张理亚

（广州亚奥建设工程咨询有限公司，广东 广州 510000）

引言

随着科学技术的不断进步与发展，GPS技术被广泛的应用到了各个领域中，但采用GPS技术进行监测的过程中容易受到粗差的影响。因此在采用GPS技术的过程中采用安稳分析的理论做好分析和推导工作，并根据最大的位移向量方法将整体的计算程序进行简化，能有效的推升监测的稳定性。基于此，本文根据当前GPS技术的发展情况，将其合理的应用到变形边坡道路的监测工作中，并采用科学合理的数据处理方式和监测方式，进而为检测出准确的数据信息，提供有利的帮助。

1.边坡变形监测中GPS技术的应用概念

1.1 常规的GPS技术变形检测方法

可将常规的GPS技术检测方法分为相对定位和绝对定位两项。第一，相对定位，又可将其称为差分定位，采用两台或者两台以上的GPS接收机，分别将其安置在基线的端点位置并同时观测四颗以上的相同卫星，通过数据处理的方式，得出基线端点位于协议地球做标系上的三维标差，如果知道一个点的坐标就能得出另外一个点的坐标。第二，绝对定位。可将相对定位称之为单点定位，这种定位方法是采用一台GPS接收机，观测四颗以上的卫星，在观测的过程中能将接收机上的天线中心三维坐标确定下来。该检测方案监测的精确度大约在数米到几十米左右。GPG技术在检测变形的边坡道路获得了一定的成果，通过实践表明，变形测量采用GPS技术是一项可行的办法。

1.2 GPS一机多线的方法

采用该方法主要是为了解决应用GPS工程检测时存在的问题。采用一个GPS接收机，就能接收多个GPS天线传输来的信号，能有效的实现使用一个天线能替代一个精确度较高的GPS 接 收机，使用这种检测方法能降低检测成本，这为边坡变形检测、大坝安全检测等工程创造了有利的条件。GPS的一机多线控制器进行变形监测的原理为图1，其主要由以下几个部分组成，①数据的处理中心②数据传输③GPS多线控制器④天线阵列⑤野外供电系统⑥基准站。

图1 GPS技术一机多线监测系统的工作原理

其中数据处理中心包括①微机总控②数据处理③数据管理④数据分析。该监测系统主要采用VC++或者高级的编程语言，设定较好的人机界面。如果该系统完成安装后，在中心位置能够实现全天二十四小时实时监测。相关技术人员可以不到现场，在办公室就能了解现场的实际情况完善数据进程，可实现自动采集、读取、储存、发送和管理。在数据处理中心当中的另外一个功能是安全监控的综合性分析工作，通过将现场传输过来的数据，进行处理、计算及分析的方式，进而做出预测和预报工作。

2.边坡变形监测中GPS技术的数据处理

2.1 滤波及边缘处理

通过分析小波函数的定义得知，起初产生函数时，应用的函数会在正负无穷的区间内，但在实际问题上一定的时间内，很少产生会出现边缘的条件。解决边缘问题时，一般会采用补零延拓、对称延拓函数差值延拖边缘的模式。如果信号有限，则小波函数和小波的分析尺度会形成在此区间内，另外在受到构造过程的相关影响，小波涵盖边界的条件。

完成信号的采样后，能够获得到多个有限的频带，可通过将所有信号安置到特定的区间频率上进行处理。其中会用到信号分解的方式，通过信号分解能将所有采集到的不同类型的信号分成不同种类，分别将其分为高频和低频的部分。可根据实际情况的需要，采用分解的方式，对低频位置进行次分解处理，此外可合理的采用小波分解的方式来分解高频的位置，将其中的混合信号合理的解决，确保所有的子信号频率都不同，因此可将小波分解法，广泛的应用到处理不容的信号中。

2.2 RTK技术的融入

科学技术的不断进步促使RTK技术已经不同程度的与GPS技术融合在一起，将两种技术合理的融合在一起来进行边坡监测，在其应用和推广时取得了一定的成效，合理的控制监测的误差。例如道路边坡施工的过程中，融合RTK技术和GPS技术进行勘测定界工作，然后再准确的将位置确定下来，可将土地的适应范围更好的确定下来，再计算占地面积。在一般情况下，在测量土地的实际面积时，实际上RTK技术就是GPS技术的一种延伸技术，不仅能将地面的面积精确的计算出来，也能合理的检验和审核结果的准确度。将RTK技术合理的融入变形边坡道路的检测中，能够帮助检测工作到来便利，并且检测的精确度也得到了一定的提升。此外，GPS技术融入RTK技术，在检测边坡的动态工作中得到了广泛的应用，逐渐将传统的建议补测、平板仪的补测方法进行取代，这种检测时段不仅促使变形边坡检测的效率和速度得到了显著的提升，也节约了检测变形边坡道路的人力、物力、财力的成本投入。

2.3 小波分解

2.4 采用小波分析法

用GPS技术监测时，发射以及接收GPS信号的整个实施过程，会受到噪声以及周围复杂声音的影响，其会影响到监测数值的精确度和准确性，因此应该合理的处理GPS监测的数据信息，来准确的获得监测的序列，由于在监测的过程中噪音频率相对较高，因此可采用变换小波的方式合理的控制信号将控制在0的位置。控制信号中针对没有实际意义的位置，要对这些数据进行小波重构处理，确保去噪工作能够有序的开展。在一般情况下，小波分解的去噪方式，一般会分为以下两个环节。

第一，采集原始数据做好预处理工作，从所采集的信息数据的特点出发，将各个不同类型的小波进行综合处理，然后选择出最适宜的小波类型，确定分解的层次，然后运用小波分解的方式哦处理数据信号，即将所有高频系统的阙值消除掉，然后在通过设定绝对值的方式处理所有尺寸的高频系数。

第二，将所有尺寸的小波系数进行重构处理，如果f（x）是监测点变形数据的横列，解题时采用Mallat的分解方式处理数据，然后根据数据的频率差异将数据划分为不同的部分，进而得出f（x）=Df（x）+Af（x）.演化公式，计算投影。小波的函数对应着带通滤波器、尺度函数对应着低通滤波器。在对其解答的过程中，分解师会将其中的噪音序列采用分解的式的手段，将其带入到不同的频率中，在对其进行重构时，可将高频的细节设置为0，得出重构，将变形序列进行去噪处理，进而可提升数据信息处理结果的稳定性和可靠性，得出的数据能更好的为相关工作人员服务，合理的控制边坡变形，提升道路的安全性，使得人们的日常出行，更加的安全。

3.总结

综上所述，科学技术的不断创新与发展，促使GPS 技术得到有效的提升。对于道路的边坡监测信息的分析，合理的将 GPS 技术应用到监测道路边坡，可以避免监测时的弊端。所以，当前已将GPS 技术广泛的应用到监测道路边坡变形的工程当中。但如果采用 GPS 技术会对对测量的工程人员提出更高平的要求，工作人员应该不断提升检测效率，并完善和改进监测方法。本文对GPS技术应用带检测变形边坡的实际工作中，合理的采用小波分析的处理方式，处理 GPS 监测点的变形信号，此外由于采集信号时会产生一定的噪音，因此应合理的采用小波分析技术能做好去噪工作，确保重建工作能够正常开展，更好的提升 GPS 所监测出数据的精确度，为了能够更好的为边坡监测工作服务，确保变形边坡监测的工作质量，进而对日后的相关检测工作的合理开展，给予一定的指导建议。