复杂环境下GNSS滑坡监测多路径效应分析及处理方法

韩军强，黄观文，李 哲

(长安大学 地质工程与测绘学院，陕西 西安 710054)

0 引 言

中国是世界上滑坡灾害非常严重的国家之一。自2011年以来，中国每年平均发生滑坡和泥石流灾害12 000余起，共计死伤约2 652人，失踪约332人，受灾人口超过90万，直接损失高达60亿元[1-2]。近年来，国内外研究人员对滑坡监测技术进行重点研究。滑坡监测常用手段包括深部位移计、遥感技术(RS)、合成孔径雷达测量技术(InSAR)以及近景摄影测量技术等[3]。但受监测范围和更新时效性限制，上述方法无法实现高频率、高精度实时监测。

随着GNSS地壳技术的现代化，GNSS技术逐渐成为滑坡等地壳形变监测的重要手段之一[4-6]。该技术具有操作简单、全天候、高精度、全自动等优点。国内外很多研究人员对其在滑坡形变监测中的应用进行了研究：王利等结合类滑坡大型物理模型试验，认为GPS手段在一定条件下完全可用于滑坡灾害的动态实时变形监测[7-8]；刘永丽等基于GNSS技术实现了高精度滑坡灾害形变监测的实际应用[4,9-10]。目前，基于GNSS技术的形变监测已经在桥梁、建筑、尾矿等领域得到成熟应用[11]，但对于地形地貌较为复杂的滑坡形变监测还存在较大局限性。

由于GNSS技术在测量中易受地形和周围植被等反射引发的多路径效应影响[12-13]，所以多路径效应一直是制约GNSS技术复杂环境监测应用的关键因素[14-16]。目前，有关监测环境多路径效应分析的数据源大多收集自开阔监测环境或仿真环境，针对复杂环境下GNSS滑坡监测多路径效应的研究较少[17-18]。基于此，本文以陕西泾阳开阔无遮挡的黄土监测环境为参考，以秦巴山区监测环境为试点，对在地貌复杂的监测环境下GNSS滑坡监测多路径效应进行深入比较分析，求解恒星日周期的多路径效应序列并进行相关性分析，最后采用恒星日滤波法对多路径误差影响进行修正补偿，并验证其修正精度和有效性。

1 多路径效应

1.1 原 理

GNSS接收机接收卫星直射信号的同时，会接收到周围物体的折射或反射信号，这些信号叠加产生干涉作用，从而影响码和相位测量结果，这种因干涉作用产生的测量误差被称为多路径效应。多路径效应的影响可分为3种情况[19-20]：信号通过金属环境导致的散射效应、近距离物体的反射作用、水面反射引起的低频影响。竖直反射面多路径效应见图1。

图1 竖直反射面多路径效应Fig.1 Multipath Effect of Vetical Reflector

GNSS技术的形变监测受植被、地形等影响，天线周围反射面往往有多个。当多个反射面共同影响时，其信号可表示为[20]

式中：Sc(t)、Sd(t)、Sr(t)分别为时刻t的直射、反射、组合信号；αk为第k个反射面的反射系数；n为反射信号个数；A为直接信号的振幅；ω0为信号角频率；θk为第k个反射面的反射信号相对直射信号相位延迟。

实时动态(RTK)技术是目前GNSS监测手段的关键数据处理方法。该方法采用载波相位双差观测值，不仅可以消除接收机端和卫星端的相关误差，而且可以削弱电离层、对流层等大气误差，从而实现厘米级至毫米级监测精度。但是，当监测环境遮挡严重时，接收机端的多路径误差较大且相关性弱，双差观测值无法有效消除，使得多路径误差成为制约监测精度的关键。

1.2 计算公式

多路径效应常常用于表示GNSS技术在测量中环境引发的多路径对定位信号的影响[12,16]。其计算公式为[21-22]

(4)

从式(4)可以看出，多路径效应计算方程消除了大气相关误差、几何相关误差和钟差，剩余包含模糊度、信息硬件延迟、多路径以及观测噪声。一般情况下，通过估计连续弧段的平均值，用原始组合观测值减去得到观测噪声和多路径误差变化部分。因为观测噪声具有高斯白噪声特性，所以一般采用组合信号分析环境对卫星定位信号的多路径效应特性。

2 恒星日滤波

一般中地球轨道(MEO)卫星设计运行周期为0.5个恒星日(约11小时58分钟)，这一重复周期使轨道误差和接收机引起的环境误差具有恒星日重复性。恒星日滤波法即是利用小波、经验模态分解等方法对这一重复误差通过去噪，提取出监测序列恒星日趋势项，再对下一个恒星日的监测进行修正，从而削弱与观测站环境有关的周期性误差[23]。

变形监测中由于接收机受周围环境植被遮挡的影响，观测结果存在恒星日周期性误差，一般采用恒星日滤波法提高监测精度。本文取近似恒星日(23小时56分钟)，利用MATLAB工具库函数小波(db8小波及硬阈值)函数对坐标残差序列进行修正，验证复杂环境下削弱多路径效应的方法和精度。

3 试验分析

3.1 区域概况

本文选择两组不同滑坡监测环境，即秦巴山区监测环境(图2)和黄土监测环境(图3)。其中，秦巴山区监测环境地处陕西省宁强县代家坝镇，监测墩布施于山体坡面中部，一侧环山，周围地形起伏，植被较密，实时动态监测距离为147.74 m；黄土监测环境地处陕西省紫阳县巴庙镇南塬，监测点布施于平坦农田之上，周围视野开阔，观测环境较好，实时动态监测距离为278.30 m。本文分析研究主要针对秦巴山区监测环境进行，监测基线均为短基线。

图2 秦巴山区监测环境Fig.2 Monitoring Environment of Qinba Mountain Area

图3 黄土监测环境Fig.3 Monitoring Environment of Loess

数据采集时段为2018年1月19日(年积日019)至2018年1月21日(年积日021)3 d的GNSS观测数据，广播星历下载自国际卫星定位服务中心(IGS)网站。监测区域统一采用和芯星通高精度UB380接收机和HG-GOYH7151高精度天线，数据采样间隔为1 s，截止高度角设置为5°。

3.2 卫星可视范围与信噪比

一般情况下，接收机对高度角大于5°的卫星均可跟踪。受地形起伏、植被遮挡等因素影响，监测时卫星可视范围较开阔环境差异较大。信噪比是指载波信号强度与噪声强度的比值，受多路径效应影响变化较大[17]。当监测接收机周围无遮挡时，观测值受多路径效应影响较小。然而，受监测地形和接收机周围植被等影响，信噪比变化较大。本文采用RTKLIB2.4.2软件计算秦巴山区监测环境和黄土监测环境同一时段的卫星高度角及方位角。图4为复杂环境和开阔环境卫星天空环视图及信噪比分布。

图4 复杂环境和开阔环境卫星天空环视图及信噪比分布Fig.4 Satellite Polar Coordinates and SNR Under Complicated and Open Environments

通过对比可以看出，相比开阔环境，受地形起伏、植被遮挡等因素影响，复杂环境下监测点卫星可视范围减少超过25%。从图4(a)可以发现，当卫星轨迹接近观测边缘时，受周围植被等反射影响，信噪比显著降低，低信噪比并非分布在低高度角范围内。从图4(a)还可以看出：方位角为270°～360°时，最低信噪比卫星的截止高度角为15°；方位角为90°～180°时，最低信噪比卫星截止高度角大于30°，甚至更高。如此复杂环境下若采用低截止高度角，则无法剔除部分较差观测数据，相反则会剔除过多有效观测数据。因此，对于秦巴山区监测环境需建立合理的截止高度角策略。

3.3 多路径效应

植被会对卫星信号产生较大的多路径效应， 多路径效应组合观测值可以反映多路径效应的量级。为了比较复杂环境与开阔环境多路径效应的影响量级，本文计算了秦巴山区监测环境下的卫星MP1序列和同时段黄土监测环境下共视卫星MP1序列。图5给出了两种环境下的信噪比序列，图6列出了对应的MP1序列。从图6可以看出：复杂环境对接收机的多路径效应(MP1值)最大达到了2 m，且波动频率较高，无法正常用于滑坡监测和预报预警。从图5可以看出：开阔环境下卫星的信噪比序列相对较稳定，如G16与G26卫星较明显；而复杂环境下的信噪比序列波动较大，采用信噪比削弱多路径效应有限。因此，本文通过恒星日滤波法削弱多路径效应对实时动态定位结果的影响，并评价其修正精度。

为了验证相邻两天多路径效应序列相关性，本文以年积日020至年积日021为例对相邻两天卫星MP1序列进行比较分析(图7)。从图7明显看出，相邻两天卫星MP1序列高度重合。在概率论和统计学中，常采用相关系数描述两个随机变量之间线性相关性的强度和方向。其相关系数与相关程度见表1。

表1 相关系数与相关程度Tab.1 Correlation Coefficients and Degrees

图5 不同监测环境的信噪比序列Fig.5 SNR Sequences Under Different Environments

MP1值为多路径对信号频率1的影响图6 不同监测环境的MP1序列Fig.6 MP1 Sequences Under Different Environments

图7 G01～G05卫星相邻两天MP1序列Fig.7 MP1 Sequences of Satellites G01-G05 in Two Continuous Days

图8 G01～G32卫星相邻两天MP1序列相关系数分布Fig.8 Distribution of Correlation Coefficients of MP1 Sequences for Satellites G01-G32 in Two Continuous Days

ΔE、ΔN、ΔU分别为东、北和高程3个方向的修正前后残差均方根图9 多路径效应修正前后序列Fig.9 Sequences of Multipath Effect Before and After Correction

本文采用MATLAB功能函数corrcoef计算了G01～G32卫星相邻两天MP1序列相关关系(图8)。从图8可以看出，相邻两天MP1序列高度相关，平均相关系数为86.55%，最小相关系数为70.40%，最大相关系数为97.70%。由此可见，复杂环境下多路径效应重复性较高，因此，可通过恒星日滤波法提取多路径重复项用于后一天的多路径效应修正(本文采用db8小波及硬阈值法进行去噪)。

因为监测距离均较短，本文采用实时动态方法，利用载波相位双差观测值进行定位。图9为坐标系3个方向多路径效应修正前后序列对比。从图9可以看出，受监测环境植被影响，多路径效应造成坐标偏差较大，偏差范围为-0.05～0.05 m。表2为多路径效应修正前后坐标残差均方根统计结果。从表2可以看出，修正后东(E)、北(N)和高程(U)3个方向精度分别提高84.38%、72.88%和64.84%。其中高程方向改善明显，可以满足应急滑坡监测预报预警需求。

4 结 语

(1)开阔环境监测时，数据处理一般采用单一截止高度角策略减少多路径等对环境因素造成的影响，但复杂环境GNSS技术用于监测时多路径效应波动较大，不能采取单一截止高度角进行数据处理策略。

(2)与开阔环境相比，复杂环境下多路径效应可达2 m且表现为高频波动，为下一步经验模态提取误差趋势项提供科学依据。

(3)通过小波去噪，对定位结果采用恒星日滤波法进行误差趋势项提取，并用于相邻两天的定位误差实时修正，可使定位残差提高至毫米级，东、北和高程3个方向精度分别提高84.38%、72.88%、64.84%，使复杂环境下的实时GNSS高精度形变监测成为可能。

表2 多路径效应修正前后残差均方根统计结果Tab.2 Statistical Results of Root Mean Square Residual ofMultipath Effect Before and After Correction

(4)通过两种不同形变监测环境结果对比分析，主要对复杂环境下多路径效应进行了观测，有助于进一步对其产生机理和复杂环境下基于高度角、信噪比因子的环境建模进行深入研究。

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