引言

随着全球卫星导航系统（GNSS）技术的发展，高精度的变形监测成为工程安全监控的重要手段之一。北斗卫星导航系统作为我国自主研发的全球定位系统，其在形变监测领域的应用具有重要意义。然而，在实际应用中，由于环境噪声、观测误差等因素的影响，数据处理过程中往往会出现高频干扰信号，这对形变监测结果的准确性提出了挑战。因此，如何有效去除这些干扰信号，提高监测精度，成为研究的重点。

本文提出了一种基于坐标域的恒星日滤波方法，并将其应用于北斗系统的形变监测中。该方法通过分析坐标域内的信号特性，利用恒星日周期性变化的特点，对观测数据进行滤波处理，从而实现对噪声的有效抑制，提升监测数据的质量。

方法原理

1. 坐标域信号分解

在北斗形变监测中，原始观测数据通常包含多种频率成分。通过对数据进行傅里叶变换或小波变换等数学工具处理，可以将信号分解为不同频段的子信号。这种方法能够清晰地展示出信号的频谱分布情况，便于后续的滤波操作。

2. 恒星日周期性特征提取

恒星日是指地球相对于遥远恒星完成一次自转所需的时间，大约为23小时56分4秒。这种周期性变化会在地表观测点产生相应的周期性扰动。通过分析这些扰动的特性，可以构建起与之相关的滤波模型。具体而言，通过统计分析和数学建模，确定恒星日信号的频率范围及其强度分布规律。

3. 滤波算法设计

根据上述分析结果，设计出一种适合北斗形变监测场景下的恒星日滤波算法。该算法的核心思想是：首先识别并提取出恒星日信号成分；然后采用带阻滤波器或者自适应滤波器来削弱非目标频段内的噪声；最后结合实际应用场景调整参数，确保滤波效果最优。

实验验证

为了验证所提方法的有效性，我们选取了某大型桥梁工程作为实验对象。该桥位于复杂地形条件下，需要长期监测其结构状态变化。实验期间共采集了三个月的连续观测数据，并分别使用传统均值滤波法、卡尔曼滤波法以及本文提出的恒星日滤波法对数据进行了处理。

结果显示，采用恒星日滤波后的数据质量明显优于其他两种方法。特别是在高频噪声抑制方面表现尤为突出，使得最终获取到的形变量更加接近真实值。此外，从计算效率角度来看，本方法也具备较高的实用价值，能够在保证精度的同时大幅缩短处理时间。

结论

本文介绍了一种基于坐标域的恒星日滤波方法，并成功将其应用于北斗形变监测当中。实验表明，该方法不仅能够有效地消除噪声影响，提高监测精度，还具有良好的实时性和鲁棒性。未来我们将继续深入探索这一领域，尝试将更多先进的信号处理技术引入进来，进一步优化整个流程，为实际工程提供更多可靠的支持。