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　　【摘要】：公路邊坡是危害最為嚴重的主要地質災害之一，為了減少公路邊坡災害對人民生命財產安全造成的損失，必須對公路邊坡災害進行變形監測和預報。 變形監測方法多種多樣，已從簡單的人工法發展到了目前的高精度儀器測定法，如GPS、TDR和測量機器人等，這些方法也已廣泛應用于公路崩塌、滑坡等災害的監測與預報。為了尋求適合于公路邊坡變形監測的技術和方法，本文從分析公路邊坡的變形機理入手，研究了公路邊坡變形監測的有關理論與方法，并重點研究了目前在變形監測中應用較為廣泛的GPS技術及其特點。在高精度邊坡變形監測中，由于GPS設備的昂貴費用，極大地限制了GPS技術的應用；而且只用少量的GPS接收機，也無法在監測過程中獲得變形體整體的、連續的變形信息。因此，為了降低GPS監測系統的成本，實現對變形體的連續監測和準確預報，本文還系統地研究了適用于公路邊坡監測的GPS一機多天線變形監測系統，包括其工作原理、系統構成、數據傳輸及有關的數據處理和變形預測理論等內容。 圍繞這一主題，論文的主要內容和創新點可概括如下： (1)對公路邊坡地質災害的變形機理、產生原因、破壞模式、防治措施，以及公路邊坡變形監測的方法、技術和儀器進行了分析、對比和研究，重點研究目前用GPS技術進行公路邊坡變形監測的兩種主要模式的優缺點，總結出了公路邊坡變形監測方法、技術和儀器的優選原則。 (2)結合兩次用GPS一機多天線技術監測公路邊坡變形的試驗，研究了GPS一機多天線監測系統的組成、GPS一機多天線技術在公路邊坡災害監測中的可行性和GPS一機多天線監測系統的支撐技術，設計出了一套適用于公路邊坡地質災害監測的GPS一機多天線自動化變形監測系統。 (3)對GPS一機多天線監測系統的定位算法進行了研究，特別對GPS單歷元定位算法及其在公路邊坡變形監測中的應用進行了深入研究，建立了一套適用于公路邊坡變形監測的GPS單歷元算法，從而有效地避免了“整周模糊度的求解”和“周跳的探測與修復”等問題，解決了GPS一機多天線監測系統中的關鍵數據處理問題。 (4)結合水門溝滑坡的GPS形變監測資料，在研究卡爾曼濾波和動態灰色 【關鍵詞】：公路邊坡變形監測 GPS一機多天線監測系統 單歷元算法 動態跟蹤預測 卡爾曼濾波 動態灰色預測模型 位移動力學分析法
【學位授予單位】：長安大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2006
【分類號】：U416.14;P228.4
【DOI】：CNKI:CDMD:2.2006.163211
【目錄】：

• 摘要3-5 ABSTRACT5-7 目錄7-9 第一章 引言9-14 1.1 研究背景與意義9-10 1.2 滑(邊)坡災害監測研究現狀10-12 1.3 本課題研究的主要內容12-14 1.3.1 課題來源12 1.3.2 主要研究內容及創新點12-14 第二章 公路邊坡的變形監測14-34 2.1 公路邊坡災害的產生機理、原因及防治14-20 2.1.1 公路邊坡變形的基本概念14 2.1.2 公路邊坡變形的力學機理14-16 2.1.3 影響公路邊坡穩定性的主要因素16-17 2.1.4 公路邊坡的變形和破壞模式17-18 2.1.5 公路邊坡變形的防治18-20 2.2 公路邊坡變形監測的方法、技術和儀器20-31 2.2.1 傳統的公路邊坡變形監測的方法、技術和儀器20-26 2.2.2 公路邊坡變形監測的新方法、新技術和新儀器26-29 2.2.3 自動化變形監測系統29-30 2.2.4 公路邊坡變形監測方法、技術和儀器的優選原則30-31 2.3 用GPS技術進行公路邊坡變形監測31-33 2.3.1 常規的GPS靜態相對定位定期監測模式31 2.3.2 連續運行站式的GPS監測系統31-33 2.4 本章小結33-34 第三章 公路邊坡災害GPS一機多天線監測系統設計34-51 3.1 GPS一機多天線監測系統概述34-36 3.2 GPS一機多天線監測系統的組成36-40 3.3 GPS一機多天線技術用于公路邊坡災害監測的可行性研究40-42 3.3.1 GPS一機多天線技術在公路邊坡變形監測中的試驗40 3.3.2 試驗結果與分析40-42 3.3.3 初步結論42 3.4 GPS一機多天線監測系統的支撐技術42-44 3.4.1 多天線控制器微波開關中各通道GPS信號的高隔離度問題42 3.4.2 數據實時傳輸問題42-44 3.4.3 GPS定位算法問題44 3.5 基于網絡的公路邊坡災害GPS一機多天線監測系統設計44-49 3.5.1 水門溝滑坡GPS一機多天線監測系統方案設計44-48 3.5.2 水門溝滑坡GPS一機多天線監測系統的費用48-49 3.6 本章小結49-51 第四章 GPS一機多天線監測系統的單歷元算法研究51-59 4.1 GPS單歷元算法概述51-53 4.1.1 GPS單歷元算法的提出51 4.1.2 GPS單歷元算法的發展51-53 4.2 公路邊坡變形監測GPS單歷元算法模型的建立53-55 4.2.1 公路邊坡變形監測的特點53 4.2.2 MAGMS軟件GPS單歷元算法的基本原理53-54 4.2.3 MAGMS軟件GPS單歷元算法的數學模型及誤差分析54-55 4.3 GPS單歷元算法在公路邊坡變形監測中的應用55-58 4.3.1 試驗概況55-56 4.3.2 試驗結果分析56-58 4.4 本章小結58-59 第五章 公路邊坡變形的動態跟蹤預測59-85 5.1 公路邊坡變形預測的卡爾曼濾波模型59-63 5.1.1 離散線性系統卡爾曼濾波模型的建立60-62 5.1.2 卡爾曼濾波模型的精度評定62-63 5.2 公路邊坡變形預測的動態灰色預測模型63-66 5.2.1 灰色系統理論概述63 5.2.2 灰色GM(1，1)預測模型的建立63-65 5.2.3 動態灰色預測模型的建立65-66 5.3 基于濾波算法的動態灰色預測模型66-68 5.3.1 濾波算法簡介66-68 5.3.2 基于濾波算法的動態灰色預測模型的建立68 5.4 水門溝滑(邊)坡的動態跟蹤預測68-80 5.4.1 水門溝滑坡變形監測概況69-71 5.4.2 卡爾曼濾波在水門溝滑坡變形預測中的應用71-73 5.4.3 動態灰色預測模型在水門溝滑坡變形預測中的應用73-75 5.4.4 基于濾波算法的動態灰色預測模型在水門溝滑坡變形預測中的應用75-79 5.4.5 水門溝滑坡動態跟蹤預測結果分析79-80 5.5 基于位移動力學分析法的邊坡變形預測80-84 5.5.1 滑坡位移過程中的非線性動力學特征80 5.5.2 滑坡位移動力學分析法的基本原理80-83 5.5.3 位移動力學分析法在邊坡變形預測中的應用83-84 5.6 本章小結84-85 第六章 總結與展望85-87 參考文獻87-93 致謝93-94 在讀研期間發表的論文和完成的科研成果94