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Company Logo Company Logo Company Logo Company Logo Company Logo Company Logo 基于小波分析的GPS变形监测数据处理方法研究 硕士研究生学位论文开题报告 Company Logo 武汉大学测绘学院2013年硕士研究生学位论文开题报告 选题背景和意义 研究现状与发展趋势 研究内容简介 难点和创新点分析 论文进度安排 报 告 内 容 Company Logo 武汉大学测绘学院2013年硕士研究生学位论文开题报告 选 题 的 意 义 背 景 ③ 变形监测 意义重大 背 景 ② 背 景 ① GPS技术 已广泛应用于 变形监测 小波分析应用于GPS变形监测数据处理具有特定优势 选题的背景和意义 Company Logo 武汉大学测绘学院2013年硕士研究生学位论文开题报告 研究现状与发展趋势 起始 发展 现状 小波分析最早在测绘中的应用始于90年代初。 1993年，邵巨良和李德仁提出了可以利用小波变换检测影像的边缘特征。 1995年，CollinF.和 WarantR利用小波研究了GPS数据的处理。 1997年，黄丁发等人将小波分析法应用于检测GPS相位观测值整周跳变的理论和方法中；张正禄等人将小波分析应用于变形监测数据处理中以探测周期性变形；黄声享等人利用小波对变形信号进行提取。等等。 1. 小波分析应用于变形监测新的成果不断出现； 2. 应用还不够广泛，许多问题有待进一步研究解决； 3. 单一的研究途径不再适合于复杂的变形分析，而多种理论和方法的有机结合将是正确分析和解决问题的有效途径。 武汉大学测绘学院2013年硕士研究生学位论文开题报告 研究主要内容 拟围绕小波为主，建立基于小波变形分析与预测模型，将小波分析与卡尔曼滤波、人工神经网络等相结合，用于GPS变形监测数据预处理及变形分析、预测。 Company Logo 武汉大学测绘学院2013年硕士研究生学位论文开题报告 研究主要内容 基于单测站的RINEX级GPS数据预处理软件系统 小波用于变形监测数据的去噪，研究验证较好的去噪方式； 分析GPS监测信号的特征，研究验证小波分析用于GPS数 据消噪的效果。 Company Logo 武汉大学测绘学院2013年硕士研究生学位论文开题报告 难点和创新点分析 难点1 难点2 难点3 难点4 小波分析、卡尔曼滤波、人工神经网络的基本原理，以及小波分析与后两者之间的有机结合 对GPS变形监测信号中不同类型噪声分布的研究，从而实现对其进行更有效的去噪 实验数据的获取，以及相关的数据处理实验的Matlab编程实现 以C++为编程语言，借助Matlab工具箱，开发基于单测站的RINEX级GPS数据预处理软件系统 Company Logo 武汉大学测绘学院2013年硕士研究生学位论文开题报告 难点和创新点分析 创新Ⅰ 创新Ⅱ 创新Ⅲ 研究得出GPS变形监测信号去噪合适的小波分解层数、小波函数、阈值选取及重调方法，改善基线解算效果。 一、小波去噪方法研究 将小波分析与卡尔曼滤波组合，进一步提高降噪效果；而小波神经网络则在变形预测方面效果较好。 二、小波与卡尔曼滤波、人工神经网络的结合 基于C++语言和MATLAB平台，结合创新点二的成果，实现对GPS变形监测数据的有效去噪和预测。 三、开发GPS变形监测数据降噪处理系统 Company Logo 武汉大学测绘学院2013年硕士研究生学位论文开题报告 论文进度安排 任务起止时间 任务内容 2013.05——2013.06 收集相关资料，了解小波分析用于GPS变形监测数据处理方面的应用需求 2013.09——2013.10 查阅文献资料，掌握小波分析、卡尔曼滤波、小波神经网络等方面的原理和方法 2013.10.30 论文开题 2014.11——2014.03 设计、编写相关的数据处理程序，并结合实测变形监测数据进行测试与数据分析 2014.03——2014.05 数据处理方法以及数据处理模型的应用测试、评价及完善，论文撰写 2014.06 论文答辩 导 师： 教授 报告人： 学 号： 2012282140112 专 业： 测绘工程 方 向： 变形监测与灾害预报 * * LOGO Company Logo Company Logo Company Logo Company Logo Company Logo Company Logo LOGO Company Logo Company Logo Company Logo Company Logo Company Logo Company Logo Company Logo Company Logo Company