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摘要：随着我国科学技术的快速发展，测绘技术也取得了较快发展。GPS技术凭借其独特的优势已逐渐取代了传统的监测技术。当前，GPS技术已在监测行业中得到了广泛应用。基于此，本文首先介绍了变形监测的概念及影响变形监测的因素，并在此基础上分析了常见的几种GPS变形监测数据处理技术。
关键词：GPS；变形监测；数据处理技术
1.变形监测概述
1.1变形监测概念
变形监测则是借助监测工具及设备监测变形体的变形情况。为了详细了解变形体的变形情况，首先则需确定变形监测点，确定好变形监测点之后，方可定期在监测点开展监测活动，获取与变形体相关的变形数据，并处理相关数据。为有效防止变形问题继续加重，则需提前预测变形体的变形情况，并采取相应的防范策略。变形监测范围相对较广，此过程中，需监测所有的存在变形问题的物体，即变形对象。在具体的监测过程中，变形监测对象主要包含以下几种：（1）全球性变形监测。如监测地球的自转情况以及地震板块的运动情况等；（2）区域性变形监测。即监测某一领域或者区域的变形情况。如监测城市地面的下沉情况；（3）局部变形监测。如监测某一工程项目的下沉情况等。
1.2GPS变形监测系统简介
1.2.1系统组成
变形监测系统主要由通信系统、基准站、用户系统以及数据处理中心组成。（1）通信系统主要任务就是为用户传输所接收到的测量数据；（2）基准站又被称之为参考站，其主要由接收机及天线组成，其作为变形监测系统的主要组成部分，其主要工作就是收集、记录相关数据信息；（3）用户系统的主要任务就是接收数据信息；（4）数据处理中心的主要任务就是处理基准站收集的数据信息，进行误差校核，这样方可有效提升测量数据的准确性。
1.2.2系统工作原理
测量工作中，最常用的监测手段就是变形监测，变形监测则是通过载荷作用下变形体的状态获取位移信息，并分析移位信息，以此来确定变形体的实际变形情况。通常而言，GPS变形监测信号主要包含动态测量、静态测量两种。动态测量主要使用模糊函数计算模糊度，而静态测量主要测量的是地壳的运动情况以及地表沉降情况。在实际应用当中，二者都具有较高的测量精准度，具体使用哪种测量方法则需根据情况而定。
2.影响GPS变形监测的因素
2.1基准站
所选基准站的位置则会直接影响GPS变形监测结果，若要进一步提升监测数据的准确性，所选基准站就需满足以下条件：（1）基准站应尽可能地设立于地势高、电台频率覆盖范围较广的位置；（2）基准站需设立于已知的坐标上以及地质条件较好的位置；（3）为确保基准站具有良好的通信信号，就需确保所建设基准站300m之内没有无线干扰；（4）任何基准站都需在GPS接收机的北侧配备可以控制电台的天线。
2.2参数的影响
使用GPS技术进行变形监测的过程中，由于转换参数的不同，GPS坐标通常会与所监测位置的实际坐标相互分离。受转换参数的影响，测量数据很有可能就会存在较大误差，进而则会影响后续测量工作的开展。若要提升测量精准度，就需准确转换参数，以确保测量数据的准确性，以便为后续测量工作的顺利开展提供保障。
2.3测点位置
尽管GPS变形测量具有较高的测量精度及测量效率，但实际测量当中难免会出现误差，除了不可避免的误差外，导致误差产生最为重要的原因就是操作不规范。为了进一步提升监测数据的准确性，不光要规范操作，还需确保测点与基准站的间距必须在8km范围内，并确保控制点分布均匀，这样方可有效缩减点位、路径效应导致的误差。其次，实际测量过程中，还需详细了解测量点的具体情况，GPS变形监测主要是借助卫星定位系统进行监测，所以，需将监测站建设在开阔地带，以方便信号传输。
3.GPS变形监测数据处理技术
使用GPS变形监测技术监测工程项目的变形情况时，相关工作人员还需借助相应的数据处理技术分析、处理所收集的数据信息。常见的GPS变形监测数据处理技术大致包括以下几种：
3.1静态数据处理法
静态数据处理法是一种最常用的变形数据处理技术，在实际的监测过程中，则需以每一期的观测值作为一次相对定位，并以此为基础，分析、计算两期监测点的位置变化情况，测量变形量。此过程中，工作人员需使用静态相对定位法获取基线向量，进而进行网平差，分析、评估观测质量，确定监测点的坐标位置。完成上述操作后，技术人员则需根据统计检验方式确定坐标差是否为变形量。
使用上述数据处理技术测量变形数据时，监测网则是由基准点及监测点组成。应用这种数据处理技术时，则必须解决下述两个问题：（1）如何确定基准点的稳定程度；（2）如何最大限度的缩减测量误差及系统误差。所以，这就要求技术人员必须加强上述问题的处理与分析，这样方可有效确保该技术的科学应用。
3.2单历元解算法
单历元解算法的主要思想为：（1）观察者应利用现有技术准确确定GPS点的近似坐标，并需将定位误差控制在2m范围内；（2）应选择POPD值最小、几何形状最好的4颗卫星作为基本卫星星座，并使用双差方程计算相应的坐标位置；（3）根据所计算的坐标位置计算所有卫星的模糊函数值，进而从中筛选函数值大于一定数据的模糊度，以创建新的模糊搜索空间；（4）在已创建的新的模糊空间中，借助双差方程及最小二乘估算残差平方和；（5）检验确定模糊度。
实验表明，在基线小于1km的情况下，单历元解算法的解算精确度高达100%，但随着基线的不断延长，误差也会越来越大。实验过程中，测量人员使用单历元解算法分别解算了2km，5km，10km的基线的解算率，发现成功率降至了80%、40%、5%。所以，使用此方法时，测量人员就必须科学控制基准线的长度。
3.3动态卡尔曼滤波法
动态卡尔曼滤波法特别适用于对局部区域进行重复性定期监测的变形监测系统，使用此方法时，首先则需引入状态变量，并建立有效的观测、状态方程，进而在此基础上通过摄影法解算最优滤波器。使用此种数据处理方法还可快速求解多变量系统及时间系统的数据，同时也可使用此方法处理非平稳随机过程中的数据。但使用此方法时，必须保证系统中的观测噪音为零均值的白噪音，否则将会导致滤波结果失真问题，所以，就需采取相应的措施降低观测误差，这样方可有效降低观测误差对滤波结果的影响，确保变形监测数据处理结果的准确度。
3.4谱分析法
使用谱分析法监测变形情况时，首先则需使用傅立叶级数将时域数据序列转换成频域数据序列，在此基础上才可进行数据分析，帮助技术人员确定时间序列的周期，并分析各种隐藏的、复杂的周期性数据，使用此方法则可确定动力变形特性，当前在建筑结构振动监测中该方法应用较广。但在实际应用当中，由于该方法对外部条件的要求较为苛刻，这一问题的存在，则会大大降低其实用性，所以，该方法难以在工程项目中得到广泛应用。
3.5小波变换法
小波变换法是一种时频局部化的数据分析方法，其主要是利用信号的频特性描述、分析数据。使用此方法进行GPS变形监测数据处理时，其在提取高精度的变形特征的同时，还可去除非平稳信号的噪音，这样方可有效提升提取变形特点及数据的精准度，所以，该方法在GPS变形监测数据的处理及分析中发挥着重要作用。
结束语
综上所述，GPS技术作为现代化的高科技术的代表，其在监测行业中有着广泛应用。将该技术应用于变形监测数据处理中，不仅可大大提升变形监测的精准度，同时还可有效缩减变形监测成本。但在实际应用当中，无论哪种变形监测处理技术都具有一定的优缺点，所以，要进一步提升变形监测的准确度，就需不断优化、改进GPS变形监测数据处理技术。
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