顾及有色噪声的ETS对GPS坐标时间序列影响分析

以12个GPS站12年的坐标序列为研究对象.采用Kashyap信息准则（KIC）噪声模型估计准则对四种组合噪声特性进行估计,探讨慢滑移（ETS）现象对GPS站坐标时间序列的影响,结果表明:ETS引起了GPS站坐标序列模型的变化,E、N方向分量噪声模型占比与U分量模型占比差异较大,可能造成噪声模型的错误估计;ETS后的站速度及其不确定度相比ETS前站速度及其不确定度均有增加,且在U分量表现明显;特殊地理位置的测站可进行标记研究,尽量减少地震运动带来的不利影响,为地壳运动研究提供有价值的参考资料．      

顾及有色噪声影响的甘肃境内CMONOC基准站坐标时间序列分析

针对甘肃省境内19个CMONOC基准站坐标时间序列结果,采用极大似然估计法(MLE)探讨了各基准站的最优噪声模型,确定了基准站的速度场,并分析了甘肃省地壳运动状况.研究结果表明:甘肃省境内CMONOC基准站各坐标分量噪声特性存在较大的差异,"白噪声+闪烁噪声(WN+FN)"为最优噪声模型,能够更好地描述基准站坐标时间序...     

顾及共模误差的大区域GPS网坐标时间序列噪声分析

噪声分析对GPS时间序列分析有着重要影响,然而针对时间跨度较长的大尺度GPS网的共模误差相关研究较少。本文选取了平均基线长度大于2000 km的欧洲地区9个GPS台站2006-2014年的数据,使用主成分分析法剔除坐标时间序列的共模误差,同时利用极大似然估计的方法对滤波前后的时间序列进行了噪声分析。结果表明,欧洲地区广域GPS网的噪声模型存在多样性,各个分量具有不同的噪声特性,主要表现为白噪声+闪烁噪声、白噪声+幂率噪声,少部分台站N、E两个方向含有随机漫步噪声。经过空间滤波后,部分台站最优噪声模型发生改变,但仍以白噪声+闪烁噪声、白噪声+幂率噪声为主。滤波对N、E方向速度场影响为0.2 mm/a,U方向速度场影响为0.5 mm/a。     

处理有色噪声的现代时间序列分析法

在动态导航定位中,目前绝大多数数据处理理论和软件都假设系统状态误差和观测模型误差为高斯白噪声。但在实际应用中,由于卫星轨道误差、大气环境等因素的干扰,使得观测误差和动力学模型误差往往不属于白噪声序列,而是具有一定时间相关或空间相关性的有色噪声。本文将有色噪声归为随机模型进行研究,采用多项式长除法将有色噪声模型展开成级数形式,再根据误差理论求取有色噪声的方差,由该方差修正有色噪声的随机模型,利用现代时间序列分析理论求出状态参数的最优估计值。为了说明该方法的正确性和有效性,用一组动态GPS实测数据进行验证,计算结果表明该方法能有效地抑制有色噪声对动态系统参数估值的影响。     

顾及时间相关噪声的单频GPS精密单点定位

扩展Kalman滤波(EKF)常常被用于单频GPS精密单点定位.Kalman滤波的前提假设之一是观测噪声为白噪声,即时间不相关,这在实践中往往不能满足.因为单频GPS观测值中包含有很难被完全消除的电离层、对流层等大气折射误差,以及多路径影响误差.这些误差在时间上是相关的,严重地影响了滤波解的精度和收敛时间.这里提出一种顾及时间相关噪声的Kalman滤波,在移动窗口内,利用核估计预测时间相关噪声的系统部分,进而实时修正当前历元的观测值和观测向量的协方差矩阵.该方法还有一个明显的优点就是,在滤波过程中不需要对时间相关误差做任何假设.最后通过一个实测算例验证了该算法的适用性.     

顾及时间相关噪声的单频GPS精密单点定位

扩展Kalman滤波(EKF)常常被用于单频GPS精密单点定位。Kalman滤波的前提假设之一是观测噪声为白噪声,即时间不相关,这在实践中往往不能满足。因为单频GPS观测值中包含有很难被完全消除的电离层、对流层等大气折射误差,以及多路径影响误差。这些误差在时间上是相关的,严重地影响了滤波解的精度和收敛时间。这里提出一种顾及时间相关噪声的Kalman滤波,在移动窗口内,利用核估计预测时间相关噪声的系统部分,进而实时修正当前历元的观测值和观测向量的协方差矩阵。该方法还有一个明显的优点就是,在滤波过程中不需要对时间相关误差做任何假设。最后通过一个实测算例验证了该算法的适用性。     

顾及信号相关关系的GPS坐标监测序列噪声分析

时间序列分析、谱分析和小波分析理论是对信号进行时、频域分析的主要方法,对GPS坐标监测序列研究并分析其噪声序列发现,GPS坐标监测序列中的噪声主要包含白噪声和闪烁噪声,但是大多数噪声分析方法未考虑信号之间的相关关系。针对GPS站坐标监测序列,在分析2维坐标信号之间相关性的基础上,采用多变量小波去噪工具实现坐标监测序列的2维去噪,对得到的2维噪声序列进行谱分析,并与传统1维去噪方法比较。以苏通大桥GPS坐标监测序列为实例进行分析,结果表明:顾及信号间相关关系的GPS坐标监测序列的噪声分析更加符合实际情况。     

环渤海区域GPS坐标时间序列噪声分析

本文以环渤海区域GPS基准站2013年至2018年观测数据为基础,从噪声特性及时间序列参数方面进行分析。利用最大似然估计法估计环渤海区域27个测站坐标时间序列在不同噪声模型下的噪声量级及时间序列参数。针对最佳噪声模型,利用谱指数和最大似然估计两种方法分别从定性和定量确定。结果表明,测站的最佳噪声模型主要有WN+FN和WN+FN+RWN两种模型组合,绝大多数测站的最佳噪声模型为WN+FN,其中WN+FN+RWN模型主要分布在基岩类型为土层的基准站上,WN+FN模型主要分布在基岩类型为基岩的基准站上。     

顾及速度约束的基于时间序列GPS漂移数据处理方法

提出了一种基于时间序列的GPS轨迹数据漂移去除算法。本算法无需提供出行目的和交通方式等附加信息,基于原始GPS数据中的经纬度和时间信息来进行漂移点校正处理。首先,对每条轨迹进行分段,并对每段进行自相关系数检测,判断是否存在漂移;然后,利用速度约束条件查找漂移点;最后,用样条插值法校正漂移点。使用该方法对武汉大学学生的出行轨迹数据进行了漂移处理。实验结果表明,本方法能够有效去除轨迹数据中的漂移点,适用于GPS原始数据预处理。     

顾及MLE的IGS坐标时间序列噪声模型特性分析

以30个GPS基准站坐标序列为对象,提出分别采用赤池信息量准则(AIC)与贝叶斯信息准则(BIC)噪声模型估计准则判定GPS时间序列噪声特性,对比分析GPS时间序列噪声模型特性,探讨不同噪声模型对GPS站速度及其不确定度的影响.结果表明GPS站坐标序列噪声模型主要表现为FN+WN、PL及FN+RW+WN噪声模型特性;FN+WN噪声模型对GPS站速度估计值的影响相对较小,但在U分量影响最为明显;此外,RW对站速度不确定度的影响不可忽略,正确获取模型参数估计的实际不确定度及改正噪声分量对于合理应用GPS坐标时间序列数据具有重要的意义.     

顾及有色噪声影响的位置域双频载波相位平滑伪距算法

载波平滑伪距技术是一种有效的GNSS数据处理技术,在很多高精度实时定位场合得到了广泛的应用。本文在随机模型中考虑载波相位时间差分观测量中有限冲激响应有色观测噪声的影响,推导出采用递归最小二乘方法的距离域和位置域双频载波相位平滑伪距算法,并利用实测数据验证了新算法的有效性。试验表明,相位平滑伪距能够减小伪距观测值的误差,提高伪距观测量的精度,从而提高定位精度;相对于传统的算法,距离域与位置域滤波的伪距平滑精度均有提高,三维定位误差精度均得到改善;同时表明,载波相位时间差分的有色噪声对平滑效果和定位精度有一定的影响。     

GPS坐标时间序列中的异常高频周期性噪声

本文分析了中国地壳运动观测网络GPS基准站及中国周边IGS连续站坐标中的周期性噪声,在北、东和垂向分量坐标时间序列中均发现了周期约351/n(n=1,…,6)天的正弦项,而地表质量负荷造成的位移序列中并没有对应的成分,不能解释异常周期项的来源。在估计台站的运动速率时,如考虑此类"异常"周期项,速率误差略微减小,而周年项振幅的估计误差显著增大,且残差离散度未见明显改善。因此,不推荐在GPS速率矢量反演中加入异常周期项参数。     

GPS坐标时间序列噪声估计及相关性分析

比较分析了极大似然估计法、最小二乘方差分量估计法以及最小范数二次无偏估计法对GPS站坐标时间序列噪声的估计效果,确定最小范数二次无偏估计法为最优的噪声方差估计方法。在此基础上对中国及其周边区域20个IGS站坐标时间序列中各方向噪声方差进行一元线性回归分析。结果表明,中国及其周边区域IGS站不同方向的噪声间具有中等强度以上的相关性,其中N方向闪烁噪声与其他方向闪烁噪声的相关性要强于白噪声。水平方向的噪声振幅能够解释垂直方向噪声振幅变化的40%~60%,而N方向噪声振幅能够解释E方向噪声振幅变化的60%~80%,获得的线性回归方程具有使用价值。     

顾及有色噪声影响的青海地区应变场分析

基于青海地区14个中国大陆构造环境监测网络(CMONOC)连续站10年的坐标时间序列数据,利用贝叶斯信息准则(BIC)确定各连续站的最优噪声模型,进而得出修正后的水平速度场,并在此基础上建立整体旋转与线性应变模型来分析青海地区的应变特征.结果表明:青海地区CMONOC连续站坐标时间序列各方向的噪声特性存在较大差异,东(...     

GPS坐标时间序列严密三维噪声模型建立方法

积累多年的GPS基准站坐标时间序列被广泛应用于大地测量学与地球动力学研究。实现坐标时间序列中噪声与信号的有效分离并建立顾及不同分量噪声之间相关性的严密三维噪声模型,有助于确定测站线性以及非线性运动参数估值更加真实的不确定度。这对于精化速度场、合理解释地壳形变特征、建立毫米级的地球参考框架等研究具有重要的科学和现实意义。     

顾及有色噪声的光纤陀螺随机噪声自适应滤波方法

作为光纤陀螺误差的重要组成部分,随机噪声严重影响着光纤陀螺的精度,对光纤陀螺随机噪声进行准确建模和补偿是提升陀螺精度的有效方式。本文针对光纤陀螺随机噪声的复杂性,难以对其进行精确分析,ARIMA （auto-regressive moving average）模型Kalman滤波中有色噪声不能使用状态扩充法建模的问题,扩展了Harvey方程,实现有色噪声白化。同时,考虑先验噪声的不确定性以及模型参数在线更新导致的参数与状态噪声相互耦合,分析了动态Allan方差估计量测噪声的不足,使用VBAKF （variational Bayesian adaptive Kalman filter）实时修正滤波状态噪声与量测噪声。试验表明,Harvey法较传统滤波建模方式,随机噪声序列方差降低40%,Harvey法结合VBAKF使序列方差降低了54%;VBAKF较动态Allan方差,可以更好地估计量测噪声。结果表明,此方法可有效抑制随机噪声Kalman滤波中有色噪声和随机模型不准确的影响,提高随机误差补偿精度。     

GPS时间序列分析

GPS时间序列可以用于获取各种地球物理现象、地壳运动的季节性变化规律和板块运动的速度,对地球动力学的研究具有相当重要的意义。本文详细阐述了GPS时间序列分析的方法及其过程,对国内IGS站数据的时间序列进行了分析,并运用功率谱分析其残差时间序列,最后获得GPS连续跟踪站时间序列的噪声类型。     

顾及有色噪声的自适应粒子滤波UWB定位算法

传统卡尔曼滤波算法要求噪声模型符合高斯分布,在UWB室内定位中,由于载体本身的机制等干扰,观测噪声不仅仅是白噪声,也存在有色噪声的情况,而粒子滤波可以处理有色噪声的问题。本文通过增加似然分布自适应调整来改进粒子滤波用于目标跟踪的精度,同时研究在白噪声、有色噪声下似然分布自适应调整粒子滤波和拓展卡尔曼滤波在UWB中的优势与不同。试验结果表明：观测噪声为白噪声时,拓展卡尔曼滤波和粒子滤波均可以较好地实现对行人的定位跟踪;观测噪声为有色噪声时,自适应粒子滤波定位效果优于粒子滤波、拓展卡尔曼滤波。     

不同GPS时间序列跨度对噪声模型建立的影响

针对现有GPS时间序列研究中时间序列跨度方面研究较少,该文对不同GPS时间序列跨度对噪声模型建立的影响进行分析。选取ITRF2008框架下中国区域的10个IGS基准站的坐标时间序列,将每个序列按照时间跨度分为5a、10a、15a和20a4个时段,分别求取各时段的谱指数,采用不同的噪声模型组合对它们进行噪声分析,并对结果进行对比。结果表明:随着时间序列长度的增加,谱指数呈减小趋势,FN+RWN+WN在所有最优噪声模型中所占比例上升,FN+RWM+WN中RWN在所有噪声分量中所占比例呈上升趋势,噪声的长周期分量变得显著;同一测站在不同长度时段内所求最优噪声模型、速度场差别较大,在研究分析测站最优噪声模型、速度场时需要指出获取该时间序列的时段。     

顾及有色噪声的铁路大跨度桥梁BDS变形分析

利用GNSS技术对铁路大跨度桥梁进行变形监测,对于桥梁的安全控制和铁路行车安全具有重要意义。目前对桥梁的GNSS变形分析研究绝大部分集中于公路桥梁,涉及对变形控制要求更加严格的铁路桥梁的研究较少,且以往研究忽略了变形时间序列中有色噪声的影响。以上因素不利于对铁路大跨度桥梁的GNSS精确变形分析。本文以位于江西赣州的赣江特大桥的GPS和BDS监测数据为例,利用主成分分析对有色噪声进行滤波,分析了有色噪声对铁路桥梁变形分析结果的的影响。试验结果表明,昼夜温差变化导致铁路斜拉桥的中跨和索塔分别在垂向以及纵向均产生周期约为一天的变形;根据GPS和BDS变形时间序列获得的变形结果之间存在差异;有色噪声对变形参数估计结果影响较小,但忽略有色噪声会使变形参数估值的不确定度减小80%,导致对变形分析结果的精度过于乐观。利用主成分分析可以显著地削弱有色噪声,使变形参数估值的不确定度降低约73%。