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龙图腾网恭喜长安大学申请的专利基于方差膨胀模型的GNSS/加速度计自适应融合滑坡监测方法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：CN115143878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202210725698.8，技术领域涉及：G01B7/16；该发明授权基于方差膨胀模型的GNSS/加速度计自适应融合滑坡监测方法是由黄观文;景策;张勤;李昕;白正伟;杜源;张凯;杨欢设计研发完成，并于2022-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于方差膨胀模型的GNSS/加速度计自适应融合滑坡监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于方差膨胀模型的GNSS加速度计自适应融合滑坡监测方法，包括安装GNSS天线与加速度计形成一个刚体结构，计算Allan方差并标定加速度随机游走系数，构建Kalman滤波的状态及其协方差时间更新方程；将加速度计基线偏差扩展为待估参数，并进行随机游走建模；输入加速度计数据进行状态预测，并根据其时间戳搜索同一时刻的GNSS量测信息，将GNSS‑RTK位移作为量测信息计算高精度的融合形变监测结果。该方法通过Kalman滤波器将两种观测信息进行松耦合，并在历元间采用随机游走模型对加速度计基线偏差进行约束，另外采用方差膨胀模型对GNSS异常监测数据的量测噪声进行调整，以提高参数估计的精度和可靠性。

本发明授权基于方差膨胀模型的GNSS/加速度计自适应融合滑坡监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于方差膨胀模型的GNSS加速度计自适应融合滑坡监测方法，其特征在于，包括以下步骤：【1】安装并整平加速度计设备，并将三轴对准至东-北-天即ENU方向，静置设备≥30分钟，计算Allan方差并标定加速度三轴方向的随机游走系数q＝[qxqyqz]；【2】安装GNSS天线与加速度计形成一个刚体结构，利用GPS-RTK首个固定解建立ENU站心局部坐标系，与加速度计坐标系相统一；【3】对Kalman滤波器的状态向量初值X0及其协方差阵的初值P0进行初始化；【4】将加速度计基线偏差uk扩展为待估参数进行估计，并进行随机游走建模；【5】构建GNSS加速度计融合Kalman滤波器的状态及其协方差时间更新方程；【5.1】按照变加速模型进行状态推算，确定状态转移矩阵Ak，构建状态时间更新方程；【5.2】计算位移、速度和基线偏差分量对应的噪声矩阵Qk；【5.2.1】根据步骤【1】获得的加速度随机游走系数算出加速度噪声；【5.2.2】根据误差传播定律将加速度噪声映射在位移、速度和基线偏差分量上，得到过程的噪声矩阵Qk； 其中NdNvNu分别表示位移、速度和基线偏差的噪声，矩阵[NdNvNu]kT用字符Qk表示，为Kalman滤波的过程噪声矩阵，bk为误差传播系数，q为随机游走系数，Δt为加速度计采样间隔；【5.3】计算位移、速度和基线偏差分量上的协方差，基于k-1时刻的状态协方差Pk-1，并借助步骤【5.1】中的状态转移矩阵Ak和步骤【5.2.2】中的噪声矩阵Qk推算k时刻的状态协方差Pk,k-1；【5.4】根据状态时间更新方程和协方差，得到GNSS加速度计融合Kalman滤波器的状态及其协方差时间更新方程；【6】基于第k个历元的加速度时间戳搜索同一时刻的GNSS量测信息；【7】如果能搜索到GNSS量测信息，则继续实施以下步骤，否则返回步骤【5】；【8】基于异常观测的方差膨胀模型对GNSS-RTK量测噪声进行自适应调整，得到等价量测噪声来降低异常GNSS量测信息对融合结果的影响；方差膨胀模型用以下公式来表示： 其中为方差膨胀因子，分别为等价方差和协方差，等价量测噪声可描述为矩阵形式： 其中对角线元素分别表示GNSS量测信息在ENU三个方向的等价方差，非对角线元素表示协方差，分别代表EN两个方向的等价协方差，分别代表EU两个方向的等价协方差，分别代表NU两个方向的等价协方差；【9】Kalman滤波量测更新；【10】重复执行步骤【5】-【9】，继续计算第k+1,k+2,k+3...时刻的状态增益值Xk+1Xk+2Xk+3及其协方差矩阵Pk+1Pk+2Pk+3，即可得到高精度的滑坡形变监测结果。

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