针对铁路基础设施形变监测的GNSS观测数据质量评价研究

贺晗; 秦健; 张吉峰; 封博卿

doi:10.3969/j.issn.1005-8451.2023.06.04

针对铁路基础设施形变监测的GNSS观测数据质量评价研究

中国铁道科学研究院集团有限公司　电子计算技术研究所，北京　100081

基金项目: 中铁科信息工程设计咨询有限公司科研项目（DZYF21-59）

详细信息

作者简介:
贺　晗，助理研究员

秦　健，高级工程师

中图分类号: U21 : P228 : TP39
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出版历程
- 收稿日期: 2023-02-07
- 刊出日期: 2023-06-24

Quality evaluation of GNSS observation data for deformation monitoring of railway infrastructure

Institute of Computing Technologies, China Academy of Railway Sciences Corporation Limited, Beijing　100081, China

摘要

摘要: 在应用全球导航卫星系统（GNSS，Global Navigation Satellite System）对铁路基础设施进行形变监测时，因运营期间铁路线路一直处于封闭状态，造成现场维护困难，需要通过分析评价GNSS监测站的GNSS观测数据质量，来检查GNSS监测站的运行状态。文章在分析常用GNSS观测数据质量评价指标的基础上，结合形变监测特点，选取了9项评价指标。采用岭回归分析法，在多项数据质量指标与监测最终解算精度间建立预测模型，对数据质量进行绝对性评价。基于浩吉（浩勒报吉—吉安）铁路沿线某边坡的8个GNSS监测站的观测数据，建立了预测模型，经验证，该模型预测误差的均方根为1.1 mm，优于GNSS解算的常规误差，证明了模型的可靠性和评价方法的可行性。
- 全球卫星导航系统（GNSS） /
- 数据质量 /
- 岭回归分析法 /
- 形变监测 /
- 预测模型
Abstract: When Global Navigation Satellite System (GNSS) deformation monitoring is applied to the railway infrastructure, it is difficult to maintain the railway line on site due to its continuous closure during operation. Therefore, it is necessary to analyze and evaluate the quality of GNSS observation data at GNSS monitoring stations to check their operational status. Based on the analysis of commonly used GNSS observation data quality evaluation indicators and combined with the characteristics of deformation monitoring, this paper selected 9 evaluation indicators, used ridge regression analysis, established a prediction model between multiple data quality indicators and the final calculation accuracy of monitoring, and conducted absolute evaluation of data quality. Based on the observation data of 8 GNSS monitoring stations on a slope along the Haoji (Haole Baoji - Ji'an) railway, the paper established a prediction model. After verification, the root mean square of the prediction error of the model was 1.1 mm, which was superior to the conventional error of GNSS solution. This proves the reliability of the model and the feasibility of the evaluation method.
- Global Navigation Satellite System (GNSS) /
- data quality /
- ridge regression analysis /
- deformation monitoring /
- prediction model

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图 1 岭迹图

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图 2 模型验证误差

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表 1 监测站观测数据质量分析成果

监测站和监测参考站	观测数据完整率	MP1	MP2	周跳比	基线距离/m	RMS/mm
监测站290Da	96	0.42	0.67	72	93.7	10.4
监测站290Fa	99	0.42	0.94	279	67.1	12.3
监测站2911a	95	0.39	0.54	327	37.3	11.6
监测站2912a	99	0.4	0.51	153	93.9	10.1
监测站2913a	97	0.39	0.6	377	73.7	9.9
监测站2914a	100	0.39	0.53	3099	65.8	9.2
监测站2915a	100	0.29	0.47	3307	158.5	8.4
监测站2916a	97	0.81	0.63	121	199.1	17.1
监测参考站	99	0.31	0.52	3061	—	—

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表 2 共线性诊断结果

维	特征根	条件指数	方差比例
维	特征根	条件指数	（常量）	$ {x_1} $	$ {x_2} $	$ {x_3} $	$ {x_4} $	$ {x_5} $	$ {x_6} $	$ {x_7} $	$ {x_8} $	$ {x_9} $
1	9.17	1.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00
2	0.51	4.25	0.00	0.00	0.00	0.00	0.48	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00
3	0.20	6.81	0.00	0.00	0.00	0.01	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.52
4	0.06	12.11	0.00	0.00	0.05	0.05	0.11	0.00	0.00	0.00	0.01	0.03
5	0.04	15.38	0.00	0.00	0.25	0.10	0.09	0.00	0.00	0.00	0.00	0.01
6	0.02	21.42	0.00	0.00	0.55	0.69	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.34
7	0.01	43.66	0.00	0.03	0.06	0.02	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.02
8	0.00	131.68	0.00	0.19	0.03	0.02	0.09	0.01	0.01	0.00	0.00	0.04
9	0.00	137.25	0.00	0.77	0.02	0.11	0.21	0.00	0.00	0.01	0.01	0.04
10	0.00	1788.96	1.00	0.00	0.03	0.02	0.00	0.99	0.99	0.99	0.97	0.00

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表 3 模型自变量系数

自变量系数	$ {a_1} $	$ {a_2} $	$ {a_3} $	$ {a_4} $	$ {a_5} $	$ {a_6} $	$ {a_7} $	$ {a_8} $	$ {a_9} $	$ b $
数值	−0.036	−3.045	1.03	0.001	−0.172	−7.081	2.586	0.002	50.941	49.226

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表 4 模型验证误差表

GNSS观测数据	HCMonitor 软件解算得到的RMS/mm	本文模型预测值/mm	误差值/mm
290Dj	7.8	8.1	-0.3
290Fj	7.1	8.7	−1.6
2911j	6.1	5.4	0.7
2912j	7.2	6.6	0.6
2913j	7.7	8.3	−0.6
2914j	6.0	4.9	1.1
2915j	5.6	4.2	1.4
2916j	6.6	8.1	−1.5
290Dn	8.3	9.7	−1.4
290Fn	8.6	9.9	−1.3
2911n	11.0	10.0	1.0
2912n	8.8	10.3	−1.5
2913n	10.1	10.6	−0.5
2914n	8.7	9.6	−0.9
2915n	7.4	8.6	−1.2
2916n	13.0	12.2	0.8

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施引文献(7)

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