格网DEM中基于坡度信息的粗差检测与剔除方法试验

提出了一种基于格网DEM的粗差检测及剔除方法,其基本思想是对每个表面上的点,在坡度上,高程或突变量引起的形状不连续,可能被怀疑有误差,通过坡度上每个点,应用坡度逼近或改变量来计算,考虑坡度变化的相对值,并以这些相对值计算一个统计值为判断该点合法性的阈值,使计算结果更为可靠。     

卫星重力梯度数据粗差探测方法的比较研究

比较研究了卫星重力梯度数据粗差探测的阈值法、Grubbs检验、Dixon检验和小波分析法及组合方法。基于卫星重力梯度测量粗差的来源和特征,模拟生成了重力梯度数据的粗差,利用上述粗差探测方法模拟计算的结果表明：联合Dixon检验和小波分析的组合法最有效。     

动态与静态平差方法在流动重力数据处理中的对比研究

为研究重力时变因素对流动重力网数据处理结果的影响,利用动态和静态2种平差方法对南北地震带南段流动重力观测数据进行处理,并对2种方法的重力变化结果进行对比分析。结果表明：1）重力时变因素会导致静态平差方法计算的重力变化结果存在误差,对0.5 a和1 a时间尺度下的重力变化具有较为明显的影响,但对2 a以上时间尺度下的重力变化影响较小,因此计算0.5 a和1 a时间尺度下的重力变化时宜采用动态平差方法;2）研究区内九寨沟7.0级、长宁6.0级和漾濞6.4级地震的发震地点与重力变化零值线具有较好的对应关系,重力变化图像可反映3次地震的发震背景。     

GPS静态观测中数据质量实时检测

在分析观测数据解码以及观测数据质量指标的基础上编制软件,对采集到的原始GPS观测数据进行解码与多路径效应、周跳等质量指标的分析计算,并对质量指标进行直观、实时的图形显示。介绍所写软件在工程实践中的应用,并与TEQC软件进行比较,证明了软件的正确性和可靠性。     

CHAMP卫星快速科学轨道数据的使用及精度评定

指出了德国GFZ数据中心提供的CHAMP卫星快速科学轨道数据存在的两个问题，即：1)轨道数据文件开始、结束段精度较低；2)轨道数据中存在粗差。针对这些问题，给出了CHAMP卫星快速科学轨道数据的拼接及粗差探测方法。利用德国慕尼黑技术大学提供的精密约化动力法轨道对CHAMP卫星快速轨道数据的精度进行了评估。结果表明：CHAMP卫星快速科学轨道的位置精度在10～20cm左右，速度精度为0．3～0．5mm／s。     

一种基于小波分析的卫星钟差数据粗差处理方法

针对传统MAD方法在探测钟差粗差方面存在的不足,提出一种基于小波分析的钟差数据粗差探测与处理方法.该方法利用小波变换的多尺度分析能力,将含有粗差的数据分解为低频小波系数和各层的高频小波系数,并在不同时间尺度下进行粗差探测和消除.使用CODE提供的BDS精密钟差数据进行实验,分析不同小波函数及不同分解尺度对预处理效果的影...     

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。     

多轨道时序InSAR拟稳基准平差方法研究

以我国重点沉降区(华北平原)为研究区,分析多条相邻轨道InSAR监测结果中入射角差异、形变参考点差异和大气相位差异的影响,通过引入拟稳基准平差方法,综合考虑水准基岩点、InSAR形变参考点、CORS站等因素选取拟稳点,对研究区InSAR监测结果进行稳定性分析。采用拟稳基准平差方法对时序InSAR监测结果进行整体平差,实现大范围多轨道InSAR垂直形变场基准统一。基于InSAR相邻轨道重叠区多余观测值对平差结果进行内符合精度检验,拟稳基准平差后平均误差优于5 mm,中误差优于9 mm;基于CORS站垂直位移监测结果对平差结果进行外符合精度检验,两者吻合程度较好。     

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...     

青海门源6.4级地震兰新高铁沿线强震数据分析

基于2016-01-21青海门源6.4级地震,通过分析高铁沿线台站强震数据的峰值加速度、峰值速度和仪器烈度值表明,将实时仪器烈度值作为高铁地震监控系统的报警参数受场地条件影响较小。利用沿线台站近高铁和远高铁监测点的谱比值来解释局部复杂场地条件对峰值加速度的影响,通过比较台站计算与设计的反应谱来预测高铁地震台站附近的桥梁震害情况。     

基于时序InSAR的京津高铁北京段地面沉降监测

京津高铁是中国第一条高速运行的城际铁路,其安全运行对轨道的平顺性有着严格的要求。地面沉降,尤其是不均匀地面沉降会引起部分路基和桥梁变形,威胁着高速铁路的运营安全。合成孔径雷达干涉测量技术可以大范围监测地表形变,对高速铁路沿线地面沉降具有较好的监测能力。本文以45景高分辨率TerraSAR-X 数据为基础,采用 PS-InSAR技术监测京津高铁北京段沿线地面沉降,获取京津高铁北京段沿线地面沉降的分布信息,从动静载荷视角结合北京地区地下水、断裂带、地质条件和含水层系统介质等数据,综合分析高铁沿线不均匀地面沉降的原因,为京津高铁的安全运营提供技术支撑。研究结果表明：京津高铁北京段沿线地面沉降发展在空间上存在一定差异性,北京南站至十里河区间,年沉降速率小于10 mm/a; 至十八里店区间,年沉降速率在10~40 mm/a范围内浮动;过亦庄站至东石村以东区间,最大年沉降速率达到90 mm/a;至永隆村以西,年沉降有所缓解,往东至坨堤村,沉降较为稳定,年沉降速率小于10 mm/a。地下水超采是沿线区域地面沉降的主要因素,动静载荷共同作用下对地面沉降产生一定的影响,沿线地面沉降一定程度上受到南苑—通县断裂带和旧宫断裂带构造控制,沉降量较大的路段位于粘土层较厚的大兴迭隆起。     

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。     

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。     

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灰色稳健总体最小二乘估计及高铁路基变形预测

最小二乘估计和部分变量误差模型的总体最小二乘估计不具备抵御粗差的能力。鉴于粗差可能同时出现在灰色白化微分方程的观测值和系数矩阵中,本文提出基于IGGⅢ抗差方案的部分变量总体最小二乘稳健估计。结合仿真数据和高铁路基观测数据,系统地比较稳健最小二乘、部分变量总体最小二乘、本文算法参数估计结果和算法稳定性。结果表明,本文算法预测精度高,可以应用到高铁路基沉降预测中。     

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