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　　GNSS 自动监测系统与倾角传感器的联合监测数据融合研究

　　一、单一监测系统的局限性与联合监测的必要性

　　GNSS 自动监测系统凭借毫米级位移监测精度、全天候连续工作能力，成为边坡、建筑变形监测的核心技术，但其存在明显短板：在密集遮挡区域(如林区、建筑群边坡)，卫星信号易受干扰，导致数据中断或精度骤降;且仅能获取地表点位的三维位移，难以反映监测点周边区域的倾斜变形趋势。

　　倾角传感器则具有成本低、体积小、抗遮挡能力强的优势，可直接测量监测点的倾斜角度(精度 ±0.01°)，通过几何关系推算局部区域的变形状态，但其单点监测范围有限，且长期运行易受温度漂移影响，累计误差可达 0.1°~0.2°，难以满足大范围高精度监测需求。

　　两者在监测精度、覆盖范围、抗干扰能力上形成显著互补 ——GNSS 可校准倾角传感器的累计误差，倾角传感器可补全 GNSS 信号遮挡时段的数据，通过数据融合实现 “点位移 + 区域倾斜" 的监测，大幅提升变形监测的可靠性与完整性。

　　二、联合监测数据融合的核心架构设计

　　(一)数据采集层：多源数据协同获取

　　构建 “GNSS 监测站 + 倾角传感器阵列" 的监测网络：在边坡关键变形点布设 GNSS 监测站(采样率 1Hz~10Hz，水平精度 ±2mm、垂直精度 ±3mm)，同步记录位移数据与卫星信号质量;在 GNSS 站周边 5~10 米范围内，按三角形分布布设 3 个倾角传感器(采样率 0.1Hz~1Hz)，测量 X、Y 轴倾斜角度，形成 “1 个 GNSS 点 + 3 个倾角点" 的最小监测单元，确保数据空间关联性。

　　数据传输采用统一的时间戳(以 GNSS 系统时间为基准)，通过 4G/5G 网络实时上传至融合平台，解决两者数据时间异步问题。

　　(二)数据预处理层：多维度误差修正

　　针对两类数据的误差特性分别处理：

　　GNSS 数据预处理：采用卡尔曼滤波消除电离层、对流层延迟误差，通过信号质量阈值(如 CNR>35dB-Hz)剔除遮挡时段的粗差数据;对数据中断时段(<30 分钟)，标记为 “待补全状态"，为后续融合做准备。

　　倾角传感器数据预处理：建立温度补偿模型，根据传感器内置温湿度数据，修正温度漂移导致的倾斜误差(修正后误差降低 60%~70%);采用滑动平均法剔除振动干扰(如车辆、爆破引发的瞬时倾斜)，保留真实变形趋势数据。

　　(三)数据融合层：多算法协同融合

　　采用 “两级融合" 策略，实现数据从 “互补" 到 “优化" 的升级：

　　第一级：数据互补融合

　　当 GNSS 信号遮挡导致数据中断时，基于倾角传感器的倾斜角度，通过几何公式(位移 = 倾斜角度 × 传感器安装高度)推算 GNSS 监测点的位移数据，结合历史 GNSS 位移趋势优化推算结果，补全数据缺口。例如，某边坡 GNSS 数据中断 20 分钟，倾角传感器测得平均倾斜角度 0.02°，传感器安装高度 2 米，推算位移约 0.69mm，与后续 GNSS 恢复后的实测数据(0.71mm)误差仅 2.8%。

　　第二级：精度优化融合

　　当两者数据均有效时，采用加权融合算法：根据 GNSS 信号质量(CNR 值)与倾角传感器温度漂移量动态分配权重 ——GNSS 信号良好(CNR>40dB-Hz)时，赋予 GNSS 0.7~0.8 权重、倾角传感器 0.2~0.3 权重;GNSS 信号较弱(30dB-Hz<cnr<40db-hz)时，调整为 p="" 的高精度优势，又利用倾角传感器稳定倾斜监测的特性。<="" gnss="" 0.6="" 0.5="">

　　三、融合监测的精度验证与应用效果

　　以某山区公路边坡为验证场景，布设 5 个 “GNSS + 倾角传感器" 监测单元，连续监测 30 天，以全站仪人工测量数据(精度 ±1mm)为真值，对比融合前后的监测精度：

　　数据完整性：融合前 GNSS 数据有效率 82%(遮挡时段数据缺失)，倾角传感器数据有效率 95%;融合后数据有效率提升至 99.3%，补全 GNSS 缺失数据。

　　监测精度：融合前 GNSS 水平位移误差 ±2.1mm、倾角传感器推算位移误差 ±3.5mm;融合后水平位移误差降至 ±1.5mm，垂直位移误差 ±2.2mm，精度提升 28%~37%。

　　变形趋势识别：融合数据成功捕捉到边坡雨后 0.8mm/d 的加速变形，较单一 GNSS 监测提前 2 小时识别变形异常，为应急处置争取更充足时间。

　　四、总结与展望

　　GNSS 自动监测系统与倾角传感器的联合数据融合，通过互补性设计与加权融合算法，有效解决了单一监测的精度局限与数据缺失问题，显著提升变形监测的可靠性。未来可进一步优化融合算法，引入机器学习(如 LSTM)动态调整权重分配策略;同时开发多传感器集成终端，实现 GNSS 与倾角传感器的硬件一体化，推动融合监测在更多工程场景的规模化应用。