小波和傅里叶变换在坐标时间序列分析中的应用

正确提取坐标时间序列中的特征信息是非线性变化分析的前提．根据傅里叶变换和小波变换各自的特点,提出将两种方法结合起来对时间序列在时域和频域上进行分析的算法．首先采用小波函数db4对坐标时间序列分解5层得到高频和低频部分,进而分析各次谐波的时域波形以及可能存在的突变信息和区间,再在快速傅里叶变换的基础上求得各次谐波的准确频率和幅值．研究结果表明,低频分析可以直观地得到“周年项”和“两年周期项”,而高频分析能够较准确提取“半周年项”、“一季项”等短周期．与单独采用傅里叶变换或小波变换相比,基于小波变换与傅里叶变换相结合的方法能够有效地提取坐标时间序列中的特征信息,具有较高的研究价值.      

基于相关性分析的GPS坐标非线性变化机制研究

利用SAS相关分析软件对部分气象因素引起的全球测站坐标非线性影响进行了相关性分析;综合比较了季节性温度变化、气压负荷和干湿度因素对测站坐标变化的影响关联程度,得出温度变化引起的热胀冷缩效应和气压负荷是引起测站坐标周年非线性变化的主要影响源,其他周期非线性变化与季节性气象因素影响关联程度较低的结论。     

基于GPS坐标残差序列的全球测站非线性变化规律统计

利用快速傅立叶变换(FFT)对参与ITRF2008参考框架建立的全球GPS测站坐标非线性变化规律进行了分析研究。通过分析发现,全球GPS测站坐标非线性变化规律中周年非线性变化占主要部分,周年非线性变化和半年非线性变化规律具有全球性;其他非线性变化规律不具有统一性。     

GNSS坐标时间序列分析理论与方法及展望

长期累积的全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）基准站坐标时间序列为大地测量学及地球动力学研究提供了基础数据。通过完善GNSS数据处理模型及策略,研究造成非线性运动的机制并进行有效建模,可以获得测站准确的位置和速度,不仅有助于合理解释板块构造运动,建立和维持动态地球参考框架,而且能更好地研究冰后回弹及海平面变化,反演冰雪质量变迁等地球动力学过程。首先从基准站坐标的精确获取、时间序列模型构建、时间序列信号分析等方面描述了GNSS坐标时间序列分析的理论与处理方法;其次,探讨了坐标时间序列噪声模型构建技术,给出了严密三维噪声模型构建方法;然后,疏理了坐标时间序列中非线性变化成因机制的研究进展;最后,总结了基于GNSS坐标时间序列的应用领域,并展望了其未来的发展方向。     

IGS测站的非线性变化研究

基于坐标模式的广义网平差模型,利用IGS发布的对GPS全球站处理后形成的单天解SINEX文件,通过自编软件计算了IGS测站的时间序列,并发现IGS测站存在非线性变化。利用频谱分析方法得出了IGS测站存在年周期或半年周期的变化,同时利用经验模型建立了IGS测站的测站速度函数。指出了仅利用1个线性量估计IGS跟踪站的速度值会存在偏差,应建立周期性变化模型,或采用分段线性化的方法,每隔一定的时间给出1个对应的速度。     

IGS跟踪站的大地高时间序列特征分析

应用国内几个IGS跟踪站在U方向的观测数据,分析研究跟踪站大地高的变化趋势。通过对时间序列进行奇异谱分析和傅立叶变换分析,表明大地高时间序列具有一定的周期性,且周期特性明显,时间序列的时频特性表现出明显的区域性。     

利用小波分析IGS跟踪站的非线性运动特征

以中国大陆区域IGS站为例,利用小波变换提取GPS位置时间序列中的半周年、周年、两周年和长期项运动信息,对非线性运动特征的多分辨分析表明:对于周年和半周年运动,水平方向和高程方向的规律特征存在明显差异,两周年运动的周期性较弱且振幅不大,长期项中仍存在较大的波动起伏.对周期性最为明显的垂向季节性运动进行重点分析,从地球物理因素、测站环境和数据解算等方面探讨季节性运动的影响因素.     

中国区域IGS基准站坐标时间序列噪声模型建立与分析

选取ITRF2005框架下中国区域(包括台湾地区)11个IGS基准站1995-2010年的坐标时间序列,采用不同噪声模型组合对它们进行噪声分析,并计算大气压负载、非潮汐海洋负载、积雪深度及土壤湿度负载对测站位移的影响,得到地表质量负载改正前后各测站分量的最优噪声模型。结果表明,中国区域IGS基准站的噪声模型存在多样性,且各分量具有不同的噪声特性,主要表现为闪烁噪声+白噪声和带通幂律噪声+白噪声。噪声模型与地表质量负载及其测站速度、速度不确定度之间的定量分析表明地表质量负载会造成测站的噪声特性变化,主要表现为带通及随机漫步噪声特征。不同复杂噪声模型对测站线性速度及不确定度会产生一定影响,少数测站高程分量差异甚至超过1 mm/a。     

参考框架的精化对GPS时间序列的影响与分析

GPS时间序列的精化解算受参考框架影响显著,本文基于ITRF2008参考框架分别设计了4种参考框架方案,通过对（112°E-124°E,30°N-39°N）范围内20个GPS测站2010年6月-2015年6月数据进行处理与统计分析,取得了如下认识：①在研究区域内增加少量连续GPS台站与全球IGS站一起组成的全球精化参考框架,可以保证解算结果的离散度稳定,并且可以抑制测站周年变化的振幅,体现出了动态参考框架的优势;②区域参考框架能够有效吸收共模误差,减弱全球刚性运动和周期性运动的影响,解算结果的精度高于全球框架,NEU单日解坐标重复性分别平均提高了13.7%、24.1%和38.0%,另外,区域参考框架N分量可能受温度变化的影响较为明显;③测站单日解坐标重复性和坐标精度均表现出季节性变化特征,每年7、8月较低。     

联合小波和方差分量估计方法分析中国IGS测站时间序列变化特征

利用小波谱分析了中国区域IGS（International GNSS Service）站坐标时间序列中周期信号成分及其随时间的变化,根据小波谱中小波系数的能量在时域上的变化对时间序列进行分段,然后采用方差-协方差验后估计法分析了白噪声+闪烁噪声组合模型下测站在不同时间段的运动特征及变化规律。结果表明,中国区域的IGS站运动特征在不同时间段内是变化的,其中URUM站垂直速度变化大于4 mm,BJFS以及CHAN站水平速度变化大于2 mm,其余站速度变化均在2 mm以内;周年、半周年信号的振幅也均有差异,其中BJFS站垂直分量周年振幅变化最大,超过5 mm;此外,强度较弱的其他周期项存在于分段时间序列中,但其对速度、周期振幅以及噪声分量估计结果影响较小;对时间序列进行分段估计,所得的参数不同,其相差程度可反映出不同时间段内的板块运动等地球物理因素变化的差异。     

IGS基准站时间序列对汶川地震的响应

采用GAMIT和GLOBK软件在ITRF框架下解算得到IGS连续观测站时间序列[1],针对汶川震区附近的IGS观测站时间序列进行分析。应用经验模态分解方法对IGS连续观测站时间序列进行全面分析,揭示汶川震区附近IGS连续观测站时间序列异常和趋势变化与汶川地震震后形变的关系。     

欧洲地区IGS基准站坐标时间序列各分量方向最优噪声模型变化探讨

针对现有坐标时间序列研究中各分量方向间噪声特性对比研究较少,本文选取欧洲地区58个IGS基准站11年的坐标时间序列,采用不同的噪声模型组合对它们进行噪声分析并就各分量方向间的噪声特性进行对比。结果表明,各测站在NEU分量表现出不同的噪声特性,因此分析时间序列变化特征的物理解释时需对各分量区别对待;垂直分量的有色噪声、振幅等明显大于水平方向,与一般认为的垂直分量精度低于水平分量相一致。      

区域滤波方法在IGS台站时间序列分析中的应用

随着GPS技术的发展,在连续运行的GPS参考站上已经积累了将近20年的数据,形成了比较充足的GPS坐标时间序列.在GPS时间序列中包含着共模噪音和其他未建模的误差,利用相关性分析方法提取GPS时序中的共模噪声,通过主成分分析方法来对GPS时间序列的残差进行主成分提取,并在时序分析中将其剔除,从而得到纯净的GPS时间序列...     

“陆态网络”CORS站的时间序列分析预报

以"陆态网络"部分连续运行基准站2012年观测数据为实验对象,对基准站坐标时间序列进行了建模拟合分析,并利用相邻30 d左右实测数据对随后3 d的测站位置进行分析预报。预报数据与实测数据的比较表明,可以较好地监测基准站的稳定性和运行状态。     

陆态网络CORS站观测时间序列分析方法研究

以陆态网络CORS站中的武汉站为切入点,分别采用ARIMA模型和傅里叶拟合模型对武汉站10 a左右的观测时间序列进行分析拟合。实验表明,ARIMA模型和傅里叶拟合模型都能较好地拟合武汉站测站时间序列,但从细节来讲,ARIMA模型理论严密,拟合效果稳定;而傅里叶拟合模型更有利于直观分析时间序列中的各种周期频谱特性。     

环渤海地区GPS台站时间序列分析

环渤海区域环境和气候复杂多变,随着地区和区域的不同,地质、地貌间的差异较大。探究该地区GPS台站时间序列的变化规律和台站的主要噪声类型、频谱规律显得尤为重要。本文基于该区域内所积累的连续数年运行的GPS测站数据,采用GAMIT/GLOBK软件进行解算和平差,获得每一个台站的坐标时间序列,并使用Lomb周期图法分析了该区域台站的频谱特性和周期特性。最后通过对频率和功率谱线性拟合分析研究了台站的噪声类型。此方法对台站时间序列去除噪声和进一步研究测站的运动规律提供了理论依据。