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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

在世界各地经常有各种灾害发生，像山体滑坡、泥石流、建筑物坍塌等现象。这些灾害不仅会造成国家和个人的财产损失甚至经常有人因此失去宝贵的生命。如1970年秘鲁发生泥石流造成大量人员死亡，1988年意大利南部受到泥石流冲击超过100人遇难，2000多人人失去了家园。中国也有过很多泥石流灾害造成了很大程度损失，如2010年甘肃舟曲发生特大泥石流，1434人遇难整个舟曲被夷为平地；同年四川省又发生多起泥石流灾害造成了交通瘫痪，百姓家园被毁损失惨重。

为了能最大程度上减少伤亡和财产损失提前的防范意识就显得尤为重要。所以我们要在灾害发生之前做出及时的预报，gnss变形监测就是一种很好的预防监测手段，它已经在许多工程当中大量使用，它可以通过实时对形变体监测第一时间掌握动态信息，并对未来变化趋势做出及时判断预测，做好防范措施将可能发生的灾害损失降到最低。gnss技术由中国的北斗、美国的gps俄罗斯的glonass和欧洲的伽利略卫星导航系统组成。随着技术的进步它具有全天候，全时域的优点，无需在站点之间查看，定位精度高，不仅如此还可以同时确定三维坐标子系统的点位。

gnss变形监测是一个系统的过程，从一开始布设监测点到后来获取数据，并对数据处理分析之后对系统变化做出相应的预测。在这其中数据处理就显得尤为重要，只有正确处理分析数据才能反应变形的基本情况。当前的主要目的是利用观测数据计算出相应的模型参数，对已知模型进行合理选择和适当修改之后建立完善的监测预报体系。

2. 研究的基本内容

介绍了卡尔曼滤波在某新滑坡应急专业监测中的应用。处理和分析该地变形监测数据，验证了卡尔曼滤波的可行性。 其次通过对几种方法的比较选择最优的一种方法建立模型。最后通过该方法再对GNSS监测数据进行预测，对预测后的数据进行分析验证其精确程度并得出结论。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

首先查阅文献认识了解卡尔曼滤波算法，通过MATLAB 编写卡尔曼滤波算法，在运用程序对变形监测数据进行处理，验证程序是否可行以算法是否适合该变形监测系统。数据处理结果有效可行时利用该模型对变形监测数据进行预测分析与实际相比较。对数据处理预测结果急性分析得出结论再进一步总结论文不足及时进行改进。

论文计划在五月十八日之前完成各项工作并确定终稿，研究过程中预期效果较好论文按计划顺利进行。

4. 参考文献

[1]吴玉苗,李伟,王树东.gnss在变形监测中的应用研究[j].测绘与空间地理信息,2017,40(09):91-93.

[2]张逸仙.探究gnss技术在大坝变形监测中的应用[j].价值工程,2017,36(22):198-200.

[3]武光耀. 软土路基高铁运营期的变形监测与数据处理[d].山东科技大学,2017.