考虑多种权重因子的改进叠加滤波方法

针对在提取区域GNSS时间序列共模误差时会存在忽略站间相关性的问题,本文在已有叠加滤波的研究基础上,引入单日解精度、相关系数和距离因子等多种权重因子,提出了考虑多种权重因子的改进叠加滤波方法,并选取山西省测站数据以验证该方法的适用性。结果表明：利用本文的改进叠加滤波方法,测站坐标残差时间序列的均方根在N、E、U 3个分量上可分别平均降低48.53%、39.42%、48.61%,滤波对N、E方向上的速度影响为0.5 mm/a, U方向上为1 mm/a。相较于区域叠加滤波,改进后的方法可使残差时间序列的均方根进一步降低20%～40%,能更加准确地提取共模误差,为区域地壳运动及动力学的分析研究提供精细可靠的数据支持。     

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。     

大空间尺度GPS网共模误差提取方法研究

基于全球分布均匀且时间跨度大于10a的138个IGS基准站坐标时间序列,分析了大空间尺度GPS网基准站坐标时间序列之间的相关性,发现部分测站之间的距离超过5 000km时仍存在较显著的相关性。针对目前共模误差提取方法存在的不足,引入相关系数作为权重因子,改进了区域叠加滤波算法。并利用IGS基准站坐标时间序列验证了此方法。结果表明,改进后的相关系数加权叠加滤波算法能够有效地提取大空间尺度GPS网坐标时间序列中的共模误差。     

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。     

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。     

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。     

基于独立分量法的新疆GNSS时间序列共模误差分析CSCD

共模误差(CME)是区域连续全球卫星导航系统(GNSS)网中的主要误差来源之一.针对GNSS时间序列具有非高斯分布特征,基于二阶统计量的主成分分析(PCA)难以准确提取出CME分量问题,采用具有高阶统计量的独立分量分析(ICA)对CME进行提取.以2011—2018年新疆区域GNSS坐标时间序列为例,将PCA滤波效果进行对比验证,分析了CME对GNSS坐标时间序列的影响,并对CME序列进行周期分析.结果表明:前6个独立分量包含CME分量,这可能与卫星轨道、地表质量负荷和时钟误差有关,ICA滤波后东(N)、北(E)、天顶(U)三个方向的均方根(RMS)值分别降低31.83%、32.29%、35.49%,速度不确定度分别降低44.14%、38.49%、43.32%,各测站的周期项振幅较滤波前更一致,有效地剔除了CME,提高了坐标时间序列的精度.     

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。     

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。     

区域GPS网共模误差的提取与成因分析

以位于美国南加州区域的41个GPS站点为例,利用主成分分析法对该区域共模误差进行了有效提取,结果表明共模误差在该区域空间响应具有较好的一致性。滤波后,均方根值(RMS)在E方向上平均降低了42.9%,在N方向上平均降低了39.1%,在U方向上平均降低了28.8%,表明空间滤波能够有效提高GPS坐标精度。此外,滤波后各站点相对于LOWS站点的相关系数在E方向上平均下降了89.3%,在N方向上平均下降了92.3%,在U方向上平均下降了86.5%,结果证实了共模误差是区域GPS网中各站点之间空间相关的主要来源。最后,皮尔逊相关性分析和小波相干分析证实了质量负载并不能有效地解释共模误差,共模误差最有可能来源于空间传播延迟误差。