摘要：为实现矿山边坡、排土场等结构的高精度自动化监测，本文开展面向监测应用的GNSS数据质量评价与RTK定位性能研究。以香港CORS网数据为基础，构建短基线测试环境，并系统分析了GNSS数据的可见卫星数、DOP值、伪距相位噪声、载噪比、多路径误差及电离层延迟变化率等质量评价指标。使用前置质量评价后的GNSS观测数据进行RTK解算得到北东天方向RMS分别为2.10mm、2.56mm、7.96mm。结果表明，数据质量是决定RTK解算可靠性的关键，通过前置质量评估可以有效识别可能存在的误差，并为后续RTK解算提供高精度数据。

　　关键词：GNSS观测数据；质量评价；短基线；RTK；矿山监测

　　矿山边坡、排土场等人工构筑体的稳定性是维系矿产资源安全开采与矿区生命财产安全的重要保障。传统边坡监测手段，如全站仪、测量机器人等，虽精度较高，但受限于通视条件、测量范围与人工效率，难以实现大范围、全天候、实时性的自动化监测。

　　全球卫星导航系统（GNSS）作为一种全球覆盖、全天候实时运行的空间信息系统，能够为用户提供精确的位置、时间和空间信息数据，在边坡监测、重大工程建设及安全监控等领域得到广泛应用，为自动化监测任务节省了大量人力及物力成本。然而，传统GNSS单点定位（SPP）受多种误差源的影响，其定位精度通常仅为分米至米级，难以满足高精度位移监测的需求，现主要应用于车载导航、手机用户终端等低成本解决方案。位移监测通常需要捕捉监测体表明的微小形变，因此对定位精度提出了更高要求。为提高定位精度，差分GNSS（DGNSS）技术被提出，其通过设置参考站与移动站的差分削弱或消除系统误差，能够实现米级至分米级的定位精度。而基于高精度载波相位的实时动态差分技术（RTK），通过参考站和监测站的协同观测及差分处理，可以实现毫米级高精度定位。

　　其工作流程可简述为，在已知精确坐标的基准站上，持续接收GNSS信号，并通过实时数据推送流将其观测值（载波相位、伪距）及基站坐标实时发送给流动站；流动站接收GNSS信号的同时，也接收来自基准站的数据，并利用相对定位原理，通过差分处理有效消除或大幅削弱卫星钟差、接收机钟差、电离层和对流层延迟等公共误差。最终通过整周模糊度的解算固定，能够在秒级时间内实现厘米级甚至毫米级的高精度三维定位，因此高质量GNSS观测数据是实现高精度定位的前提。

　　然而，矿山环境通常具有显著多路径效应（由大型机械、陡峭坡面反射信号引起）和卫星信号遮挡（如处于深凹采坑的边坡）等问题，这些因素会直接导致GNSS观测数据质量下降，进而引起RTK解算中整周模糊度固定失败、定位精度跳变甚至解算失败。因此，对GNSS原始观测数据进行系统、精确的质量评价，成为甄别可靠监测数据、评估系统性能乃至优化监测方案不可或缺的关键环节。

　　1实验数据

　　香港地政总署测绘处建立了由19个基准站（CORS）组成的香港卫星定位基准站网络（SatRef），该监测网覆盖香港全境并全天候接收卫星观测数据。其网站点分布均匀，为区域性高精度定位服务提供稳健的参考框架。在工程监测尤其是矿山边坡监测实际应用中，综合考虑系统建设成本、布设便捷性与变形监测精度，通常要求观测网的基线距离保持在较短范围内（不超过2km），以减小电离层与对流层延迟等空间相关误差对相对定位解的影响，从而提高模糊度固定率和定位解算稳定性。

　　鉴于矿山监测数据的敏感性限制，使用公开数据集进行方法验证与性能评估既能保证研究的可重复性，又可避免泄露工程或企业安全信息。为模拟矿山边坡监测系统中的短基线测试环境，本文从香港CORS站公开数据集中选取了粉岭站（HKFN）与T430两站作为实验对象。基于短基线的选取原则，T430被设定为基准站，HKFN作为监测（流动）站，构建基准—流动站观测对。该配置能够在实际布设约束下再现工程监测场景，便于评估在近距基线条件下的相位观测质量以及由多路径与遮挡引起的观测异常对实时定位结果的影响。

　　此外，采用SatRef网络的连续运行基准站数据作为参考，能够保证基准坐标和观测时间的一致性，有利于开展严格的相对定位处理与结果验证。通过这一基准—监测站对的短基线试验，既可以在受控且可复现数据环境中验证监测算法与质量控制流程，也为后续将方法推广到实际矿区布设提供了可靠的理论与实证依据。

　　2 GNSS数据质量评价指标

　　GNSS信号受卫星高速运动、空间电离层扰动及复杂的多路径效应等多重因素影响，导致观测值存在显著误差。通过对GNSS观测数据的质量评估，可以有效识别和修正可能存在的误差，提高数据精度和可靠性。本文基于可见卫星数、DOP值、载噪比、伪距和相位噪声、多路径误差及电离层延迟变化率等评价指标对GNSS观测数据进行了系统评估，为后续RTK定位提供高质量的数据基础。

　　2.1卫星可见数

　　卫星可见数（NS），是指接收机在某一时刻能够接收到信号的卫星数量。由卫星定位的原理可知，可见卫星数越多，多余观测数越多，位置参数的解算精度越高。

　　2.2精度衰减因子

　　精度衰减因子（DOP），是衡量卫星几何分布对定位误差放大效应的量化指标，数值越低，表明卫星的几何布局越优，定位精度越高。精度衰减因子又被分为几何分布衰减因子（GDOP）、位置精度衰减因子（PDOP）、水平精度衰减因子（HDOP）以及垂直精度衰减因子（VDOP）。

　　2.3数据完整率

　　数据完整率是指接收机在观测期间成功接收到且没有发生中断的卫星数据所占的百分比。该指标衡量数据连接的连续性。高完整性率表明信号跟踪能力强，可降低失锁概率。

　　2.4数据饱和率

　　数据饱和率是不同数据类型（伪距和载波相位观测值）中最小数据量与最大数据量的比值。其表示观测文件中各种类型观测值数量的均衡性、完整性，这对于进行精密定位、模糊度解算等至关重要。

　　2.5伪距噪声

　　伪距噪声是由多种误差叠加产生的随机与半系统性误差，它不能通过模型完美修正，主要来自于接收机内部噪声，由天线、放大器、电缆等器件的热噪声和射频干扰引起。伪距观测值噪声直接反映接收机的信号接收质量。它可以通过历元之间的三次差分计算。

　　2.6相位噪声

　　相位噪声是指全球导航卫星系统载波相位观测值中存在的随机误差，该噪声主要源于接收机射频前端（如本振与采样时钟的相位抖动）及振荡器的短期频率不稳定度，其频域特性常采用幂律谱模型进行描述。相位噪声会直接引起载波跟踪环（特别是数字锁相环）的相位抖动，从而降低信号的短期稳定性和测量精度，对实现高精度定位（尤其是要求达到亚厘米级时）构成根本性限制在评估层面，相位噪声被视为接收机内部噪声的重要组成部分，同样可使用历元间的三次差分计算。

　　2.7载噪比

　　载噪比（C/N0）是信号强度与噪声的比值，可以直接从接收机的原始观测数据中获得。GNSS观测值的载噪比是衡量信号质量的重要指标，它直接影响定位精度、数据处理可靠性。载噪比高意味着接收到的卫星载波信号强度大于背景噪声，观测值的精度和可靠性较高，反之则可能导致较高的误差或数据失真。

　　2.8多路径误差

　　多径效应误差是指卫星信号在传播过程中，不仅以直达波形式到达接收机，还会经由其他表面反射后到达，导致接收到的信号为多条传播路径信号的叠加。该效应会导致信号幅度波动、相位偏移及伪距测量误差，是GNSS观测中主要误差来源之一。通过GNSS伪距和相位观测值的线性组合可计算得到来自双频信号上的多路径误差综合影响。

　　2.9电离层延迟率

　　电离层延迟率指单位时间内电离层延迟的变化量，描述电离层对GNSS信号传播延迟随时间的变化速率，是观测数据质量的关键评价指标。对于GNSS观测数据，可以使用相邻历元之间的差分法计算电离层延迟率。

　　3 GNSS数据质量评价

　　基于第三节的各评价指标，以香港GNSS观测站HKFN站2020年12月16日GNSS原始观测数据为例，统计HKFN站当天的可见卫星数并使用伪距单点定位计算得到DOP值，可见卫星数在该观测时段内均保持在30以上，最大可达46。表明该时段内接收机对各系统的卫星信号接收能力良好。由卫星定位的基本原理可知，参与解算的卫星数越多，能够提供多余观测数，解算精度越高。

　　定位精度不仅取决于卫星数量，更关键的是它们的空间几何分布。根据各卫星仰角可以得到HKFN测站的卫星天空分布情况，可见卫星均匀分布在整个天空，高、中、低仰角都有，且覆盖360°。90%以上的历元的DOP值小于1，且未出现较大的突变，该站点在观测时段内卫星几何构型优秀。这样的几何结构能为RTK定位提供可靠的数据基础。

　　测试结果显示所有信号的完整率均大于75%，在测试期间，接收机的工作状态和观测环境整体良好，能够稳定地跟踪绝大多数卫星信号。各系统的数据饱和率接近1，这说明测站接收机为每颗卫星记录的各种观测值类型（如GPS L1伪距、L1载波相位、L2伪距、L2载波相位等）分布均匀。这表明接收机内部信号处理和数据记录模块的性能稳定，能够输出较为稳定的观测数据。

　　所有信号的载波相位噪声RMS大约在0.004~0.006周。伪距噪声RMS在0.05m~0.3m之间，差异巨大。这就说明“相位观测精度远高于伪距”。故本文RTK解算仅用伪距观测值单点定位得到接收机初始化位置，而后再采用相位观测值进行精密解算。

　　所有信号的载噪比均值均高于37.5dB-Hz，这表明卫星信号强、接收器跟踪条件好，观测质量（尤其是载波相位的热噪声分量）优良，载波跟踪更稳、周期失锁和跳变风险更低，有利于模糊度固定与快速收敛的高精度解算。

　　伪距多路径误差整体处于分米量级。其中BDS卫星的B1I频段由于观测数据个别缺失，故本文此处未进行计算。这也说明伪距多路径误差处在一个较大的范围，是伪距噪声的一大来源之一。

　　四个卫星系统的载噪比在整体上与高度角均呈现正相关趋势，BDS、GAL、GLO系统在观测时段内载噪比均大于20dB-Hz，GPS均大于10dB-Hz，且90%以上大于20dB-Hz，表明该测站信号接收强度良好。

　　伪距多路径误差与高度角在整体上呈现负相关趋势，且四个系统多路径误差绝大部分在2m以内。而载波相位的多路径误差多为毫米至厘米级，这也是在卫星精密定位中多采用载波相位的主要原因之一。本文通过设置合理的高度角阈值，并使用高度角随机模型对观测值进行定权可以有效减少多路径误差对定位结果带来的影响。

　　同理，卫星电离层延迟率随着高度角的增大而降低。电离层延迟变化率越大，信号在传播过程中电离层较为活跃，发生周跳的可能性越大。这也表明在低高度角时发生周跳的概率更高，因此使用有效的周跳探测策略也是提高定位精度的关键因素。

　　4数据质量评价后的RTK定位解算

　　在上一节中，经过多个指标的综合评价，认为选取的观测数据具有较为良好的质量，可以用来RTK定位解算。

　　本文为模拟矿山边坡监测系统的短基线测试环境，选用粉岭（HKFN）测站为监测站，T430为基站，高度角阈值设置为10°,综合上述各卫星系统的分析结果，最终选用GPS、GAL、BDS三个系统的观测数据，并基于Kalman滤波进行一天的实时静态RTK解算。使用上述前置质量评价后的GNSS观测数据能够得到北东天三个方向RMS分别为2.10mm、2.56mm、7.96mm的高精度定位结果。能够满足矿山边坡、地质灾害等表面位移监测的高精度需求。

　　5结论

　　本文以多维度观测质量评价因子为基础，构建了全面的GNSS观测数据质量评价体系。所采用的质量评价因子包括可见卫星数、DOP值、数据完整率与数据饱和率、伪距与载波相位观测噪声水平、载噪比（C/N0）、多路径误差指标以及电离层延迟的时变率等。这些因子从观测几何、观测连续性、信号强度、观测噪声特性及电离层时空变化等多角度反映原始观测数据的可靠性与可用性，为后续的观测筛选、加权提供了量化依据。

　　在数据处理流程中，本文通过上述前置观测质量评价体系，对伪距相位噪声、多路径干扰与电离层延迟等关键误差源的识别，最终综合选取质量较高的多星座观测（包含GPS、BDS、GAL系统）作为RTK解算输入数据。基于经质量筛选的多系统相位观测，实施实时动态差分（RTK）处理。结果表明，在所选短基线测试环境下，经质量控制与多系统融合后的RTK定位能够实现毫米级别的定位精度，满足边坡位移监测对高精度、高可靠性的应用需求。

　　由此可见，本文为矿山地质灾害自动化监测系统的工程化建设提供了可操作的技术依据。一方面，证明通过多因子质量评价而后进行多星座数据融合可在复杂工况下获得满足监测需求的高精度定位结果；另一方面，强调在系统部署阶段应重视观测质量预评估与实时监控，从源头上降低误差注入风险，以确保长期监测的可靠性和报警系统的可信度。

　　尽管本研究在短基线测试环境下验证了GNSS观测数据质量评价体系的有效性，但仍存在进一步推广与完善的空间。未来，面向更为复杂的矿区环境开展广泛试验，深化质量因子体系的自动化判定策略，研究实时在线质量控制与自适应加权方法，并探索与惯性测量单元、倾角计及遥感数据的融合路径，以提升在遮挡、多路径严重条件下的持续监测能力与异常处理效率。