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龙图腾网获悉中铁工程设计咨询集团有限公司申请的专利一种大高差GNSS变形监测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117629051B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311546289.2，技术领域涉及：G01B7/16；该发明授权一种大高差GNSS变形监测方法及系统是由方杨;余鹏;陈以军;张顺顺;张凯设计研发完成，并于2023-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大高差GNSS变形监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种大高差GNSS变形监测方法及系统，涉及工程测量技术领域，包括获取第一信息和第二信息，所述第一信息包括GNSS基准站和监测站的气象参数信息，所述第二信息包括GNSS基准站和监测站观测信息，所述观测信息包括伪距和相位观测值；将所述第一信息分别发送至预设的气象参数模型进行计算，得到第三信息，所述第三信息包括GNSS基准站的对流层天顶总延迟和监测站的对流层天顶总延迟；基于所述第二信息和所述第三信息构建双差观测方程，得到GNSS相对定位观测方程；求解所述双差观测方程，并基于卡尔曼滤波算法和所述双差观测方程的计算结果确定GNSS监测点的变形估计数据。本发明实现了大高差情形下高精度的变形监测解算。

本发明授权一种大高差GNSS变形监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大高差GNSS变形监测方法，其特征在于，包括： 获取第一信息和第二信息，所述第一信息包括GNSS基准站和监测站的气象参数信息，所述气象参数信息包括气温参数信息、气压参数信息和水汽压参数信息，所述第二信息包括GNSS基准站和监测站观测信息，所述观测信息包括伪距和相位观测值； 将所述第一信息分别发送至预设的气象参数模型进行计算，得到第三信息，所述第三信息包括GNSS基准站的对流层天顶总延迟和监测站的对流层天顶总延迟； 基于所述第二信息和所述第三信息构建双差观测方程，得到GNSS相对定位观测方程； 求解所述双差观测方程，并基于卡尔曼滤波算法和所述双差观测方程的计算结果确定GNSS监测点的变形估计数据； 其中,将所述第一信息分别发送至预设的气象参数模型进行计算，得到第三信息，包括： 基于第一信息进行对流层静力学延迟计算，得到第一子信息，所述第一子信息包括GNSS基准站和监测站的对流层静力学延迟； 基于第一信息进行对流层湿延迟计算，得到第二子信息，所述第二子信息包括GNSS基准站和监测站的对流层湿延迟； 基于所述第一子信息和所述第二子信息进行对流层天顶总延迟计算，得到第三信息，所述第三信息包括GNSS基准站的对流层天顶总延迟和监测站的对流层天顶总延迟； 其中,求解所述双差观测方程，并基于卡尔曼滤波算法和所述双差观测方程的计算结果确定GNSS监测点的变形估计数据，包括： 基于第二信息对GNSS监测点的位置、速度和钟差进行定义，得到第四信息，所述第四信息包括状态向量数据、状态转移矩阵和系统噪声协方差矩阵； 初始化所述状态向量数据和状态估计误差协方差矩阵，并将所述状态估计误差协方差矩阵和所述第四信息发送到预设的预测方程进行计算，预测得到第五信息，所述第五信息包括下一时间步的状态向量数据和状态估计误差协方差矩阵； 将所述双差观测方程进行求解，得到第六信息，所述第六信息包括观测向量、观测矩阵和观测噪声协方差矩阵； 基于第五信息和所述第六信息进行卡尔曼增益计算，得到卡尔曼增益值； 若所述卡尔曼增益值位于预设的阈值范围内，则迭代更新第五信息中的所述状态向量数据和状态估计误差协方差矩阵，得到每个时间步的状态向量数据和状态估计误差协方差矩阵； 基于每个时间步的状态向量数据和状态估计误差协方差矩阵确定所述GNSS监测点的变形估计数据； 其中,基于每个时间步的状态向量数据和状态估计误差协方差矩阵确定所述GNSS监测点的变形估计数据之后，还包括： 将预设的GNSS监测点历史估计位置与GNSS监测点历史实际位置进行误差判断，并基于所述误差判断结果得到异常阈值范围； 基于所述异常阈值范围对预设的GNSS监测点历史估计位置进行异常类型标定，得到标定后的异常估计数据； 基于CART算法和所述标定后的异常估计数据构建得到CART决策树，其中，将所述CART决策树进行随机剪枝处理并确定所述CART决策树的常量，得到至少一个未训练的子决策树； 基于所述未训练的子决策树和基尼指数计算方法得到最优的子决策树，基于所述最优的子决策树得到异常类别识别模型，所述异常类别识别模型包含所述最优的子决策树及其对应的目标常数； 将所述GNSS监测点估计位置发送至训练后的异常类别识别模型进行判断，并基于异常类别识别模型的判断结果确定GNSS监测点估计位置是否异常。

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