多基站數據融合處理；若解算時段內基站通信中斷或數據可用率低于解算條件要求，則自動剔除該基站，其他正常的基站參與多基站解算融合處理。

若各基站起算坐標由絕對定位獲取，則應在多基站解算結果融合之前校核起算基準。可通過選取一個相對穩定的主參考站，與其余參考站構成基線求解基線向量差，將該差值作為基準之間的差異量進行校準。

采用這種多基站數據處理模式的GNSS自動化變形監測系統，既能兼容滿足單基站快速數據解算處理一般需求，又能提供更加可靠的多基站融合解，也更易于提升自動化監測完備性。假定有3個基站，多基站數據融合處理基本流程如圖1所示。

圖1 多基站數據融合處理流程圖Fig.1 Flow chart of multi-base station data fusion

2 現場測試

以官地水電站大壩為試驗對象，進行多基站數據融合定位現場測試分析。官地水電站位于四川省涼山州西昌市與鹽源縣交界的雅礱江干流河段上，攔河大壩為碾壓混凝土重力壩，最大壩高168 m。壩址位于高山峽谷中，谷坡陡峻，河谷呈不對稱“V”形，具有西南山區水電站大壩典型環境特征。GNSS衛星信號受高山遮擋、基站設備及通信傳輸等因素的影響，會導致衛星失鎖、數據缺失等問題，是官地大壩開展GNSS連續自動化變形監測需要解決的現實問題，若測區僅布置一座基站，則難以有效解決。

本次試驗在官地大壩現場選取了上游TN01、TN03和下游TN06三個基準點，建立了GNSS基站，在壩頂左岸、河床壩段和右岸建立了TP03、TP11、TP15、TP46監測站，基站和監測站布置見圖2。采用自動化連續觀測模式進行了數據采集，外業觀測時段為2017年6月22日～9月23日。

3 解算分析

試驗數據處理采用自主研制的GNSS變形監測數據處理軟件，衛星星歷采用廣播星歷，多路徑效應和對流層延遲通過構建自適應環境模型進行改正，周跳的探測及修復采用改進的TurboEdit算法，整周模糊度的固定采用LAMBDA方法，數據處理采用雙差觀測模型，解算時長為24 h，選擇壩頂兩端觀測環境條件較差的TP03和TP46進行解算精度分析。GNSS監測網型結構見圖3。

圖2 基站和監測站布置示意圖Fig.2 Layout of base station and monitoring station

圖3 GNSS監測網型結構圖Fig.3 GNSS monitoring network structure

3.1 基站穩定性

基準點穩定是外部變形監測的基礎。基站穩定性可通過基站基線長度波動變化趨勢反映的基站相對位移變化進行初步判斷，再利用極限誤差法進行統計檢驗。為便于自動化監測直觀檢驗，本研究采用單一基站解算模式解算同一測站變形結果進行分析，即使用TN01、TN03和TN06以單一基站解算模式分別對TP03、TP46直接進行解算，通過分析不同基站解算得出的變形結果是否存在明顯的趨勢偏差進行判斷。經監測數據解算處理，繪制高程方向位移歷時變化曲線，見圖4～5。

由圖4～5可見，以TN06為基站解算TP03和TP46時，兩監測站歷時位移均呈現一致的趨勢性變化，而TN01和TN03的解算結果不存在類似TN06的趨勢性異常。由此，可判斷TN06在觀測期內存在一定的位移變動，TN01和TN03相對穩定。

圖4 各單一基站解算TP03監測站垂直位移歷時變化曲線Fig.4 Diachronic curve of the vertical displacement processing result of TP03 monitoring station from each single base station

圖5 各單一基站解算TP46監測站垂直位移歷時變化曲線Fig.5 Diachronic curve of the verticaldisplacement processing result of TP46 monitoring station from each single base station

3.2 單一基站解算精度

統計單一基站解算TP03、TP46變形監測精度（見表1）可知，官地大壩24 h時段平面精度優于2 mm，高程方向精度優于5 mm。TN03作為基站時的解算精度最高，平面精度優于1.5 mm，TN01次之，TN06解算精度最低。

對于TP03監測站，基線TN06-TP03長度最短，但解算精度最低，系TN06基站穩定性問題所致。TN06穩定性較差，基站位移偏差帶進了監測站變形信息中，對監測點產生了變形干擾，解算結果也反映出TN06的解算精度最低，驗證了這一分析。對于TP46監測站，基線TN03-TP46長度最短，且基站穩定性較好，所以解算精度最高。基線長度和基準點穩定性是影響解算精度的關鍵因子，在基站穩定性一致的條件下，解算精度與基線長度存在負相關關系。

3.3 多基站數據融合精度

根據單一基站解算精度分析，多基站數據融合應兼顧基線長度和基準點穩定性因素，才能獲得更為可靠的綜合平差值。采用基于基線長度和基站穩定性定權策略的多基站數據融合方法，對同一監測站的多基站解算結果進行融合，綜合利用多基站數據得到更符合實際的變形信息，理論上是較為合理的融合處理方案。

以基線長度和基站穩定系數定權，將表1中基線長度作為一項權重因子，將測站監測精度轉化為基準穩定性系數，作為基站穩定性因子權重。按照基線長度和基準穩定同等重要的原則，按1∶1的比例分配權重系數，得到加權融合的總權重。

表1 單一基站解算變形監測精度統計表Table 1 Statistics of processing accuracy of deformation monitoring by single-base station

表2 官地大壩GNSS多基站數據融合權重配賦表Table 2 Weight allocation during the data fusion for GNSS multi-base station in Guandidam

以基于基線長度加權平均和顧及基線長度與基準穩定性加權平均分別進行官地大壩三基站數據融合處理，統計融合解算精度（見表3）。對于TP03和TP46測站，綜合基線長度與基準穩定性因子的融合解算精度更高，在各個坐標方向均優于基于基線長度單一因子的解算結果，取得了更好的數據融合效果。與表1單一基站解算精度相比，綜合基線長度與基準穩定性因子的多基站融合解算精度同樣更高，能夠更好地反映監測站變形信息。

實際應用中，對多基站數據進行融合時，必須兼顧基站穩定性問題。若基站在長期運行中發生了緩慢的位移變化，可降低該基站穩定性因子的權重；若基站在解算時間內發生了較為顯著的位移，應剔除該基站，不再作為基準點參與該時段的數據處理，從而獲得可靠的融合結果，不因某一異常基站而影響監測成果。因此，TN06基站在工程應用中不應再參與融合解算。

表3 不同權重因子下多基站融合解算變形監測精度統計表Table 3 Statistics of accuracy of deformation fusion processing results from multi-base station with different weight factors

3.4 成果應用

從圖4～5可見，TN06解算結果顯示監測站發生了趨勢一致的位移變化。采用多基站數據融合技術解算，繪制TP03垂直位移歷時曲線（見圖6），融合解算成果未呈現趨勢性異常。

受水庫推力作用，大壩上下游方向會隨庫水位變化產生位移變化。選擇TP03、TP11和TP15監測站，采用基于基線長度和基站穩定系數定權策略的多基站數據融合方法，解算監測站位移變形結果，繪制位移（上下游方向）隨庫水位變化曲線（見圖7）。解算成果顯示，壩頂上下游方向位移變化與庫水位波動變化具有較強的相關性，河床壩段TP11和TP15測點上下游方向位移變化對庫水位變化反應靈敏，說明官地大壩GNSS多基站變形監測系統靈敏度、可靠度較高，能夠較好地探測大壩實際變形趨勢。

圖6 多基站融合解算TP03監測站垂直位移歷時變化曲線Fig.6 Diachronic curve of the vertical displacement fusion pro?cessing result of TP03 monitoring station from multi-base station

圖7 官地壩頂位移（上下游方向）隨庫水位變化曲線Fig.7 Variation of Guandi dam crest displacements(in up?stream and downstream direction)along with the reservoir wa?ter level

4 結語

根據官地水電站大壩GNSS多基站自動化變形監測系統試驗情況：利用多基站解算結果可以及時檢核基準點穩定性；多基站數據融合應顧及基站穩定性因子。實測表明，在高山峽谷復雜環境條件下，采用基于基線長度和基站穩定性定權策略的多基站數據融合解算精度優于單一基站解和基線長度單一因子融合解；官地大壩實測平面精度優于1.5 mm（24 h解）；GNSS多基站變形監測系統精度、靈敏度、可靠度較高，能夠較好地探測大壩實際變形趨勢。水電站大壩GNSS多基站變形監測系統具有明顯的優勢：避免單一基站監測系統由于基站設備故障、斷電等情況出現監測中斷問題；解決單一基站受地質作用影響發生位移變化干擾變形信息的問題；通過多基站解算成果可以探測基站相對位移變化，便于在線檢核基站穩定性；利用多基站數據融合，可以削弱基站長期運行中發生的相對變化趨勢對監測站的影響，獲取更符合實際的監測成果。