基于云计算的3D地震勘探专用GPS定位方法研究

Respect to the high price of GPS positioning device in large-scale 3D seismic exploration, the project will introduce GPS module in station and a cloud computing model in server to solve it. The cloud computing method will use the CPU resources in the huge number of computers and data sampler devices in exploration condition. By research on cloud sampling, cloud storage, cloud transfer, cloud collaboration, cloud processing mechanism in seismic exploration cloud computing, the GPS signal sampled at different places could be processed concurrently. Furthermore, the cloud model for large-scale exploration positioning is discussed to improve the positioning accuracy and to replace traditional RTK receiver and total station. The project will implement large-scale GPS data sampling and transferring by low-cost devices, and then process the signal by software defined radio method in the cloud server. The new method will reduce the human, material, financial and time resources in GPS positioning under large-scale exploration environment. And the method will also provide a brand new future for GPS positioning method in large-scale exploration.

针对大规模3D地震勘探中现有专用GPS定位终端造价较高和测量时间长的问题，本课题拟在每一个采集站集成GPS射频前端并通过云计算的模型，利用仪器主机和野外数据采集部件（交叉站、电源站和采集站）中大量的CPU资源，形成地震勘探云。通过对地震勘探云的云采集、云存储、云传输、云协作、云处理机制进行研究，同步处理大规模定位节点采集的GPS信号，建立面向大规模勘探定位的云模型，进一步提高大规模勘探应用的定位精度，替代传统基于RTK接收机和全站仪的测绘方法。课题拟采用低成本的终端实现大规模GPS信号的采集和传输，将信号集中到服务器上采用软件无线电方法处理，降低大规模地震勘探GPS定位所需要的人力、物力和时间成本，实现GPS大规模高精度定位，为进一步提高3D地震勘探规模提供技术储备。

通过近几年的研究，本项目开展了大规模并行勘探定位信息同步采集机制的研究，研制了多频点GNSS数据采集装置，解决了数据高速采集、传输和存储的问题；深入开展了实时GPS软件接收机处理方法的研究，提出了多种GPS信号处理加速技术，并研究并行图形处理器的调度机制，对大规模任务进行合理规划，研制了基于GPU的信号处理终端；研究了高性能勘探定位模型，对GPS载波特性进行了建模，研究了载波相位差分信号快速收敛和高精度基线约束建模，搭建了实验系统。.研究结果表明，多频点GNSS数据采集装置能够持续记录GPS和BDS的卫星导航数据，并利用其数据进行实时处理，使得低成本地震勘探终端的水平面定位精度可达约0.5m；提出的高性能捕获方法能够提高1～3 dB的捕获灵敏度，并减少大约8.5%的平均捕获时间；提出的多径处理技术能够将多径对地震勘探终端的影响降低到原来的1/6；提出的GPU处理算法比传统CPU软件处理实现方案提速了6-9倍；试制完成的GPS高精度授时交叉站于2014年5月进行了野外试验。.共发表科技论文15篇，其中SCI期刊收录7篇，EI期刊收录3篇，其他期刊论文4篇，国际会议论文1篇。获国家发明专利7项。完成了项目预定目标。