共模误差PCA与ICA提取方法的比较

为消除共模误差CME,目前广泛应用的主成分分析法（PCA）基于观测数据的二阶统计量（方差和协方差）将观测网残差分解成一组不相关的随时间变化的模态和对应的空间响应,而GPS时间序列分布具有非高斯特征,二阶统计量不能完全描述其随机特性。本文假设区域网CME 与其他误差相互统计独立,则可以采用独立分量分析（ICA）法。采用模拟数据对ICA提取CME的精确性和有效性进行验证,并与PCA结果进行对比。结果表明,ICA能够有效地提取观测网CME。     

基于主成分分析的相对重力观测零漂和固体潮提取

利用主成分分析PCA提取2014-08-15~23CG-5相对重力仪静态相对观测的零点漂移和固体潮。结果显示,PCA提取的零点漂移值与最小二乘线性拟合结果非常一致,其差仅在10-2μGal/d量级;PCA估算的固体潮值与CG-5重力仪内部软件提供的固体潮模型计算值统计结果基本一致,两者之差均小于8μGal,均方根均小于5μGal。