顾及黄土滑坡灾害状态特征的实时GNSS滤波算法

受多路径等未模型化误差影响,全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)监测序列中出现的一些异常波动现象会对精准预警产生干扰,甚至造成漏警、误警等严重后果.针对滑坡灾害体的状态特征信息在GNSS解算过程中未被充分利用的问题,分析了 GNSS灾害监测中的状态空间模型,提出了 一种顾及灾害体状态特征的实时滤波算法,通过滑动窗口大小的自适应调整,对监测点历史历元解算结果进行状态方程建模,并在当前历元参数估计时进行卡尔曼滤波的状态更新,得到更加可信的实时解算序列.黄土滑坡实验表明,与常规结果相比,该算法的浮点解十固定解精度分别在东、北、天方向提升了97.6％、87.5％、89.6％;单固定解精度分别提升了50.0％、14.3％、18.8％;模糊度固定率由97.1％提升至99.9％.该算法在提高解算结果精度的同时,也提升了模糊度的固定率,有效降低了异常序列波动对灾害监测与预警的影响.