大高差阵列GNSS拓扑约束解耦的形变提取模型

朱平; 王坚; 于亦龙; 韩厚增; 姜玉龙; 吴耐明; 汪鹏飞

doi:10.13203/j.whugis20260123

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大高差阵列GNSS拓扑约束解耦的形变提取模型

CPGNSS 25周年专栏 | 更新时间：2026-11-05

- 大高差阵列GNSS拓扑约束解耦的形变提取模型
- A Deformation Extraction Model for Large Height-Difference Array GNSS Decoupled by Topological Constraints
- 武汉大学学报（信息科学版） 2026年51卷第7期页码：1336-1347
- 作者机构：
  
  1.北京建筑大学测绘与城市空间信息学院,北京，102616
  2.中建宏达建筑有限公司,北京，100125
  3.建筑遗产精细重构与健康监测北京市重点实验室,北京，100044
- 作者简介：
  
  朱平，博士生，研究方向为GNSS超高层结构健康监测。1108140024008@stu.bucea.edu.cn
  王坚，博士，教授。wangjian@bucea.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(42274029);北京建筑大学博士研究生科研能力提升项目(DG2025032)
- DOI：10.13203/j.whugis20260123
  中图分类号： P237;TP208
- 收稿：2026-04-08，
  
  纸质出版：2026-07-05
- 稿件说明：
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朱平,王坚,于亦龙，等.大高差阵列GNSS拓扑约束解耦的形变提取模型[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(7):1336-1347.

ZHU Ping,WANG Jian,YU Yilong,et al.A Deformation Extraction Model for Large Height-Difference Array GNSS Decoupled by Topological Constraints[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(7):1336-1347.
朱平,王坚,于亦龙，等.大高差阵列GNSS拓扑约束解耦的形变提取模型[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(7):1336-1347. DOI：10.13203/j.whugis20260123

ZHU Ping,WANG Jian,YU Yilong,et al.A Deformation Extraction Model for Large Height-Difference Array GNSS Decoupled by Topological Constraints[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(7):1336-1347. DOI：10.13203/j.whugis20260123

摘要

针对超高层建筑施工期受限空间下全球导航卫星系统（global navigation satellite system

GNSS）动态解算发散与参数恶性耦合的问题，提出一种大高差阵列GNSS拓扑约束解耦的形变提取模型。在观测域，构建融合预测新息残差、高度角与信噪比的抗差观测模型；在状态域，通过对阵列GNSS共享残余对流层延迟参数建模，将结构先验物理信息通过增广矩阵约束滤波量测更新环节，实现误差脱耦。结果表明，多维特征定权模型能将高仰角下的畸变信号观测噪声标准差自适应放大1.8~2.0倍；四天线阵列协同残余对流层延迟的标准差下降至0.179 mm/s，较单节点下降了44.06%，模糊度固定率提高了14.02%；三维形变的平面95%误差概率圆半径缩减49.88%，高程最大误差较线状约束降低37.78%，为大型复杂工程的受限空间长周期动态安全监测提供稳定的算法。

Abstract

Objectives

To address the problems of solution divergence and severe parameter coupling in global navigation satellite system (GNSS) dynamic positioning under confined environments during the construction of super-tall buildings

a deformation extraction model based on topology-constrained decoupling of large height-difference array GNSS is proposed.

Methods

In the observation domain

a robust observation model integrating predicted innovation residuals

satellite elevation angles

and signal-to-noise ratio was constructed. In the state domain

a shared residual tropospheric delay parameter was modeled for the GNSS array

and the prior structural physical information was incorporated into the filter measurement update process through an augmented matrix constraint

thereby achieving parameter decoupling.

Results

The results show that the multi⁃dimensional feature-weighting model can adaptively enlarge the observation noise standard deviation of distorted signals at high elevation angles by 1.8⁃2.0 times. Under the four-antenna array collaborative scheme

the standard deviation of the residual tropospheric delay decreases to 0.179 mm/s

which represents a reduction of 44.06% compared with the single-node solution

while the ambiguity fixing rate increases by 14.02%. In addition

the 95% circular error probable of three-dimensional deformation is reduced by 49.88%

and the maximum vertical error decreases by 37.78% compared with the linear-constraint solution.

Conclusions

The proposed method provides a stable algorithmic framework for long-term dynamic safety monitoring of large-scale complex engineering structures in confined environments.

关键词

Keywords

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