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1 全球卫星导航系统及其发展
1.1 全球卫星导航系统概述
1.2 GPS发展历程及基本组成
1.2.1 GPS发展历程
1.2.2 GPS政策及其现代化
1.2.3 GPS组成及主要特点
1.3 北斗卫星导航系统的发展现状
1.3.1 北斗系统发展历程
1.3.2 北斗系统组成及特点
1.3.3 发展北斗系统的意义
1.4 其他卫星导航系统简介
1.4.1 俄罗斯GLONASS
1.4.2 欧盟GALILE0
1.4.3 日本、印度的卫星导航系统
1.5 北斗／GNSS多星座融合定位及关键技术
1.6 北斗／GNSS行业典型应用
2 北斗／GNSS变形监测技术及误差来源
2.1 北斗／GNSS变形监测概述
2.2 不同变形监测模式的模糊度处理
2.2.1 周期性重复监测的模糊度处理
2.2.2 固定连续性监测的模糊度处理
2.2.3 实时动态监测的模糊度处理
2.2.4 验证试验结果与分析
2.3 北斗／GNSS变形监测误差源及应对措施
2.3.1 北斗／GNSS定位误差源
2.3.2 消除或削弱北斗／GNSS误差影响的措施
3 北斗／GNSS变形监测时间序列滤波方法
3.1 北斗／GNSS变形监测时间序列分析概述
3.1.1 北斗／GNSS变形监测时间序列的基本概念
3.1.2 北斗／GNSS变形监测时间序列的误差特征
3.2 北斗／GNSS变形监测时间序列滤波方法的分类
3.2.1 滤波的目的
3.2.2 GNSS时间序列数据滤波的基本原理
3.2.3 滤波器的分类
3.3 北斗／GNSS变形监测时间序列滤波方法的发展方向
3.3.1 粗差探测的发展方向
3.3.2 噪声消除的发展方向
3.3.3 兼顾粗差和噪声的整体滤波
4 北斗／GNSS变形监测时间序列的粗差处理方法
4.1 粗差概述
4.2 常用的北斗／GNSS时间序列粗差探测方法
4.2.1 3б准则法
4.2.2 狄克逊准则法
4.2.3 格拉布斯准则法
4.3 基于小波分析改进的3б粗差探测
4.3.1 小波分析
4.3.2 基于小波分析改进的3б法
4.3.3 验证试验结果与分析
5 北斗／GNSS变形监测时间序列的噪声处理方法
5.1 概述
5.2 基于谱指数的北斗／GNSS时间序列噪声特征分析
5.2.1 功率谱估计方法
5.2.2 基于功率谱估计的谱指数分析
5.2.3 基于谱指数的噪声特征分析
5.3 常用北斗／GNSS时间序列消噪方法研究
5.3.1 小波阈值消噪方法
5.3.2 模极大值消噪方法
5.3.3 经验模态分解消噪方法
5.4 面向白／闪烁噪声的混合消噪方法研究
5.4.1 闪烁噪声消噪方法
5.4.2 白噪声消噪方法
5.4.3 混合消噪方法
5.4.4 验证试验结果与分析
5.5 面向随机漫步噪声的改进半软阈值消噪研究
5.5.1 随机漫步噪声概述
5.5.2 半软阈值与改进策略
5.5.3 验证试验结果与分析
6 兼顾噪声和粗差的北斗／GNSS变形监测时间序列滤波方法
6.1 变形监测时间序列滤波方法概述
6.2 常用的变形监测时间序列滤波方法
6.2.1 均值滤波法
6.2.2 中值滤波法
6.2.3 小波滤波法
6.2.4 卡尔曼滤波法
6.3 基于量测扩增的卡尔曼滤波
6.3.1 基于量测扩增的卡尔曼滤波的概述
6.3.2 基于量测扩增的卡尔曼滤波的基本原理
6.4 改进的卡尔曼滤波方法
6.4.1 改进的卡尔曼滤波方法概述
6.4.2 改进的卡尔曼滤波方法基本原理
6.4.3 改进的卡尔曼滤波方法的计算流程
6.4.4 验证试验结果与分析
7 武汉白沙洲长江大桥变形监测工程应用
7.1 武汉白沙洲长江大桥工程概述
7.2 武汉白沙洲长江大桥变形监测系统
7.3 典型监测数据的滤波结果分析
7.3.1 典型工程监测数据
7.3.2 滤波处理后的结果分析与讨论
8 陕西金堆城露天矿高边坡变形监测工程应用
8.1 陕西金堆城露天矿工程概述
8.2 陕西金堆城露天矿高边坡变形监测系统
8.3 典型监测数据的滤波结果分析
8.3.1 典型工程监测数据
8.3.2 滤波傅里叶变换结果分析与讨论
9 结束语
9.1 研究总结
9.2 研究展望
参考文献
