CN116990841B - 一种gnss形变监测数据质量控制方法、系统及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及提供一种GNSS形变监测数据质量控制方法、系统及装置，包括：获取GNSS形变监测原始观测数据，对所述原始观测数据进行质量控制；判断所述原始观测数据进行质量控制后数据是否满足要求，若满足，则进行数据解算及定位解算；在定位解算中应用部分模糊度固定方法获得形变监测定位结果；对获得的形变监测定位结果进行定位精度分析；实现了对GNSS形变监测的高精度应用中各个阶段的数据质量分析与控制，针对大坝、边坡等变形监测的高精度要求，以及现阶段低成本GNSS接收机本身软硬件方面存在的问题，本方案系统的给出了GNSS形变监测全流程的质量控制方法，保证了输出结果的精度，并对过程中的遇到的问题给出了一定的解决方案。
Description
技术领域
本发明涉及卫星定位导航领域，尤其涉及一种GNSS形变监测数据质量控制方法、系统及装置。
背景技术
对于变形测量研究的技术手段也不断地在更新和发展，其中包括全球导航卫星技术(GNSS)和地面激光扫描等地面变形测量技术，其中GNSS技术在变形监测中应用得最广泛,GNSS差分定位技术具备高精度、全天候和测站间无需通视等多种优势,弥补了传统形变监测技术的缺陷。
近年来，随着各类低成本GNSS接收机以及低成本GNSS形变监测系统的不断问世，对于坝体、边坡等复杂环境下的GNSS形变监测，传统监测技术设备昂贵且实时性较差，GNSS形变监测技术被越来越广泛的应用，但是，由于受外界复杂环境的影响以及低成本GNSS接收机本身软硬件方面存在的问题，在低成本接收机的实时定位中，由于一些低成本接收机的软硬件问题，以及测站位置分布不合理等原因，会影响接收机原始数据的观测质量，另外，针对坝体、边坡等形变监测，其监测精度又必须要达到厘米甚至毫米级别，根据当前的研究分析，对于复杂环境下的GNSS形变监测，精度是关键。
目前，众多GNSS形变监测系统更多的是倾向定位算法的优化，缺少整个系统的质量控制流程。此外，由于质量控制内容过于庞杂，大部分研究或者应用更注重于单一方向或者某个点的优化，缺少对于整个变形监测系统全过程的控制。
因此，亟需一种方法对GNSS形变监测数据进行全过程质量控制。
发明内容
针对上述现有技术的缺点，本发明的目的是提供一种GNSS形变监测数据质量控制方法、系统及装置，以解决现有技术中的问题。
为实现上述目的，本发明的技术方案如下：
本发明提供一种GNSS形变监测数据质量控制方法，包括：
获取GNSS形变监测原始观测数据，对所述原始观测数据进行质量控制；
判断所述原始观测数据进行质量控制后数据是否满足要求，若满足，则进行数据解算及定位解算；
在定位解算中应用部分模糊度固定方法获得形变监测定位结果；
对获得的形变监测定位结果进行定位精度分析。
优选地，所述对所述原始观测数据进行质量控制，包括：按频段进行质量控制。
优选地，所述按频段进行质量控制，包括：计算数据完整率、伪距噪声、载波相位噪声；
所述计算数据完整率包括：计算某频率接收机观测到卫星的实际历元数据量与理论历元数据量的比值；
以下为具体公式：
式中，DIf单频点观测数据完整率，Aj在观测时间段内，第j颗卫星在某频点的实际观测历元总数，Bj在观测时间段内，第j颗卫星在某频点的理论历元总数，n在观测时间段内，观测的卫星总数；
所述计算伪距噪声包括：对各频点各卫星伪距观测值分跟踪弧段计算历元间三次差，以下为三次差的具体公式：
按照上式对各频点各卫星伪距观测值分跟踪弧段计算历元间三次差；Δρ(ti)某频点相邻历元伪距观测量组差值即一次差值；ρ(ti)为ti历元接收机观测到卫星在某频点的伪距观测量；ΔΔρ(ti)某频点相邻历元伪距观测量一次差值的组差值即二次差值；ΔΔΔρ(ti)某频点相邻历元伪距观测量二次差值的组差值即三次差值，以上单位均为m；
在得到三次差值ΔΔΔρ(ti)后，可按照下式计算伪距噪声：
Nρ为接收机观测到卫星在某频点相邻历元测码伪距观测量的三次差值的个数，对所有卫星某个频点的伪距噪声取平均值，即为各系统各频点的伪距观测噪声；
所述计算载波相位噪声，包括：
同伪距噪声计算类似，对各频点各卫星载波相位观测值分跟踪弧段计算历元间三次差；某频点相邻历元载波相位观测量组差值即一次差值；/>为ti历元接收机观测到卫星在某频点的载波相位观测量；/>某频点相邻历元载波相位观测量一次差值的组差值即二次差值；/>某频点相邻历元载波相位观测量二次差值的组差值即三次差值，以上单位均为周；
在得到三次差值后，按照下式计算载波相位噪声：
为接收机观测到卫星在某频点相邻历元测相载波相位观测量的三次差值的个数，对所有卫星某个频点的载波相位噪声取平均值，即为各系统各频点的载波相位观测噪声。
优选地，所述对所述原始观测数据进行质量控制，包括：按系统进行质量控制。
优选地，所述按系统进行质量控制，包括：计算周跳比。
优选地，所述计算周跳比，包括：
a.读取原始观测数据，统计该观测数据的实际历元数据量；
b.联合粗差探测方法、周跳探测方法和接收机钟跳探测方法，确定周跳发生的历元并统计发生周跳历元数据量；
c.计算周跳比评估值。
优选地，所述在定位解算中应用部分模糊度固定方法获得形变监测定位结果，包括：利用Ratio检验验证模糊度固定的正确性；
若Ratio检验不通过，则进行部分模糊度固定；
利用高度角优先固定法进行部分模糊度子集的选取；
首先按照高度角的高低对模糊度进行排序，然后依次去除高度角最低的卫星模糊度尝试固定，直至候选子集的模糊度整数解能通过Ratio检验为止。
优选地，所述对获得的形变监测定位结果进行定位精度分析，包括：内符合精度与位置一致性检验对结果进行质量控制；
所述内符合精度检验，包括：内符合精度表征的是测量值之间的偏差，反映了测量值相对于平均值的离散情况；
内符合精度具体实现由解算结果的标准差表示，具体公式如下：
正常情况下，解算结果应在其结果平均值周围波动，设定阈值，当超过该阈值时，GNSS监测系统应产生报警系统，表明此时测量站位置可能已发生变化；
所述位置一致性检验，包括：采用RTK技术和PPP处理分别获得两组独立的测量站观测位置观测值，通过比较两组观测值的偏差情况，设置阈值，判断偏差是否超过阈值。
本发明还提供一种GNSS形变监测数据质量控制系统，包括：
原始观测数据质量控制模块：用于获取GNSS形变监测原始观测数据，对所述原始观测数据进行质量控制；
解算模块：用于判断所述原始观测数据进行质量控制后数据是否满足要求，若满足，则进行数据解算及定位解算；
定位结果获取模块：用于在定位解算中应用部分模糊度固定方法获得形变监测定位结果；
定位精度分析模块：用于对获得的形变监测定位结果进行定位精度分析。
本发明还提供一种GNSS形变监测数据质量控制装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行如前任一项所述的方法。
与现有技术相比，本发明的有益技术效果如下：
本发明技术方案形成了一套GNSS形变监测质量控制体系以解决大坝、边坡、桥梁、高塔等复杂环境中GNSS形变监测的高精度应用，包括了各个阶段的质量分析，以及对于各个阶段质量控制方法的确定。
在原始数据的采集阶段，通过本发明技术方案的检测，可以直接反映观测结果的质量情况，从源头保证了观测数据的高质量输出。在解算过程中，通过部分模糊度固定的引入，提高了在复杂环境中整周模糊度固定的精度与准确性。最后，通过引入精密单点定位方法，由于RTK结果与PPP结果的不相关性，使得输出结果更加可靠。
附图说明
图1示出了一种GNSS形变监测数据质量控制方法流程图；
图2示出了又一种GNSS形变监测数据质量控制方法流程图；
图3示出了一种GNSS形变监测数据质量控制系统示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图和具体实施方式对本发明提出的装置作进一步详细说明。根据下面说明，本发明的优点和特征将更清楚。需要说明的是，附图采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施方式的目的。为了使本发明的目的、特征和优点能够更加明显易懂，请参阅附图。须知，本说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。
本发明融合了多方面的内容，形成了一套GNSS形变监测质量控制体系以解决大坝、边坡、桥梁、高塔等复杂环境中GNSS形变监测的高精度应用，包括了各个阶段的质量分析，以及对于各个阶段质量控制方法的确定。
如图1所示，本发明提供一种GNSS形变监测数据质量控制方法，包括：
S1获取GNSS形变监测原始观测数据，对所述原始观测数据进行质量控制；
S2判断所述原始观测数据进行质量控制后数据是否满足要求，若满足，则进行数据解算及定位解算；
S3在定位解算中应用部分模糊度固定方法获得形变监测定位结果；
S4对获得的形变监测定位结果进行定位精度分析。
如图2所示，本发明还提供一种GNSS形变监测数据质量控制方法，包括：
获取GNSS形变监测原始观测数据，按系统和频段对原始观测数据进行质量控制；
所述按系统对观测数据进行质量控制包括计算周跳比，并判断计算得出的周跳比是否在预设阈值范围内，进行阈值检验，若在则进行数据解算处理，若不在，则进行遮挡检查；
所述按频段对观测数据进行质量控制包括计算观测数据完整率、伪距噪声、载波相位噪声，判断计算得出的上述3类数据是否在预设范围内，进行阈值检查，若在若在则进行数据解算处理，若不在，则舍弃该频段；
进行数据解算处理；
对数据解算处理后获得结果进行判断是否需要进行模糊度固定；
若不需要，则直接提取浮点解；若需要，则进行部分模糊度固定，求取固定解；
对获得的形变监测定位结果进行定位精度分析，包括：内符合精度分析和利用PPP进行为位置一次性检验；
对内符合精度分析后结果进行阈值检验，若超出，则输出位移变化，若符合，则用于与位置一次性检验比较；
对位置一次性检验后结果进行阈值检验，若超出，则检测基准站位置变化，若符合，则用于与内符合精度分析比较。
本发明实施例通过对GNSS形变监测各个过程的质量监测，更容易让生产单位及时的发现并排查问题，本方案内容也给出了部分问题的解决方案。在原始数据的采集阶段，通过本专利的检测，可以直接反映观测结果的质量情况，从源头保证了观测数据的高质量输出。在解算过程中，通过部分模糊度固定的引入，提高了在复杂环境中整周模糊度固定的精度与准确性。最后，通过引入精密单点定位方法，由于RTK结果与PPP结果的不相关性，使得输出结果更加可靠。
在一个实施例中，所述对所述原始观测数据进行质量控制，包括：按频段进行质量控制。
在一个实施例中，所述按频段进行质量控制，包括：计算数据完整率、伪距噪声、载波相位噪声；
所述计算数据完整率包括：计算某频率接收机观测到卫星的实际历元数据量与理论历元数据量的比值；
以下为具体公式：
式中，DIf单频点观测数据完整率，Aj在观测时间段内，第j颗卫星在某频点的实际观测历元总数，Bj在观测时间段内，第j颗卫星在某频点的理论历元总数，n在观测时间段内，观测的卫星总数；
所述计算伪距噪声包括：对各频点各卫星伪距观测值分跟踪弧段计算历元间三次差，以下为三次差的具体公式：
按照上式对各频点各卫星伪距观测值分跟踪弧段计算历元间三次差；Δρ(ti)某频点相邻历元伪距观测量组差值即一次差值；ρ(ti)为ti历元接收机观测到卫星在某频点的伪距观测量；ΔΔρ(ti)某频点相邻历元伪距观测量一次差值的组差值即二次差值；ΔΔΔρ(ti)某频点相邻历元伪距观测量二次差值的组差值即三次差值，以上单位均为m；
在得到三次差值ΔΔΔρ(ti)后，可按照下式计算伪距噪声：
Nρ为接收机观测到卫星在某频点相邻历元测码伪距观测量的三次差值的个数，对所有卫星某个频点的伪距噪声取平均值，即为各系统各频点的伪距观测噪声；
所述计算载波相位噪声，包括：
同伪距噪声计算类似，对各频点各卫星载波相位观测值分跟踪弧段计算历元间三次差；某频点相邻历元载波相位观测量组差值即一次差值；/>为ti历元接收机观测到卫星在某频点的载波相位观测量；/>某频点相邻历元载波相位观测量一次差值的组差值即二次差值；/>某频点相邻历元载波相位观测量二次差值的组差值即三次差值，以上单位均为周；
在得到三次差值后，按照下式计算载波相位噪声：
为接收机观测到卫星在某频点相邻历元测相载波相位观测量的三次差值的个数，对所有卫星某个频点的载波相位噪声取平均值，即为各系统各频点的载波相位观测噪声。
在一个实施例中，所述对所述原始观测数据进行质量控制，包括：按系统进行质量控制。
在一个实施例中，所述按系统进行质量控制，包括：计算周跳比。
在一个实施例中，所述计算周跳比，包括：
a.读取原始观测数据，统计该观测数据的实际历元数据量；
b.联合粗差探测方法、周跳探测方法和接收机钟跳探测方法，确定周跳发生的历元并统计发生周跳历元数据量；
c.计算周跳比评估值。
在一个实施例中，所述粗差探测、周跳探测和接收机钟跳探测的具体流程：
b1.粗差探测
粗差探测采用MW组合观测量LMW为检测量进行粗差探测。
上式为构造MW组合观测量LMW和递推公式。式中与/>分别为k1载波与k2载波的频率；/>与/>分别为k1与k2频率载波相位观测量；/>与/>为k1与k2频率伪距观测量；为前i个历元MW组合观测值的均值；/>为前i-1个历元MW组合观测值的均值；LMW(ti)第i个历元MW组合观测值；σ(ti)为前i个历元MW组合观测值的均方根误差；σ(ti-1)为前i-1个历元MW组合观测值的均方根误差。
对于第i个历元MW组合观测值LMW(ti)，若则为超限，历元ti可能是周跳，也可能是粗差。为具体分析历元ti是粗差还是发生了周跳，进一步分析i-1，i，i+1相邻3个历元之间的数据特征。由ti-1历元的宽巷模糊度及方差按下式计算历元ti+1的宽巷模糊度及方差。
若历元ti+1的宽巷模糊度不超限，或者历元ti和ti+1的宽巷模糊度都超限且|LMW(ti+1)-LMW(ti)|＞1，则判定历元ti为粗差；若历元ti和ti+1的宽巷模糊度都超限且|LMW(ti+1)-LMW(ti)|≤1，则判定历元ti有周跳。把前面i-1个历元作为一弧段，记录其值和方差σ2(ti-1)用于后续处理，并从ti开始划分为一个新的弧段。
b2.周跳探测
采用MW组合观测值LMW和GF组合观测量LGF联合进行周跳检测，按照b1的判定方法进行周跳的第一次探测，如果没有周跳，则利用GF组合观测量进行补充探测。
上式构造组合观测量LGF和伪距电离层残差组合PGF，与/>分别为k1与k2频率载波相位观测量；/>与/>为k1与k2频率伪距观测量。
令N为观测历元总数，x＝0,1,2,...,N对应于连续观测历元的序列号；按照公式(13)对这些历元的数据进行拟合，求得各阶项参数aq，aq-1，...，a1，a0，其中，当N/100≥6时多项式阶数q＝6，反之为q＝N/100+1；确定参数值后，将x代入公式(13)，求得PGF的理论值QGF。
PGF(x)＝aqxq+aq-1xq-1+...+a1x+a0 (13)
公式(14)中，LGF(ti)为ti历元时的GF组合观测量值；QGF(ti)为ti历元时拟合多项式的外推值；与/>为导航信号k1频率与k2频率载波上的波长。如果满足公式(14)则可判定历元ti上有周跳，并从历元ti开始划分为一个新的弧段，向后滑动下一历元。
b3.接收机钟跳探测
钟跳对于GNSS载波相位观测值会造成如周跳的数据整体跳变。所以在周跳探测时，应考虑接收机的钟跳。本方案采用基于观测值域的钟跳探测方法。为了消除周跳对钟跳探测的不利影响，必须先进行周跳探测，一旦发现周跳，该卫星将不参与后续的钟跳探测。
通过上式可以计算钟跳探测量ΔL，当ΔL满足公式(16)时认为该历元存在毫秒级钟跳，当ΔL满足公式(17)时认为该历元存在微秒级钟跳。
(10-7·c-3ξ)＜ΔL＜(10-5·c+3ξ) (16)
ΔL＞(10-3·c-3ξ) (17)
式中，c为真空中的光速(单位m/s)，ξ为观测噪声经验值，默认大小为4(单位m)。受残余粗差或周跳等影响，利用公式(15)、公式(16)和公式(17)探测钟跳时，可能会造成误判，需要对做进一步的检验。在钟跳时刻，所有卫星、所有频率的观测值将产生数值相近的跳跃，从受影响的卫星数出发，当满足公式(18)时，认为该历元时刻存在钟跳。公式(18)中，ns参与钟跳探测的有效卫星数；nms发生毫秒级钟跳的卫星数；nμs发生微秒级钟跳的卫星数。
ns＝nms+nμs (18)
根据上述三种计算步骤，对于三种计算结果取并集即为最终的发生周跳历元数，再根据周跳比的定义，即可得到不同系统的周跳比值。
通过设置阈值，检验各系统周跳比是否满足要求，在坝体边坡等环境中，若测站布设不合理有可能导致严重遮挡从而产生周跳发生。所以在正常情况下，大坝GNSS形变监测若周跳比不满足要求应检查遮挡情况。
在一个实施例中，所述在定位解算中应用部分模糊度固定方法获得形变监测定位结果，包括：利用Ratio检验验证模糊度固定的正确性；
若Ratio检验不通过，则进行部分模糊度固定；
利用高度角优先固定法进行部分模糊度子集的选取；
首先按照高度角的高低对模糊度进行排序，然后依次去除高度角最低的卫星模糊度尝试固定，直至候选子集的模糊度整数解能通过Ratio检验为止。
卫星高度角越高，观测值所受多路径效应和大气残余误差的影响越小，观测量精度越高，模糊度参数解算精度也就越高。
在一个实施例中，整周模糊度的求解是GNSS高精度定位中的关键性问题，正确快速地固定整周模糊度能使GNSS的定位精度到达厘米甚至毫米级。在GNSS相对定位过程中，通过卡尔曼滤波可以求解得双差整周模糊度参数的浮点解(即小数解)及其方差-协方差矩阵，而由于整周模糊度具有整数特性，那么不管是单差整周模糊度还是双差整周模糊度都理应是整数。如何利用整周模糊度参数的浮点解及其方差-协方差矩阵，正确求得整周模糊度参数的固定解(即整数解)，就是模糊度固定要解决的问题。
最小二乘模糊度降相关平差法即LAMBDA算法由于其理论严密，搜索速度快，是一种目前被广泛采用的模糊度固定方法，该算法主要包括两个部分，第一部分为降低模糊度参数之间相关性而进行的多维整数变换；第二部分为在转换后的空间内进行模糊度搜索，然后再将结果转换回模糊度空间中，进而求得模糊度整数解。其具体算法内容在RTKLIB开源软件中均可查到，使用时直接调用该部分函数即可。
在大坝实时形变监测中，由于复杂的观测环境无法保证所有模糊度能正确固定，从而降低监测结果精度。为了保证定位结果的质量，本方案引用了部分模糊度固定方法。
Ratio检验是模糊度固定可靠性的“数据驱动”类指标其定义为次优整数解残差二次型与最优整数解残差二次型的比值，表征了浮点解与最优整数向量的接近程度的指标。其计算公式为：
式中，与/>为具有整周模糊度特性的浮点模糊度向量及方差，/>与/>分别表示最优和次优模糊度整数解候选向量，k为阈值，根据经验给定的常数，往往取2或3，比值越大说明模糊度最优整数候选值可靠性越强。
为保证模糊度固定的正确性，若Ratio检验不通过则需要进行部分模糊度固定。
在一个实施例中，所述对获得的形变监测定位结果进行定位精度分析，包括：内符合精度与位置一致性检验对结果进行质量控制；
所述内符合精度检验，包括：内符合精度表征的是测量值之间的偏差，反映了测量值相对于平均值的离散情况；
内符合精度具体实现由解算结果的标准差表示，具体公式如下：
正常情况下，解算结果应在其结果平均值周围波动，设定阈值，当超过该阈值时，GNSS监测系统应产生报警系统，表明此时测量站位置可能已发生变化；
所述位置一致性检验，包括：采用RTK技术和PPP处理分别获得两组独立的测量站观测位置观测值，通过比较两组观测值的偏差情况，设置阈值，判断偏差是否超过阈值。通过引入精密单点定位方法，由于RTK结果与PPP结果的不相关性，使得输出结果更加可靠。
实时动态差分定位(RTK)和精密单点定位(PPP)作为高精度GNSS定位技术的代表。其中，单站或区域多站支持下的RTK技术主要优势在于瞬时厘米级，但服务范围有限。而全球低成本无需基准站的PPP技术，实现厘米级定位需要近半小时的收敛时间。上一部分已经对解算结果进行了内符合精度检验，其能表征GNSS形变观测结果的波动情况，但并不能完全保证结果的可靠准确。为此，本部分引入了PPP这一技术手段。
对于GNSS形变监测的测量站，通过RTK技术可以获得其位置变化情况，此外，可以再对该观测站进行PPP处理，PPP方法现在有众多开源软件。
如图3所示，本发明实施例还提供一种GNSS形变监测数据质量控制系统，包括：
观测数据质量控制模块301：用于获取GNSS形变监测原始观测数据，对所述原始观测数据进行质量控制；
解算模块302：用于判断所述原始观测数据进行质量控制后数据是否满足要求，若满足，则进行数据解算及定位解算；
定位结果获取模块303：用于在定位解算中应用部分模糊度固定方法获得形变监测定位结果；
定位精度分析模块304：用于对获得的形变监测定位结果进行定位精度分析。
本发明实施例还提供一种GNSS形变监测数据质量控制装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行如前任一项所述的方法。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (8)
1.一种GNSS形变监测数据质量控制方法，其特征在于，包括：
获取GNSS形变监测原始观测数据，对所述原始观测数据进行质量控制；
所述对所述原始观测数据进行质量控制，包括：按频段进行质量控制；
所述按频段进行质量控制，包括：计算数据完整率、伪距噪声、载波相位噪声；
所述计算数据完整率包括：计算某频率接收机观测到卫星的实际历元数据量与理论历元数据量的比值；
以下为具体公式：
式中，DIf单频点观测数据完整率，Aj在观测时间段内，第j颗卫星在某频点的实际观测历元总数，Bj在观测时间段内，第j颗卫星在某频点的理论历元总数，n在观测时间段内，观测的卫星总数；
所述计算伪距噪声包括：对各频点各卫星伪距观测值分跟踪弧段计算历元间三次差，以下为三次差的具体公式：
按照上式对各频点各卫星伪距观测值分跟踪弧段计算历元间三次差；Δρ(ti)某频点相邻历元伪距观测量组差值即一次差值；ρ(ti)为ti历元接收机观测到卫星在某频点的伪距观测量；ΔΔρ(ti)某频点相邻历元伪距观测量一次差值的组差值即二次差值；ΔΔΔρ(ti)某频点相邻历元伪距观测量二次差值的组差值即三次差值，以上单位均为m；
在得到三次差值ΔΔΔρ(ti)后，可按照下式计算伪距噪声：
Nρ为接收机观测到卫星在某频点相邻历元测码伪距观测量的三次差值的个数，对所有卫星某个频点的伪距噪声取平均值，即为各系统各频点的伪距观测噪声；
所述计算载波相位噪声，包括：
同伪距噪声计算类似，对各频点各卫星载波相位观测值分跟踪弧段计算历元间三次差；某频点相邻历元载波相位观测量组差值即一次差值；/>为ti历元接收机观测到卫星在某频点的载波相位观测量；/>某频点相邻历元载波相位观测量一次差值的组差值即二次差值；/>某频点相邻历元载波相位观测量二次差值的组差值即三次差值，以上单位均为周；
在得到三次差值后，按照下式计算载波相位噪声：
为接收机观测到卫星在某频点相邻历元测相载波相位观测量的三次差值的个数，对所有卫星某个频点的载波相位噪声取平均值，即为各系统各频点的载波相位观测噪声；
判断所述原始观测数据进行质量控制后数据是否满足要求，若满足，则进行数据解算及定位解算；
在定位解算中应用部分模糊度固定方法获得形变监测定位结果；
对获得的形变监测定位结果进行定位精度分析。
2.如权利要求1所述的一种GNSS形变监测数据质量控制方法，其特征在于，所述对所述原始观测数据进行质量控制，包括：按系统进行质量控制。
3.如权利要求2所述的一种GNSS形变监测数据质量控制方法，其特征在于，所述按系统进行质量控制，包括：计算周跳比。
4.如权利要求3所述的一种GNSS形变监测数据质量控制方法，其特征在于，所述计算周跳比，包括：
a.读取原始观测数据，统计该观测数据的实际历元数据量；
b.联合粗差探测方法、周跳探测方法和接收机钟跳探测方法，确定周跳发生的历元并统计发生周跳历元数据量；
c.计算周跳比评估值。
5.如权利要求1所述的一种GNSS形变监测数据质量控制方法，其特征在于，所述在定位解算中应用部分模糊度固定方法获得形变监测定位结果，包括：利用Ratio检验验证模糊度固定的正确性；
若Ratio检验不通过，则进行部分模糊度固定；
利用高度角优先固定法进行部分模糊度子集的选取；
首先按照高度角的高低对模糊度进行排序，然后依次去除高度角最低的卫星模糊度尝试固定，直至候选子集的模糊度整数解能通过Ratio检验为止。
6.如权利要求1所述的一种GNSS形变监测数据质量控制方法，其特征在于，所述对获得的形变监测定位结果进行定位精度分析，包括：内符合精度与位置一致性检验对结果进行质量控制；
所述内符合精度检验，包括：内符合精度表征的是测量值之间的偏差，反映了测量值相对于平均值的离散情况；
内符合精度具体实现由解算结果的标准差表示，具体公式如下：
正常情况下，解算结果应在其结果平均值周围波动，设定阈值，当超过该阈值时，GNSS监测系统应产生报警系统，表明此时测量站位置可能已发生变化；
所述位置一致性检验，包括：采用RTK技术和PPP处理分别获得两组独立的测量站观测位置观测值，通过比较两组观测值的偏差情况，设置阈值，判断偏差是否超过阈值。
7.根据如权利要求1～6任意一项所述一种GNSS形变监测数据质量控制方法的系统，其特征在于，包括：
原始观测数据质量控制模块：用于获取GNSS形变监测原始观测数据，对所述原始观测数据进行质量控制；
解算模块：用于判断所述原始观测数据进行质量控制后数据是否满足要求，若满足，则进行数据解算及定位解算；
定位结果获取模块：用于在定位解算中应用部分模糊度固定方法获得形变监测定位结果；
定位精度分析模块：用于对获得的形变监测定位结果进行定位精度分析。
8.一种GNSS形变监测数据质量控制装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行权利要求1至6中任一项所述的方法。
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