一種加快RTKLIB收斂速度的小波分析方法

雷海林，陳永生，張陽陽

(東北大學 資源與土木工程學院，遼寧 沈陽 110819)

一種加快RTKLIB收斂速度的小波分析方法

雷海林，陳永生，張陽陽

(東北大學 資源與土木工程學院，遼寧 沈陽 110819)

針對RTKLIB在對變形體實時監控的數據進行處理時，存在收斂時間較長、收斂前坐標振蕩值較大、得到的坐標解不穩定等問題，提出一種應用多尺度分解的小波分析方法對解算獲得的坐標時間序列進行濾波去噪處理，著重研究小波基的選取原則、最佳分解尺度的確定方法，以及各分解層閾值參數的確定方法。實驗結果可以證明小波濾波降噪方法在縮短RTKLIB在PPP-Static模式下收斂時間的有效性，并能明顯降低收斂時間之前坐標振蕩的幅值。

小波分析；RTKLIB；去噪；收斂時間

0 引言

隨著全球衛星導航系統(global navigation satellite system，GNSS)的迅速發展，GNSS在變形監測領域得到廣泛應用。與變形監測中數據的高精度、高可靠性要求相一致，GNSS數據處理方法一直是該領域的研究熱點。精密單點定位技術(precise point positioning，PPP)只需用單臺GNSS接收機結合國際GNSS服務(International GNSS Service，IGS)提供的精密星歷和鐘差文件即可實現與載波相位差分技術(real-time kinematic，RTK)相當的絕對定位精度[1-4]。然而經典的PPP處理軟件如GIPSY、Trip、IPAS、POSPacAIR、GrafNav、TerraPOS等，要么數據處理流程復雜，對從業者素質要求高，要么是商業非開源軟件，獲取成本高。RTKLIB是一款由東京海洋大學的日本學者T.Takasu開發的兼容全球定位系統(global positioning system，GPS)、歐盟伽利略衛星導航系統(Galileo navigation satellite system，Galileo)、中國北斗衛星導航系統(BeiDou navigation satellite system，BDS)、格洛納斯衛星導航定位系統(global navigation satellite system，GLONASS)、準天頂衛星系統(quasi-zenith satellite system，QZSS)及廣域差分增強系統(satellite-based augmentation system，SBAS)的開源程序包，其操作簡潔，圖形輸出功能強大，自帶的PPP-Kinematic、PPP-Static、PPP-Fixed等模塊可實現高精度的實時及事后單點定位[5]。當選用PPP-Static模式時，它能夠逐歷元地輸出定位結果，可以實現近似的動態解；但其收斂時間較長，平均為10～15 min：這為工程應用的變形監測帶來了時間成本，并為某些變形體的準實時監測制造了障礙。

小波分析是一種多尺度的信號分析工具，具有帶通濾波的功能，能對信號有效分頻，從而在不同尺度上將粗差和噪聲分離，達到降噪的目的[6]。因此可將小波分析引入到對RTKLIB中PPP-Static模式下解算的坐標時間序列中，通過濾波降噪的方法縮短PPP-Static模式下的收斂時間。本文將基于多尺度分解的思想結合工程實例，從小波分解最大尺度的確定、小波基函數的選取、閾值的確定等方面對坐標時間序列進行濾波去噪[7-10]。

1 小波分析的基本理論

小波分析是一種窗口面積固定但其形狀可改變的時頻局部化分析方法，通過在時域上對不同頻率的取樣步長進行調節，可以對信號進行由粗到細的逐步觀察，實現多分辨分析，被譽為“數學顯微鏡”。

1.1 小波變換的定義

小波變換的基本思想是用一族函數不斷逼近信號本身，由小波母函數經平移因子a與伸縮因子b后生成依賴于參數(a，b)的小波序列，即

(1)

(2)

(3)

相應離散信號的離散小波變換為

(4)

1.2 小波變換的塔式算法

尺度函數φ(t)∈V0是標準正交函數，由多分辨分析確定的正交小波子空間分解為

(5)

對應V1?V0，W1?W0，φ(t)∈V0時，有雙尺度方程

(6)

(7)

系數分解結構如圖1所示。

(8)

系數合成結構如圖2所示。

2 小波濾波降噪方法與實例分析

變形監測的噪聲信號通?？梢杂眉臃ㄐ栽肼暷Ｐ兔枋觯煤瘮凳矫枋鰹?/p>

f(t)=s(t)+n(t)+φ(t)t=0，…，N-1。

(9)

采用塔式算法選取合適小波基對隨時間變化的含噪信號f(t)進行j級分解與重構時，由于工程實踐中噪聲主要集中在高頻信號上；因此可通過對尺度j的選取，分層計算不同分解層上的高頻系數閾值后重構可實現信號的去噪。

2.1 小波基函數的選取

合理選用小波基是信號去噪的關鍵；但小波函數具有不唯一性，對不同的數據來源和處理目的，使用不同小波基會得到不同的分析結果。通常只能根據工程實際選用幾個小波基，比較它們在某一應用方面的效果差異，此方法有很大的片面性；但如對這些經典小波基在對稱性、正則性、緊支性、衰減性、消失距等數學特點方面進行分析比較，可為工程實踐中選用小波基提供理論參考。變形監測時間序列中的隨機項是一種無規律的變化，選取小波基應具有正則性和高度緊支性，以滿足信號刻畫的光滑性、穩定性及較好的局部性，dbN小波顯然滿足以上條件；但dbN小波不具有對稱性，在信號分解和重構時產生一定的相位失真：因此本文選用由dbN小波構造的近似對稱正交緊支集小波，即symN小波。

2.2 最佳尺度的確定

由式(7)及式(8)可知，最大尺度j越大，被濾掉的噪聲越大，重構時需要置零的Dj信號也越多，信號失真也會越大。一般信噪比如果較大時選用較小的尺度j即可有效濾掉噪聲；但實測數據的信噪比一般不能預先知道：所以只能逐漸增大尺度j，根據均方根誤差(RMSE)值的變化是否趨于穩定來確定最大尺度j。當j分別取1、2、3,…時可得

(10)

再計算出相鄰尺度間的比值

(11)

通?？傆衦>1，隨著j逐漸增大，可認為當r≤1.1時，去噪與信號失真效果最佳，此時取最佳尺度j=k。

2.3 小波高頻系數的閾值選取

變形監測信號受到階段性的強噪聲影響，分解后會在各小波層呈現不同強度的反映；因此可在各小波分解系數中分層確定降噪閾值。由于隨著尺度的增大，小波變換系數是逐漸變化的，而傳統的軟閾值法中在不同的尺度下取一個常數的做法顯然不盡合理。文獻[11]參照軟閾值法提出了改進公式

(12)

(13)

即尺度為1時與軟閾值的δ一致；而當j>1時，δ隨著尺度增大逐漸減小。式中σj可通過小波變換自適應法求得，即在分解尺度為j時，高頻信號dj(t)主要是噪聲，根據分解的高頻信號dj(t)本身來確定σj，其中σj的計算公式為

(14)

2.4 實例分析

在撫順西露天礦北部邊坡上建設有7個監測站、2個基準站，用GPS接收機在30s采樣間隔下進行24h連續不間斷的變形數據采集。本著從準實時監測的角度出發，本文取8007號監測點當前時刻前30min的觀測數據，用RTKLIB下的PPP-Static模式處理，得到變形監測坐標時間序列。

圖3是3個方向下坐標時間序列減去收斂近似值后的時間收斂曲線。由圖可知X、Y方向上約在30個歷元(即15 min)后，Z方向上則在20個歷元處趨于收斂；在收斂之前，坐標值振蕩較大，表明噪聲較明顯。

表1是取不同尺度時，由式(10)、式(11)計算的各坐標方向上原始信號與去噪后估計信號之間的均方根誤差結果。其中RMSE(k)為均方誤差值，rk為相鄰尺度間比值。按前述最大尺度確定原則，認為X方向上j取4，Y、Z方向上j取5最佳。

坐標方向計算參數層數j=1j=2j=3j=4j=5j=6XRMSE(k)010160135702009022130254903383rk1335614804110101151813270YRMSE(k)0122802004036110532305558rk16319180191474010440ZRMSE(k)0116301411032160547905828rk1213022791703610640

圖4、圖5、圖6依次是X、Y、Z方向上的坐標時間序列用sym2小波按最佳尺度j分解后的細節信號與近似信號。其中X=a4+d4+d3+d2+d1；Y=a5+d5+d4+d3+d2+d1；Z=a5+d5+d4+d3+d2+d1。

表2是顧及各方向上坐標時間序列各分解層的小波系數分布特征，按式(12)、式(13)計算求得的X、Y、Z方向上坐標時間序列的不同分解層上的閾值。

圖7、圖8、圖9分別是X、Y、Z方向上的坐標時間序列經sym2小波在最佳尺度下分解后，按小波變換系數的自適應法分層計算閾值，重構獲得的去噪后的時間收斂對照圖。圖中data2曲線為經小波去噪后的新坐標時間序列。從圖中易看出：

層數坐標方向XYZj=1026603400305j=2024103980214j=3044408910835j=4033313401535j=503430465

X、Y、Z方向上在收斂時間之前的振蕩期，去噪后有明顯的向收斂方向逼近的趨勢，且振幅明顯減小，收斂時間均有不同程度的提前；在收斂時間后，去噪后與原始的坐標序列基本平行，在局部有小振蕩的歷元處更光滑，不再有偏離收斂方向的振動趨勢。X方向上收斂時間有明顯提前，在第12個歷元處即開始趨于收斂，有效縮短的收斂時間約為7 min。Y方向從第4個歷元處即開始向收斂方向逼近，且振幅極小，到20個歷元處開始趨于收斂，有效縮短的收斂時間約為4 min。Z方向上因原收斂時間較X、Y方向上較早，雖收斂趨勢較為明顯，但有效提前時間并不明顯，約為2 min。

3 結束語

本文對RTKLIB處理變形監測數據解的特點作了分析，提出一種減小坐標振蕩幅值，并加速坐標收斂，提高解穩定性的小波濾波去噪方法。通過實例分析，驗證了當小波基選取恰當、分解尺度最佳、閾值選取合理時，此方法具有有效性。結合RTKLIB的逐歷元坐標輸出的功能，可實現對變形監測目標的準實時監控，有廣闊的工程應用前景。但此方法在各方向上加速收斂時間的效果不統一，仍有待于進一步研究。

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A method of wavelet analysis for accelerating convergence rate of RTKLIB

LEIHailin，CHENYongsheng，ZHANGYangyang

(College of Resources and Civil Engineering，Northeastern University，Shenyang，Liaoning 110819，China)

Aiming at the problem of the long convergence time，big coordinates oscillation before convergence，and unstable coordinate solution in the data processing of real-time deformation monitoring by RTKLIB，the paper proposed a method using wavelet analysis of multi-scale decomposition to filter and denoise the resolved coordinate time series，focusing on the selection principle of the wavelet base，the determination methods of optimal decomposition scale and threshold parameters of each decomposition level.Experimental result showed the feasibility of the proposed method in shortening the convergence time with RTKLIB PPP-Static mode，and significantly reducing the amplitude of coordinates oscillation before the convergence time.

wavelet analysis；RTKLIB；denoising；convergence time

2016-07-21

雷海林(1989—)，男，湖南邵陽人，碩士生，研究方向為GNSS數據處理及理論。

雷海林，陳永生，張陽陽.一種加快RTKLIB收斂速度的小波分析方法[J].導航定位學報，2017，5(1)：115-120.(LEI Hailin，CHEN Yongsheng，ZHANG Yangyang.A method of wavelet analysis for accelerating convergence rate of RTKLIB[J].Journal of Navigation and Positioning，2017，5(1)：115-120.)

10.16547/j.cnki.10-1096.20170124.

P228

A

2095-4999(2017)01-0115-06