共模误差对坐标时间序列分析的影响

基于2013年至2018年环渤海地区GPS基站6年的观测数据,研究了共模误差对坐标时间序列分析的影响。首先利用主成分分析方法提取环渤海区域27个基准站的共模误差,以N、E、U三个方向的第一主成分来计算共模误差;然后使用最大似然估计法得到各测站剔除共模误差前后的噪声。发现在消除共模误差后,N,E,U方向的相对坐标时间序列得到改善,白噪声,闪烁噪声和随机行走噪声明显减小。结果表明,共模误差的剔除有效的提高了坐标时间序列分析的精度。     

欧洲地区共模误差提取及分析

针对跨度较长时间序列共模误差噪声特征研究较少,选择空间滤波的方法对较长时间序列进行分析以满足参考框架建立的需要。选取欧洲地区58个IGS基准站2001—2011年的坐标时间序列,采用区域叠加滤波法、分区区域叠加滤波法和相关系数加权叠加滤波法求取共模误差,并以滤波后时间序列相关系数和残差时间序列标准差为标准对其进行对比分析;进而,利用极大似然估计的方法对每个区域共模误差及滤波前后坐标时间序列进行噪声分析。结果表明:分区区域叠加滤波法最适合欧洲地区共模误差的提取;共模误差主要成分是闪烁噪声,也包含白噪声、随机漫步噪声等;当时间序列长度较长时,N、E方向受共模误差影响较小,可忽略,U方向受共模误差影响较大,需要考虑。     

GPS坐标时间序列广义共模误差分离方法

共模误差是GPS坐标时间序列的主要误差来源之一。针对传统的共模误差分离方法存在一定的局限性,甚至分离出错误的共模误差分量问题,该文根据共模误差的潜在起源,提出了一种依据地理环境因素、多尺度评价体系的GPS时间序列广义共模误差分离方法。该方法将相关系数、距离、经纬度、本地效应、地表环境负载效应、主分量贡献率、噪声模型特性等作为评价因子,为大区域、大尺度下GPS坐标序列共模误差,提供了可行的估计方法。实验分析结果表明,该文提出的共模误差分离方法能准确提取出GPS坐标序列中的共模误差,为进一步提高GPS坐标序列精度提供依据。     

区域滤波方法在IGS台站时间序列分析中的应用

随着GPS技术的发展,在连续运行的GPS参考站上已经积累了将近20年的数据,形成了比较充足的GPS坐标时间序列.在GPS时间序列中包含着共模噪音和其他未建模的误差,利用相关性分析方法提取GPS时序中的共模噪声,通过主成分分析方法来对GPS时间序列的残差进行主成分提取,并在时序分析中将其剔除,从而得到纯净的GPS时间序列,来精确估计坐标和速度场.     

利用改进3σ法获得残差序列的共模误差提取

针对GNSS坐标时间序列的异常值、缺失点插值和共模误差问题，该文采用一种经验模态分解(EMD)与3σ组合算法处理异常值，获取干净的残差时间序列，然后使用Matlab软件的fillmissing函数进行插补，获得连续的时间序列，最后利用独立成分分析(ICA)和主成分分析(PCA)方法对残差序列进行共模误差的提取，分析共模误差的影响。研究结果表明，与LS-3σ相比，EMD-3σ方法的探测率提高了0.2%,说明新算法的探测效果更好。PCA和ICA方法滤波后的RMS值分别平均减少了约22.01%、10.96%,说明PCA和ICA均能有效地提取残差时间序列的共模误差，提高坐标时间序列的精度，且PCA比ICA效果更好。     

陆态网络共模误差的提取研究

针对"中国大陆构造环境监测网络"中的共模误差问题,该文提出了一种新的提取共模误差的方法,该方法在区域叠加滤波中引入坐标时间序列相关系数作为权重因子。基于陆态网络中时间跨度大于4年的154个基准站坐标时间序列,利用相关系数加权叠加滤波方法提取其中的共模误差并分析其特征。结果显示,滤波后测站残差坐标时间序列之间的相关性明显减小,N、E、U 3个分量的相关系数分别平均减少30.33%、19.86%、23.24%。所有测站残差坐标时间序列滤波后的RM_S在N、E、U3个分量分别平均减少9.5%、9.1%、26.1%,与区域叠加滤波结果相比分别提高了2.1%、1.2%、4.5%。结果表明,相关系数加权叠加滤波方法比区域叠加滤波方法提取共模误差更有效。     

GPS坐标时间序列共模误差空间特性分析

对全球138个IGS站依据相关性进行聚类分类,采用相关系数加权叠加滤波计算了所选IGS站坐标时间序列中的共模误差,并分析了其空间特性。结果表明,共模误差主要受基准站空间分布、GPS网空间尺度以及基准站密度的影响,并且相关系数为负的测站之间仍存在共模误差。     

陆态网络坐标时间序列中共模误差剔除与赫尔默特坐标变换的关系

共模误差存在于测站GPS坐标时间序列中,影响测站坐标和速度估计,在一定范围内其剔除过程与坐标转换等价。为研究共模误差剔除与赫尔默特坐标变换的等价关系,采用相关系数加权叠加滤波法分别计算500km和2 000km陆态网络区域网基准站坐标时间序列的共模误差,并选取公共点进行坐标转换。结果表明,平均相关系数为0.69的500km区域网基准站的较差和中误差都较小,在0.25mm以内,而平均相关系数为0.34的2 000km区域网基准站的较差和中误差与500km区域网相比至少大两倍,可达1mm,影响共模误差计算的准确性。因此,对于500km尺度以内的小区域网,可以用坐标转换的方法替代共模误差剔除,对于尺度大于500km的区域网,需根据测站间相关系数的大小及一致性选择共模误差剔除方法。     

安徽省CORS坐标时间序列共模误差与噪声分析

针对目前鲜有学者依据GNSS坐标时间序列数据对安徽省地区共模误差及噪声分析的问题,该文以安徽省卫星定位综合服务系统(AHCORS) 2013年1月-2018年6月数据解算得到坐标时间序列为研究对象,采用主成分分析的方法进行空间区域滤波,并计算水文负载、非潮汐大气和非潮汐海洋负载引起的位移单日时间序列,进一步对滤波前后的...     

小尺度区域GNSS网三种时空滤波方法研究

针对时空滤波提取GNSS连续坐标时间序列中的共模误差对探测地壳微形变信息至关重要的问题,该文探索了小尺度区域内叠加滤波、主成分分析、独立分量分析等时空滤波方法的特性,基于华北地区13个GNSS测站连续3年的坐标时间序列进行时空滤波,并对比分析不同方法的滤波效果。结果显示,3种方法滤波后均不同程度地降低了坐标时间序列的离散度;区域叠加滤波与主成分分析提取的共模误差空间响应一致,滤波后的标准差基本相同,表明提取共模误差的性质相同,都以二阶统计量为主要信息;独立分量分析滤波后坐标时间序列的标准差较高,这与区域叠加滤波和主成分分析过度滤波有关。     

联合区域叠加滤波法与小波变换去除GPS站坐标时间序列噪声

GPS站坐标时间序列中存在的周期性与非周期性误差严重影响了对测站运动特征的分析及其非线性变化的物理机制解释。因此,为削弱噪声的影响,本文首先利用区域叠加滤波法去除了南加利福尼亚地区16个测站时间序列的共模误差,以此削弱时间序列中存在的包括周年和半周年误差在内的周期性误差。为去除滤波后残留的噪声,对滤波后的信号进行静态离散小波变换,提取了周期为半周年以上的信号。结果表明,联合区域叠加滤波法与小波变换对GPS站坐标时间序列进行处理,既能够削弱周期性误差对信号的影响,又能较好地提取测站的非线性运动信号。     

地震对GPS站坐标时序共模误差的影响分析

通过选取日本7个IGS基准站在东日本大地震前后各3a的坐标时间序列,提取并分析此区域的共模误差的特点和地震对其的影响,以及共模误差对基准站噪声时序的影响。结果表明:滤波后测站各方向坐标时序平均均方根相较于过滤前明显减少,测站坐标可靠性和精确性得到明显提高;地震的发生导致其N、U方向均值分别增大2.1倍和1.5倍;共模误差在N、E、U方向均表现出明显的周期特性,其周期特性在地震前后几乎截然相反,地震对其周期特性的影响必须充分考虑。     

基于经验模态分解的GPS基线解算模型

非建模系统误差是影响高精度GPS基线解算精度的一个重要因素,文章给出基于经验模态分解的GPS基线解算模型,有效消弱系统误差对基线解的影响。在现有经验模态分解理论的基础上,定义经验模态分解的多尺度分解与重构结构,并由此给出基于经验模态的系统趋势分离模型,依据累积标准化模量的均值随尺度的变化确定系统误差与噪声分离尺度的选择标准。给出基于经验模态分解的GPS基线解算的技术路线,首先计算GPS相位双差观测方程的浮点解残差序列,分离出系统误差并用于修正GPS双差观测值,重新计算双差浮点解,采用Lambda算法固定整周模糊度,计算固定基线解,从而消弱系统误差对基线解算的影响,提高基线固定解的可靠性。并采用实测GPS数据验证模型,F-ratio指数与W-ratio指数表明系统误差消弱后,基线固定解可靠性得到明显提高,重新计算的残差序列表明系统误差得到很好的消弱。     

基于经验模态分解去噪提高GPS定位精度

在GPS精密定位中,多路径效应等无法建模的误差严重影响着定位结果的精度。这类误差不能通过传统的建模方式进行处理,也不能通过数据组合进行消除,更不能作为参数进行估计。因此本文基于经验模态分解提出一种数据驱动的噪声消除策略,将坐标时间序列分解为许多不同频率组成的时间序列,根据需要重构原始时间序列。并采用了仿真实验和实测数据验证所提出方法的有效性,结果显示所提出的方法可以有效的消除多路径效应等无法建模误差的影响。     

Hilbert-Huang变换在大坝监测资料分析中的应用

运用Hilbert-Huang变换（HHT）从时频域的角度对大坝监测资料进行了分析。通过经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）,测值序列被分解为以不同频率波动的内在模态分量（IMF）和代表序列变化趋势性的余量,其分解所得的各IMF分量的变化具有调幅调频特征,余量则可以反映测值趋势性变化的局部特征。效应量和环境量测值的Hilbert谱存在一定的相似性,测值变化的调幅调频特征反映了大坝、基岩和周围环境组成的复杂系统的非线性和非平稳性。     

汶川地震前后四川盆地CORS站运动特性分析

为探讨四川盆地在汶川地震前后地壳运动的规律,本文对2006年3月至2012年9月四川12个连续运行参考站（Continuously Operating Reference Stations, CORS）6年多的观测资料进行了详细的处理和分析。通过比较震前震后CORS站运动的相似性和差异性发现：由于震后形变的影响,震后第一主成分(Principle Component First, PC1)的贡献率下降20%~40%;震后多站的速度场发生了明显的变化,突出表现在PIXI,CHDU,MYAN等站,YAAN,QLAI站处于闭锁状态;盆地垂直分量的周年振幅在震前一年偏大,震后逐年减小。以上发现表明汶川地震可能改变了四川盆地原有的运动特性。     

自回归移动平均模型的电离层总电子含量短期预报

摘 要：本文在充分考虑乘积性季节模型的情况下,利用差分法对电离层总电子含量（Total Electron Content,TEC）样本序列进行平稳化处理后,采用时间序列分析中的求和自回归移动平均模型（简称ARIMA,Autoregressive Integrated Moving Average)对TEC值序列进行预报分析。以欧洲定轨道中心（CODE）提供的2008-2012年电离层TEC值为样本数据,分析了该方法在电离层平静期、活跃期预报高、中、低不同纬度电离层TEC值的精度以及TEC样本数据的长短对预报精度的影响等。实验结果表明：在电离层平静期和活跃期预报6天的平均相对精度可达83.3%和86.6%;而平均预报残差分别为0.18±1.9TECU和0.69±2.6TECU,其中预报残差小于3TECU分别达到90%和81%以上;而且两个时期都具有纬度越高相对精度越低而绝对精度越高的规律。此外,预报精度会随TEC样本序列长度增加而提高,但40天左右为其最佳样本长度,如超过此长度,其精度会逐渐降低;而相同样本数据的预报精度会随预报长度的增加而减小,初期并不明显,但超过30天其相对精度将随时间明显降低。     

GPS坐标时序共模误差提取方法研究

针对GPS坐标时序数据中存在的共模误差(CME),研究利用堆栈滤波(SF)、网络反演滤波(NIF)和主成分分析(PCA)三种方法进行剔除,以提高GPS监测区域地表位移的精度. 通过构建GPS坐标时序模型,去除明显构造运动,提取噪声残差时序,将隐含在噪声残差时序中的区域CME利用SF、NIF、PCA方法提取出来. 以日本房总半岛2019—2021年GPS坐标时序为例,比较三种方法和GPS站点空间分辨率对CME提取的影响,分析CME去除前后慢滑移地表位移的变化. 研究结果表明:SF、NIF、PCA方法提取CME的结果基本一致;GPS站点空间分辨率降低,提取的CME离散度增大;CME对慢滑移地表水平位移的大小和方向均会产生影响,需进行剔除.