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介绍了利用GPS解算地球自转参数的理论与方法,选取80个左右的IGS参考站以8h观测弧段进行GPS数据处理,分析解算了2h时间间隔地球自转参数序列值。对以上基于GPS观测解算的高频时间序列值进行小波降噪,并利用FFT频谱分析的结果获得了地球自转参数的周日项、半周日项。 相似文献
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GPS坐标序列噪声模型估计方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
<正>随着空间观测技术的高速发展,GPS已成为大地测量领域重要的观测技术手段之一。全球IGS基准站积累了近20余年的位置时间序列,为大地测量及地球动力学研究提供了丰富的基础数据。GPS坐标序列不仅包含构造信号,也包含地表环境负载以及未模型化的误差等干扰源的影响,降低了GPS解的精度与可靠性。分析GPS时间序列,尤其是坐标时间序列非线性变化,进一步深入系统地了解GPS非线性变化起源及其影响机制,建立相 相似文献
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为快速有效地分离GPS坐标时间序列中的共模误差(common mode error,CME),采用区域堆栈滤波法、加权堆栈滤波法、相关加权叠加滤波法、距离加权滤波法、主成分分析(principalcomponentanalysis,PCA)5种滤波方法对GPS坐标时间序列进行CME处理;基于MATLAB设计了相应的GPS坐标时间序列CME分离工具。并以8个GPS基准站的坐标序列为对象,对去除CME后的GPS坐标序列进行噪声模型分析。结果表明,这5种方法能有效降低各站点坐标时间序列的不确定性,提高坐标序列精度,相比其他方法,PCA法滤波效果更好;此外,去除CME后的时间序列最佳噪声模型发生了改变,且GPS站坐标序列噪声模型呈现出多样性并存在个体差异。 相似文献
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GPS坐标时间序列中不仅包含白噪声,还包含闪烁噪声、随机漫步噪声等有色噪声,这些噪声将影响GPS应用的可靠性,甚至可能对一些地球物理现象做出错误的解释,因此降低GPS坐标时间序列中有色噪声的影响、提高GPS精度是一个重要和基本的问题。提出了一种滑动L2优化估计方法(ML2),通过选取合适的窗口建立L2优化模型,再利用交替迭代乘子法求解每段时间序列的优化问题,并逐年滑动得到整段GPS坐标时间序列的估计。实验结果表明,ML2方法与奇异谱分析、小波分解、滑动普通最小二乘法相比具有更好的重构效果。 相似文献
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我国GPS跟踪站数据处理与时间序列特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
应用国内GPS跟踪站7a的观测数据,分析研究跟踪站坐标位置变化规律,并给出了站坐标和速度场精度的统计分析结果,同时介绍了国内GPS基准站的数据处理方法。通过对时间序列进行分析研究表明,GPS基准站的时间序列具有一定的周期性,高程分量的周期性最为明显,并且时间序列的时频特性表现出明显的区域性。 相似文献