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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。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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对于GPS区域网坐标序列中普遍存在的共模误差(CME),常规方法是利用堆栈空间滤波去除,通常假设CME是空域不变的;而主成分分析法(PCA)和Karhunen-Loeve(KLE)展开法都是把随时间变化的台站网时间序列分解成时间域的主分量和空间域的特征分量,不限制CME的本征。因此,本文尝试结合PCA和KLE方法对GPS区域网坐标序列进行空间滤波,并通过对美国中加州Carrizo平原的一个连续运行GPS监测网进行分析,表明PCA/KLE法可有效提取共模误差,提高站点坐标精度,增强空间滤波的稳健性。 相似文献
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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。 相似文献
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基于武汉市CORS近十年连续观测的单日解坐标时间序列进行数学建模,获取了残差坐标时间序列数据,分析了测站坐标时间序列的周期性变化。为了有效地提取武汉CORS基准站坐标时间序列中的共模误差,采用空间叠加滤波算法以及相关系数叠加滤波算法对其进行空间滤波,并对比分析2种方法的滤波效果。结果表明,武汉CORS基准站单日解坐标时间序列之间存在显著的相关性,2种方法均能有效提取武汉区域共模误差,相关系数叠加滤波算法的滤波效果略优于空间叠加滤波算法。 相似文献
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改进的GPS模糊度降相关LLL算法 总被引:1,自引:1,他引:1
模糊度降相关技术可以有效提高模糊度求解的效率及成功率,LLL(A.K.Lenstra,H.W.Lenstra,L.Lovasz)算法是新出现的模糊度降相关方法。详细分析LLL算法,针对该算法中存在的缺陷,提出逆整数乔勒斯基、整数高斯算法和升序调整矩阵辅助的改进LLL算法。利用谱条件数及平均相关系数为准则,以300个随机模拟的对称正定矩阵作为模糊度方差-协方差矩阵,对LLL算法和改进的LLL算法进行仿真计算。比较与分析结果表明,改进LLL算法模糊度降相关处理更加彻底,能有效地加速整周模糊度搜索及成功解算。 相似文献
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GPS模糊度降相关LLL算法的一种改进 总被引:2,自引:0,他引:2
针对LLL(Lenstra,Lenstra,Lovasz algorithm)算法的不足,提出了具有自适应性的整数正交变换算法,并采用此算法和升序排序调整矩阵对LLL算法进行了改进。通过LLL算法和改进的LLL算法对随机模拟的600个对称正定矩阵的模糊度方差-协方差阵和30组实测数据进行处理分析,发现改进的LLL算法能够更有效地降低协方差阵的条件数,减小备选模糊度组合数,更有利于整周模糊度的搜索和解算。 相似文献
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一种基于改进UKF滤波的GPS+PDR组合定位方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对接收信号质量恶化的环境,提出了一种适用于信号遮蔽环境的改进GPS+PDR组合定位算法。该方法用短时间内的陀螺仪积分数据校正数字罗盘的航向偏差,在一定程度上消除了数字罗盘受到的偶发干扰。采用约束残差的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对GPS和行人航迹推算(PDR)定位信息进行融合处理,有效克服了PDR定位中累积航向误差产生的位置漂移问题,提高了算法的定位精度和稳定性。试验结果表明,改进算法能有效抑制数字罗盘的漂移误差,航向相对误差平均降低56%;行人步行时,GPS定位标准误差为2.67 m,单纯PDR定位标准误差为6.83 m;随机给予若干点GPS数据辅助定位,标准误差降至3.12 m;全程融合GPS与PDR定位,标准误差可降至1.94 m。 相似文献
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在实际工程应用中,水准网网形复杂多样,当进行平差时,间接平差未知参数个数选取要求高,条件平差方程建立不唯一,针对此类问题,本文提出了一种利用传递数矩阵建立条件方程的算法,判断水准网中的水准路线和水准点是否是已知值,依据传递数矩阵运算规则,确定条件平差中的系数矩阵和常数项矩阵,并利用2个算例进行分析比较,证明了所提算法的有效性。 相似文献
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一种基于抗差自校正Kalman滤波的GPS导航算法 总被引:1,自引:1,他引:1
为减弱异常观测值对自校正Kalman滤波精度的影响,引入抗差M估计的等价权函数,建立了抗差自校正Kalman滤波算法,并用实例进行了验证。计算表明,该自适应滤波算法在完全未知噪声统计的情况下,不仅能够自适应地求解状态参数,而且还能在一定程度上有效地抵制观测异常对导航解的影响。 相似文献
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本文利用Kalman滤波方法对动态测量进行数据处理,由于高动态的GPS测量,不易确定系统动态噪声和观测噪声.同时标准的Kalman滤波在应用过程中由于状态模型确定的误差存在,滤波效果不佳.因此本文结合动态导航的实时性和高动态性,建立了动态导航系统中滤波状态方程和观测方程,采用改进的Sage-Husa自适应滤波对来进行实时定位数据处理,利用已有测量数据进行了实例分析.改进的Sage-Husa自适应滤波在计算过程中计算量小,结果稳定,有较强的自适应性. 相似文献
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在比较不同Hatch滤波定权方法的基础上,提出了一种基于改正数、验后单位权中误差和卫星高度角适应权因子的Hatch滤波改进算法,该算法精度较高、具有一定的抗差性,能够解决基于高度角的Hatch滤波在高高度角卫星发生周跳时滤波不平滑的问题。实验结果表明,改进的Hatch滤波平滑算法的精度优于传统的Hatch滤波和基于高度角的Hatch滤波,有良好的伪距修复效果。当存在伪距偏差时,改进的Hatch滤波能够提高滑动开窗RAIM的可用性。 相似文献