基于SSA-Sn法的GNSS坐标时间序列粗差探测

针对GNSS高程坐标时间序列中含有粗差、高程坐标时间序列不平稳、非线性变化导致异常值探测困难等问题,提出一种奇异谱分析SSA与S_n估计量相结合的粗差探测方法。利用实验模拟数据和实测数据分别对该方法的探测效果同常规3σ法和MAD法进行对比,结果表明,SSA-S_n粗差探测方法的总体探测效果更好,能够满足GNSS坐标时间序列高可靠性的需求。     

一种基于MAD改进的GNSS高程时间序列粗差探测方法

针对GNSS高程时间序列中不可避免地含有粗差,以及在非线性、不平稳性的高程时间序列中粗差难以探测的问题,在传统MAD方法基础上,构建一种引入小波分析的WT-MAD粗差探测方法.利用模拟数据和LHAZ、BJFS、TWTF三个IGS站的实测高程数据进行实验,将WT-MAD法与基于最小二乘的3σ法、IQR法和MAD法进行对比...     

基于奇异谱分析的GNSS坐标时间序列粗差探测与噪声估计

考虑到传统谐波模型难以精确描述GNSS坐标时间序列的非线性变化,导致信号和噪声不能很好地分离,进一步影响粗差探测和噪声估计,本文提出一种基于奇异谱分析的粗差探测与噪声估计算法。首先采用奇异谱分析方法分离出GNSS坐标时间序列中的信号与噪声,然后基于IQR准则探测噪声中的粗差,最后采用最小二乘方差分量估计（LS_VCE）方法定量估计各噪声分量。算例表明,相比于传统基于谐波模型的算法,该算法的粗差探测准确率更高,且估计的噪声分量与真值更接近。     

GNSS形变监测时间序列的粗差数据处理方法

针对GNSS形变监测的传统粗差探测算法性能受限于数据长度的问题,提出基于小波分析的一阶导数粗差剔除法。首先使用新算法对原始信号进行粗差剔除,再利用广义延拓插值补充残缺点。实测算例结果表明,新算法执行时间是3倍中误差法（3σ法）的0.01倍,插值后与真实值偏离仅0.03 mm,远优于其他传统粗差探测手段。     

顾及三维方向的GNSS坐标时间序列粗差探测方法

针对GNSS坐标时间序列中粗差为三维位置粗差的特点,提出综合三维坐标的迭代最小二乘粗差探测方法。通过实验模拟数据,分别利用3倍中误差（3σ）准则和四分位距（interquartile range, IQR）准则对单方向和综合N、E、U三方向的粗差进行探测。结果表明,2种判别准则中,综合考虑3个方向的探测效果远好于单方向的探测效果,且探测效率均超过95%;3σ准则的探测效率稍高于IQR准则,但误判率也较高。在实测数据中的应用表明,SOPAC(Scrips Orbit and Permanent Array Center)提供的部分raw类型全球IGS站时间序列中粗差占0.1%~4.7%;运用IQR准则综合3个方向的粗差探测得到的时间序列要比cleaned trend类型更加干净。     

2015年尼泊尔MW7.8地震近场GNSS时间序列分析

收集尼泊尔地震近场密集的GNSS测站数据,采用GAMIT/GLOBK软件包解算2011～2017年尼泊尔近场58个GNSS连续观测站和41个震后GNSS流动观测站数据,对获得的数据进行周期性、共模误差以及噪声的时间序列分析。结果显示：1)GRACE改正GNSS时间序列周期项,可使E、N、U三个分量的WRMS平均降低15.52%、26.41%和45.06%;2)针对时间序列中存在大量缺失数据,改进传统的PCA方法,利用第一主成分计算共模误差,3个分量有效率分别达到61.91%、53.91%和53.88%;3)噪声分析表明,尼泊尔地震近场GNSS站点最佳噪声模型为WN+FN,相比单纯的WN模型,WN+FN模型估计震间速度、同震和震后位移误差分别约为其6～9倍、4～7倍和2～4倍。该研究结果对区域坐标框架维护、尼泊尔地震的同震破裂和震后余滑的地球物理模型反演具有重要意义。     

LOESS用于GNSS垂向坐标时间序列噪声识别与提取

针对GNSS垂向坐标时间序列噪声复杂、精度较差等特点,采用局部加权回归模型(locally weighted regression, LOESS)对中国大陆构造环境监测网络中289个GNSS站的垂向坐标时间序列进行降噪分析。首先利用LOESS方法对预处理后的时间序列进行降噪处理,得到降噪后的时间序列及噪声序列;然后采用Durbin-Watson(DW)检验对降噪后的噪声序列进行自相关性检验,同时采用Wilcoxon秩和检验方法对降噪前后序列的标准差、噪声项、速度不确定度等指标进行显著性检验;最后采用降噪前后序列的信噪比及前3个指标来定量评价降噪效果。结果表明,各测站降噪后的噪声序列不存在自相关性,采用LOESS方法降噪处理后各评价指标均有显著改正,表明LOESS方法能够有效减少GNSS垂向坐标时间序列中的噪声,进一步提高GNSS垂向坐标时间序列的精度。     

Prophet模型在GNSS坐标时间序列中的插值分析

针对GNSS坐标时间序列中存在数据缺失的问题,提出将Prophet模型应用于GNSS坐标时间序列的插值中。设计不同的数据随机缺失比例和连续缺失长度,使用Prophet模型、拉格朗日法和三次样条法进行对比实验。结果表明,Prophet模型在GNSS坐标时间序列中具有更高的插值精度并能够保持较好的稳定性,且对于连续缺失的数据插值有着明显的优势。     

SSA-VMD与小波分解结合的GNSS坐标时序降噪方法

利用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化变分模态分解(VMD),然后结合小波分解(WD),提出一种GNSS坐标时间序列降噪方法IVMD-WD。利用仿真信号和10个基准站的实测数据进行GNSS坐标时间序列降噪实验。结果表明,IVMD-WD方法的降噪效果优于经验模态分解(EMD)、集合经验模态分解(EEMD)和WD,能够更加有效地剔除GNSS坐标时间序列中的噪声。     

基于CYGNSS数据的星载GNSS-R水体分布探测方法研究

利用CYGNSS（cyclone global navigation satellite system）采集的GNSS卫星反射信号,提出一种基于星载GNSS-R的水体分布探测方法。首先对CYGNSS低轨卫星星座采集的GNSS反射信号进行处理,获取地表反射率数据;再按0.01°×0.01°的空间分辨率将研究区划分为格网,剔除异常值和无效值后,利用区域均值算法重新计算各格网的反射率,并利用格网样本方差和标准差作为衡量指标,采用随机游走图像分割算法进行水体分布探测;最后利用本文提出的方法分析刚果盆地的水体分布情况,并利用MODIS数据对结果进行评估。结果表明,星载GNSS-R具有较强的水体分布探测能力,进一步拓展了GNSS-R的应用场景。     

利用主成分分析法分析GNSS坐标时间序列

利用主成分分析法对陆态网224个GNSS基准站坐标时间序列进行分析.首先对基准站原始坐标序列进行突变项拟合、粗差剔除、缺失数据插值补齐等预处理;然后对预处理后的站点残差坐标时间序列分N、E、U方向组建时间序列矩阵进行主成分分析,根据各方向主分量及其相应的空间特征向量分析站点空间响应分布特征、共模误差以及异常站点的影响....     

基于ICEEMDAN与最小二乘的GNSS垂向序列噪声与非构造形变去除

通过完备总体经验模态分解(ICEEMDAN)与最小二乘法开展GNSS垂向序列的噪声与非构造形变去除研究。首先,采用ICEEMDAN方法对GPS垂向序列进行分解,分析GNSS垂向序列的年周期项、半年周期项和趋势项;然后,通过改进的小波阈值和排列熵值法对GNSS垂向序列进行降噪处理;最后,利用最小二乘法拟合非构造形变序列,找出与其最为接近的分解层数并进行改正,获得去除噪声和非构造形变的GNSS垂向形变信息。结果表明,利用ICEEMDAN方法可实现GNSS垂向序列噪声的有效去除;采用ICEEMDAN与最小二乘法可提高GNSS垂向序列形变测量精度,其中RMS值平均减小1.28 mm,WRMS差值平均增大0.33 mm。     

一种快速重叠开窗拟合算法及其在电离层拟合中的应用

提出一种基于分段的重叠窗口拟合算法,它将分段窗口分为边界区、重叠区和内部区,通过对前后窗口重叠区拟合值的加权平均,使窗口间拟合值的变化连续。采用实测GNSS电离层数据,分别对逐历元滑动窗口、独立分段窗口和重叠窗口3种算法进行实验对比,其中在以400历元窗口对NKLG站G01的电离层拟合计算中,逐历元法耗费121.618 s,而独立分段法和重叠分段法只分别用了0.396 s和0.985 s,计算效率分别为前者的307倍和123倍。结果证明,该算法兼顾计算精度与执行效率,是处理数据量较大、连续且变化剧烈的时间序列的有效方法。     

基于混沌时间序列的黄土滑坡变形预测方法及应用

采用GNSS技术进行滑坡变形监测时,由于多路径等观测误差的存在,直接使用GNSS监测结果进行变形预测会影响预测结果的精度。为了探讨GNSS测量误差对变形预测结果的影响程度,考虑到滑坡系统的混沌特性,采用混沌理论对陕西泾阳地区庙店滑坡GNSS变形监测结果抑噪处理前后的时间序列进行了对比分析。首先,采用互信息量法确定监测序列的时间延迟、用改进的虚假邻近点法(Cao算法)确定嵌入维数,获取相空间重构参数;然后使用最大Lyapunov指数对两种变形监测序列进行混沌特性识别;最后,分别使用加权一阶局域预测方法、最大Lyapunov指数预测方法和BP神经网络预测方法对滑坡变形监测结果进行预测。结果表明:GNSS滑坡变形监测结果抑噪处理前后的时间序列满足混沌特性,说明滑坡系统具有混沌特性;在3种混沌时间序列预测方法中,BP神经网络预测方法的效果较好,且该方法预测结果的平均绝对误差(MAE)和平均相对误差(MRE)分别为0.4 mm和11.9%,经过S-变换抑噪处理后,预测结果的平均绝对误差和平均相对误差分别为0.1 mm和4.1%,预测效果有明显改善。     

顾及偏态的IQR法则在GPS时间序列异常值探测中的应用

引入非正态数据分布偏态因子MC值对GPS时间序列的偏态性进行度量,并构造相应的函数,改进标准IQR法则中异常值的探测区间。利用Sopac提供的CHAN站时间序列进行实验,剔除异常值后进行插补,人工添加不同量级、不同密度的异常值。分别对比两种方案的探测结果,证实顾及偏态的IQR法则较标准IQR法则算法更严谨、探测效果更好。     

基于Prophet-XGBoost模型的GNSS高程时间序列预测

针对GNSS时间序列非平稳性和非线性等特点,通过分析XGBoost模型与Prophet模型的适用性与特点,构建Prophet-XGBoost预测模型。该模型先通过Prophet模型对GNSS原始时间序列进行分解,然后通过XGBoost模型进行分部预测,等权相加得到预测结果。实验选用ALGO、ALRT、BRST三个IGS站U分量日坐标时间序列数据,采用MAE和RMSE作为评价指标。结果表明,与单一的XGBoost模型和Prophet模型相比,Prophet-XGBoost模型的MAE和RMSE值均得到一定程度优化,说明该模型具备有效性,可用于GNSS时间序列预测。     

奇异谱迭代区间四分法在GPS坐标时间序列插补中的应用

采用奇异谱迭代的区间四分法进行GPS坐标时间序列的插补。该方法基于自适应滤波的方法,从不完整的坐标时间序列中提取主要的特征成分完成插值,是对奇异谱迭代插值算法的改进。将本文方法与拉格朗日插值法进行比较发现,本文方法不仅拥有更高的插值精度,而且解决了奇异谱迭代插值的效率问题,计算效率得到很大提高。     

环境负载对GNSS坐标时间序列噪声特性的影响研究

基于中国大陆构造环境监测网络的连续GNSS观测数据,选取云南省25个测站的坐标时间序列研究地表质量变化对建立噪声模型的影响。计算陆地水负载、大气压负载和非潮汐海洋负载引起的测站非线性变化,采用极大似然估计对不同噪声组合进行分析,分别建立负载改正前后各GNSS测站的最优噪声模型,同时估计速度的不确定度。结果发现,云南省GNSS测站各分量的噪声特性主要表现为闪烁噪声+白噪声(FN+WN);环境负载改正能够改变坐标时间序列的最优噪声模型;用加入环境负载改正后建立的最优噪声模型估计各测站的速度不确定度,对于E、N、U分量,分别有72%、80%、68%的测站的速度不确定度变小。     

基于共性误差的CORS站坐标时间序列分析

以某省9个CORS站点为例,采用区域叠加滤波法提取CORS站坐标时间序列中的共性误差;然后,计算剔除共性误差前后TEST站坐标时间序列的周期功率谱图,分析共性误差对坐标时间序列的影响;最后,利用最大似然法确定顾及共性误差的CORS站坐标时间序列噪声模型。结果表明,CORS站坐标时间序列的3个坐标分量具有不同的噪声性质。     

顾及GNSS坐标时间序列中季节信号的CEEMD降噪方法

针对互补集合经验模态分解（complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD）在GNSS坐标时间序列降噪过程中需要选取筛选准则的问题,提出一种顾及GNSS坐标时间序列中季节信号的CEEMD降噪方法。首先利用CEEMD方法对GNSS坐标时间序列进行分解,然后计算各本征模态函数（intrinsic mode function,IMF）的平均周期,将平均周期低于120 d的IMF分量作为噪声分量扣除,并重构剩余分量为信号分量。利用该方法对中国大陆227个GNSS垂向坐标时间序列进行降噪,并与以连续均方误差和相关系数为筛选准则的CEEMD降噪方法的结果进行对比。结果表明,本文方法未出现过度降噪,而其他2种方法均导致部分测站的季节信号被扣除;在未过度降噪站点,本文方法GNSS坐标时间序列的RMS、幂律噪声和速度不确定度的平均改正率分别为19.13%、88.29%和86.46%,优于其他2种方法。