城市CORS坐标时间序列噪声模型建立与分析

以GAMIT/GLOBK处理得到高精度常州CZCORS坐标时间序列,用奇异谱分析方法对其进行空间滤波,使用最大似然估计方法对剔除共性误差的坐标时间序列进行噪声特征分析,得出最优白噪声模型为“WH”,N、U分量最优有色噪声模型为“WH+FN”,E分量最优有色噪声模型为“WH+FN+RWN”。根据最优有色噪声模型估计出的CZCORS站速度场表现为东南方向整体运动的趋势,其整体位移变化值及运动方向与周围IGS站基本一致。     

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。     

地震对IGS基准站坐标时序噪声特性的影响

选取日本7个IGS基准站在2011-03-11东日本大地震前后各3 a的坐标时间序列,计算此区域的共模误差,利用CATS软件确定地震前后基准站各分量的最优噪声模型,分析共模误差和东日本大地震对基准站坐标时序噪声特性的影响。结果表明,共模误差在N、E、U方向均表现出较为明显的周期特性,且地震的发生导致其N、U方向均值分别增大2.1倍和1.5倍;利用空间滤波的方法剔除共模误差后,水平方向的闪烁噪声得到较明显的削弱;IGS基准站各分量表现出不同的噪声特性,其变化因站而异,并未表现出明显的规律;地震对基准站坐标时序噪声的影响主要表现为BP、FN和RW特性,且距离震中越近,这种影响越明显。     

山西陆态网络坐标时间序列噪声及速度场分析

利用Hector软件解算山西地区10个陆态网络连续站2010-11～2021-01的观测数据,得到连续站坐标残差时间序列,并确定最优噪声模型及修正后的速度场.结果表明,山西地区坐标时间序列数据中主要存在白噪声(WN)、闪烁噪声(FN)和幂律噪声(PL);N方向的最优噪声模型为WN+PL;E和U方向的最优噪声模型均为WN...     

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...     

基于共性误差的CORS站坐标时间序列分析

以某省9个CORS站点为例,采用区域叠加滤波法提取CORS站坐标时间序列中的共性误差;然后,计算剔除共性误差前后TEST站坐标时间序列的周期功率谱图,分析共性误差对坐标时间序列的影响;最后,利用最大似然法确定顾及共性误差的CORS站坐标时间序列噪声模型。结果表明,CORS站坐标时间序列的3个坐标分量具有不同的噪声性质。     

华北地区GPS基准站坐标时间序列噪声特征研究

利用华北地区GPS连续运行基准站网络2008-08~2013-04观测数据,分析36个基准站坐标时间序列的噪声特征。利用区域堆栈滤波方法对GPS单日解坐标时间序列进行共性误差剔除,使用极大似然估计准则定量估计坐标时间序列的噪声特性,并分析有色噪声对测站计算速度的影响。结果表明,华北地区GPS基准站坐标时间序列的共性误差在N、E和U方向分别约为1 mm、1 mm和3 mm,且共性误差具有类似闪烁噪声的特性;共性误差剔除前,坐标时间序列的噪声特性可以用可变白噪声加闪烁噪声模型或可变白噪声加幂律噪声模型来描述;共性误差剔除后降低了坐标时间序列噪声中闪烁噪声的成分,突出了本地效应部分噪声,坐标时间序列的噪声特性可以用可变白噪声加闪烁噪声和随机漫步噪声模型或可变白噪声加幂律噪声模型来描述;最优噪声模型计算的速度误差比仅考虑可变白噪声所计算的速度误差增大5~8倍;剔除共性误差,可使测站速度的精度获得40%左右的提高。     

EMD用于GPS时间序列降噪分析

针对GPS位置时间序列噪声成分复杂、建模困难、噪声与信号难以有效分离等特点,用自适应信号分析方法经验模态分解（EMD）对中国区域9个IGS站时间序列的N、E、U方向作降噪处理。首先对各方向分量作EMD分解,获取各方向噪声强度依次降低的一系列本征模态分量及其趋势项;其次利用相关系数辨别出噪声与信号的分界本征模态分量,并按重构方法重构各本征模态分量;最后用相关系数、信噪比、能量百分比等参数评价EMD方法降噪的有效性。结果表明,EMD方法能合理地分离序列中的信号与噪声,有效削弱噪声对GPS位置时间序列的影响,进一步提高GPS位置时间序列的精度。     

利用主成分分析法分析GNSS坐标时间序列

利用主成分分析法对陆态网224个GNSS基准站坐标时间序列进行分析.首先对基准站原始坐标序列进行突变项拟合、粗差剔除、缺失数据插值补齐等预处理;然后对预处理后的站点残差坐标时间序列分N、E、U方向组建时间序列矩阵进行主成分分析,根据各方向主分量及其相应的空间特征向量分析站点空间响应分布特征、共模误差以及异常站点的影响....     

中国沿海海洋站GNSS坐标时间序列噪声模型的建立与分析

选取中国沿海海洋站中与验潮室并址的22个GNSS基准站近9 a的观测资料,利用最大似然估计法分析各站时间序列的噪声特性,建立最优噪声模型;然后顾及有色噪声,利用最优噪声模型估计测站速度,并与纯白噪声模型和GLOBK获取的速度及误差进行对比分析。结果表明：1）沿海海洋站的GNSS时间序列均含有有色噪声,各分量的噪声特性不完全一致,E方向和U分量均以白噪声+闪烁噪声为主,N分量以白噪声+闪烁噪声和白噪声+一阶马尔科夫噪声+随机漫步噪声为主。2）全国沿海3个海区N、E分量的白噪声和闪烁噪声基本呈现越往南噪声越大的规律,南海海区U分量的白噪声和闪烁噪声最大。3）顾及有色噪声的速度中误差是仅考虑白噪声和GLOBK估计的速度中误差估计值的5～10倍,这种差异比内陆观测站的要大。4）在对海洋站GNSS时间序列进行速度分析时,为获取正确的速度值,应该先准确判断噪声的类型,再顾及有色噪声的影响估计测站速度。     

台湾连续GPS网主成分空间滤波分析

采用PCA方法提取台湾GPS区域网共模误差,进行空间滤波。结果表明,第1主成分在空间上表现出强烈的一致性,第2～5主成分在空间上呈现出局部响应的特点;滤波后残差时间序列的均方根（RMS）在N、E、U方向平均分别降低33%、31%、19%;滤波效果在水平方向好于垂直方向,东、西部存在明显的差异,这可能与台湾地区地形有关;幂律噪声振幅在N、E、U方向平均分别下降36%、43%、23%。     

大空间GPS网共模误差剔除研究

利用叠加滤波、PCA、KLE 3种方法对欧洲区域平均基线长度为2 000 km的大空间GPS网12个IGS站9 a（2006-01~2014-12）的观测数据进行处理,分析对比3种方法剔除共模误差的效果。结果显示,3种方法剔除百分比分别为25.87%、41.48%、35.72%,滤波后坐标精度明显提高;对于较大的GPS观测网,相对于叠加滤波,PCA和KLE法效果更好,可以显示不同站点的空间特征。     

GPS连续观测站低频拟合残差序列空间分布的分形特征

在剔除粗差的基础上,以GPS连续站低频拟合残差时间序列在站心坐标系下的空间分布作为研究对象,运用分形理论中测度关系求分维方法求得全国27个连续站残差空间分布的分维及其无标度区间,并讨论了落入无标度区间的点占总点数的百分比情况|同时,利用相关系数及F检验方法对无标度区间内是否符合线性特征进行显著性检验。主要结果如下：1）除DXIN、QION和XIAA三个连续站残差序列无标度区内线性相关系数在0.99～0.995之间外,其他24个台站无标度区间内的线性相关系数都在0.995以上|27个连续站无标度区内线性回归F检验在α=0.005时全部拒绝不符合线性分布的零假设(H0:b=0),表明GPS残差序列在无标度区内符合分形特征,即具有较高的自相似性特征。2）除BJFS、LUZH和XIAM三个连续站无标度区间内的点数占各自总点数的40%左右外,其余24个台站无标度区间内的点数占各自总点数的50%甚至60%,说明残差序列中符合分形规律的点约占自身总点数的一半或以上,表明自然分形规律在残差序列中占有一定的权重。3）27个连续站在无标度区间内的分维值在1.71～1.97之间,即各台站分维值为非整数值且存在着差异性|另外,在构建涉及指数的GPS观测模型或噪声模型时,如果选取其分维值作为各自的模型指数,则有可能减少模型的系统误差。     

安徽省CORS坐标时间序列噪声和速度场分析

利用GAMIT/GLOBK软件解算安徽省卫星定位综合服务系统(AHCORS) 2013-01～2018-06数据,得到参考站坐标时间序列,并对其进行噪声分析.结果 表明,安徽省境内参考站的最佳噪声模型为白噪声+闪烁噪声(WN+FN)模型.在顾及有色噪声影响时,AHCORS在ITRF2008框架下的平均运动速度为31.7...     

GNSS变形监测网短基线时间序列噪声特性分析

利用时间跨度为5 a的GNSS短基线时间序列对噪声特性进行分析,发现长周期噪声分量(随机游走噪声)。选取最优噪声模型,评估不同噪声模型对测站周期振幅和线性速度估值的影响。结果表明,短基线时间序列中有色噪声应顾及闪烁噪声和随机游走噪声,对于表现出随机游走噪声的分量,可能与测站的真实运动有关;假设只有白噪声时求得的速度估值与最优噪声模型下求得的速度估值存在0.4～0.6 mm/a的偏差,对周期振幅的影响可以忽略。     

环境负载对GNSS坐标时间序列噪声特性的影响研究

基于中国大陆构造环境监测网络的连续GNSS观测数据,选取云南省25个测站的坐标时间序列研究地表质量变化对建立噪声模型的影响。计算陆地水负载、大气压负载和非潮汐海洋负载引起的测站非线性变化,采用极大似然估计对不同噪声组合进行分析,分别建立负载改正前后各GNSS测站的最优噪声模型,同时估计速度的不确定度。结果发现,云南省GNSS测站各分量的噪声特性主要表现为闪烁噪声+白噪声(FN+WN);环境负载改正能够改变坐标时间序列的最优噪声模型;用加入环境负载改正后建立的最优噪声模型估计各测站的速度不确定度,对于E、N、U分量,分别有72%、80%、68%的测站的速度不确定度变小。     

GPS基准站坐标分量时间序列的噪声特性分析

用功率谱密度和谱指数估计的方法对中国大陆不同地理位置上的3个GPS基准站的站坐标分量的噪声时间序列特性进行了分析。结果表明,所有9个位置分量的噪声时间序列都具闪烁噪声加白噪声的特点,这与世界上其它地方的许多GPS连续站的分析结果一致,可能说明这种噪声特征是GPS观测技术固有的。因此,在分析GPS观测得到的时间序列时,应当顾及这种噪声特性,适当地加权以得到比较切合实际的结果。详细介绍了分析的步骤和方法,对进一步的研究提出了建议。     

基于模型和空间相关性的GPS时间序列插值方法

针对GPS时间序列的空缺,根据数据固有特性和空间特性,提出基于模型和噪声空间相关性的GPS时间序列插值方法,并以陕西省GPS连续站为例验证该方法对长空缺插值的优势。通过实验分析不同情况的空缺和插值对GPS时间序列速度、周期项以及噪声特性的影响。结果表明,空缺对速度影响较小,较少的观测也可以较好地反映地壳线性运动;空缺对周期项影响较大,利用GPS分析周期性运动时必须考虑空缺的影响;噪声频谱分析显示离散空缺比长空缺影响大,噪声特性分析时应注意。     

一种削弱区域CORS站坐标时间序列非线性变化的方法

为削弱测站非线性变化对速度场模型和噪声模型的影响,提出一种EMD分解与环境负载改正相结合的方法,利用徐州区域10个CORS站近2 a（2016-06～2018-05）的时间序列对该方法进行验证。首先利用Bernese软件解算测站坐标时间序列,对去线性项的时间序列进行EMD分解,重构周期项和残差项;然后利用GFZ发布的环境负载产品对重构的周期项进行改正,以谐波函数拟合加环境负载改正方法作为对照。结果表明,EMD分解与环境负载改正方法对非线性项具有18%的修正效果,优于谐波函数拟合加环境负载改正方法;各测站在水平N方向和E方向改正不明显,U方向改正效果明显,产品综合改正效果优于单个产品改正效果。     

GNSS坐标时序空间域共模误差去除研究

针对区域GNSS坐标时序存在共模误差(common mode error, CME)的问题,以华北地区GNSS坐标时序为例,提出可用于消除空间域误差的主成分分析法PCA与完全集合经验模态分解法ICEEMDAN。首先使用PCA滤波提取CME;然后使用ICEEMDAN方法分解CME,提取出有用的IMF分量,减少原始信息的损失;最后对比分析PCA、ICA、IC-PCA三种方法的区域滤波效果。结果表明,IC-PCA的滤波效果优于ICA和PCA,IC-PCA滤波前后N、E、U三个方向上的残差RMS平均降低1.93%、1.92%和7.60%,且滤波结果与原始时间序列变化趋势更加吻合,可有效减少PCA对原始时间序列造成的损失。