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顾及共模误差的四川连续GPS基准站坐标时间序列噪声分析

使用GAMIT/GLOBK软件处理四川省内23个连续GPS基准站2010～2015年数据，获取各测站的坐标时间序列，然后利用堆栈法对其进行空间滤波以剔除共模误差，通过谱指数计算和最大似然估计法（MLE）对滤波后的GPS站坐标时间序列进行噪声分析。结果表明，四川连续GPS基准站坐标时间序列N、U方向最优噪声模型为WN+FN，E方向最优噪声模型为WN+FN+RWN；空间滤波可以降低闪烁噪声，同时使一些测站显现出随机漫步噪声；根据GPS站坐标时间序列估计基准站速度时，应当顾及有色噪声的影响。     

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顾及共模误差的西南极GPS坐标时间序列噪声分析

使用Bernese 5.2软件双差定位程序处理西南极区域24个GPS基准站9 a的观测资料,获得各站单日解坐标时间序列.利用主分量分析法和独立分析法对其进行空间滤波,对比分析2种方法的滤波效果,然后采用极大似然估计法分析滤波前后各站时间序列的噪声特征,建立最优噪声模型,并分析共模误差对测站速度的影响.结果表明,2种方法...     

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GPS软件接收机捕获方法研究

为解决GPS软件接收机中频信号的捕获问题,首先基于FFT的并行码捕获实现了对基带信号的粗捕,对粗捕的捕获判决进行改进,采用自适应门限值调整方法,即基于次高峰判决,同时对次高峰的寻找采用开窗原理;然后利用FFT的频域分析方法进行精捕。与传统相位差分精捕不同,利用FFT频域内对中频信号进行精捕,通过增大FFT变换的点数来提高精捕频率的分辨率,同时具体给出了粗捕和精捕的具体捕获步骤以及主要的技术问题;最后利用一组GPS实测数据对上述分析进行了计算,实验结果表明：基于FFT的GPS信号的粗捕与利用FFT的频域精捕方法非常有效,捕获快速准确,可以满足GPS软件接收机的要求。     

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。     

PCA和KLE在高采样率GPS定位中的应用

为抑制多路径误差和随机噪声以提高定位精度,引入主成分分析（PCA）和KLE变换方法对定位坐标序列随机噪声水平进行评价、提取和消除多天坐标序列中的多路径误差。对比分析结果表明,主成分系数比值能有效地反映出强随机噪声对某天定位坐标序列的影响,PCA方法能有效地提取和消除多天定位坐标序列中的多路径误差,显著提高定位精度。KLE变换对随机噪声污染不敏感,对多路径误差的滤波能力较PCA略弱,但其对随机噪声以及局部异常具有较好的抑制作用。     

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