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。     

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。     

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...     

共模误差对陆态网测站速度场估计的影响

本文基于52个陆态网连续运行观测站和中国境内及周边10个IGS站近5年的坐标时间序列,利用相关系数加权的叠加滤波法定量计算坐标序列中存在的共模误差,并使用CATS软件分别估计测站各分量剔除共模误差前后的坐标时间序列的速度及其精度,结果显示:在E、N、U分量上,相对于原始坐标时间序列,由剔除共模误差的坐标时间序列整理而得的测站各分量估计速度与陆态网发布速度偏差的均值分别减小了7.32%,1.87%,7.84%,同时各分量估计速度的精度均值也分别提高了33.43%,21.11%,59.26%,这表明在估计区域的测站速度场时,若不剔除原始坐标序列中存在的共模误差,测站的运动速度及其精度可能会被不恰当地估计,即利用剔除共模误差后的坐标时间序列而得结果理论上更加准确可靠。     

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.     

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。     

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。     

川滇地壳形变信息的GNSS时空探测及分析

针对GNSS时空分析过程中地壳异常形变信息量级小、难以发现的问题,该文利用独立成分分析探测川滇地区2011—2017年异常形变的时空影响。计算各分量的贡献值,结合空间响应,确定GNSS坐标时间序列的共模误差,进而利用功率谱分析其物理特征。结果显示,N、E、U 3个方向的共模误差均为分形白噪声,且具有58.07 d的共同周期。此外,在“次要”分量中探测到3个异常信号,持续时间为8～12个月,最大位移超过6 mm。异常信号的影响范围主要为云南地区、龙门山断裂带西南段以及岷江断裂带。地壳形变的时空分析结果有助于探索川滇地区共模误差的地球物理意义,为动态分析川滇地震的时空影响提供了数据参考。     

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。     

GNSS坐标时间序列噪声特征分析

为了研究我国目前建立的连续运行参考网络（CORS）GNSS基准站的坐标时间序列噪声特征是否与国际领域研究的成果相符合,对江苏CORS网连续3年24个分布均匀的GNSS基准站的数据进行处理,利用GAMIT软件获取了各基准站的坐标时间序列,并利用CATS软件采用最大似然估计法对坐标时间序列的噪声特征进行了分析,结果表明：GNSS基准站坐标时间序列不仅包含白噪声,还包含有色噪声;GNSS基准站坐标时间序列在N、E、U方向的噪声类型并不完全一致,其中N、E方向的最佳噪声模型为“WH＋FN＋RWN”,U方向的最佳噪声模型为“WH＋FN”.     

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。     

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．      

PCA方法在GPS坐标时间序列分析中的应用

以安徽及邻区8个GPS连续站点的观测数据为基础,应用主成分分析法提取其共模误差,并对扣除共模误差前后的残余时间序列进行了对比分析。结果显示,扣除共模误差后的残余时间序列的周期性变化较为明显,数据信噪比有所提高。     

基于ICEEMDAN与环境负载的GNSS坐标时序非线性形变去除

非线性形变影响全球卫星导航系统(GNSS)坐标时序精度. 采用改进的自适应噪声总体集合经验模态分解(ICEEMDAN)和环境负载改正相结合的方法开展GNSS测站非线性形变去除研究. 首先使用GMIS软件将GNSS坐标时序补充完整并去除粗差,然后使用ICEEMDAN方法对GNSS坐标时序进行分解,使用排列熵算法选取包含噪声和非线性形变的高频分量,最后使用环境负载对高频分量进行去除,利用经验模态分解(EMD)方法和环境负载结合的方法进行去除效果对比. 研究结果表明:非线性形变去除后的GNSS坐标时序均方根(RMS)变化各有区别,垂向(U)方向最为明显,最大值达6.715 mm,东(E)方向次之,北(N)方向最小;ICEEMDAN方法和环境负载改正结合后N方向的非线性形变全部得到了削弱,E方向的非线性形变有75％得到了削弱,U方向的非线性形变有62.5％得到了削弱,其改正效果优于EMD方法和环境负载结合的改正效果.      

高频GNSS信号去噪的小波和多方向主成分分析

针对传统主成分分析(PCA)忽视测站各坐标分量之间相关性的问题,提出了一种小波去噪和多方向主成分分析(WD-MPCA)组合的方法. 该方法弥补了传统PCA的缺陷,与经验模态分解和主成分分析(EMD-PCA)组合方法及小波去噪和主成分分析(WD-PCA)组合方法相比,WD-MPCA组合方法精度最高. 经WD-MPCA组合方法去噪后,其平均中误差分别为0.83 mm、0.85 mm和8.30 mm,比原始坐标残差时间序列的平均中误差分别降低了81.14%、81.91%和40.37%. WD-MPCA组合方法充分考虑了各测站不同分量之间的相关性,可以有效去除信号中的高频随机白噪声(WN)和低频有色噪声(CN),这对高频全球卫星导航系统(GNSS)技术的实际应用和理论发展具有重要的意义.