基于独立分量法的新疆GNSS时间序列共模误差分析CSCD

共模误差(CME)是区域连续全球卫星导航系统(GNSS)网中的主要误差来源之一.针对GNSS时间序列具有非高斯分布特征,基于二阶统计量的主成分分析(PCA)难以准确提取出CME分量问题,采用具有高阶统计量的独立分量分析(ICA)对CME进行提取.以2011—2018年新疆区域GNSS坐标时间序列为例,将PCA滤波效果进行对比验证,分析了CME对GNSS坐标时间序列的影响,并对CME序列进行周期分析.结果表明:前6个独立分量包含CME分量,这可能与卫星轨道、地表质量负荷和时钟误差有关,ICA滤波后东(N)、北(E)、天顶(U)三个方向的均方根(RMS)值分别降低31.83%、32.29%、35.49%,速度不确定度分别降低44.14%、38.49%、43.32%,各测站的周期项振幅较滤波前更一致,有效地剔除了CME,提高了坐标时间序列的精度.     

天津地区连续GNSS时序观测值共模误差识别

为了恰当地识别共模误差并对观测结果进行修正,提出了均值-小波法.天津地区全球导航卫星系统(GNSS)时序观测资料的计算表明下列4点:1)在一定程度上共模误差是可识别和分离的;2)在局部区域上可较精确地剔出共模误差中的白噪声--闪烁噪声;3)共模误差在GNSS观测值误差中占主要成份,测站综合噪声、共模噪声和自身噪声的比例关系约为1:0.83:0.54;4)通过修正后观测值信噪比可显著提高.     

GPS坐标时间序列共模误差空间特性分析

对全球138个IGS站依据相关性进行聚类分类,采用相关系数加权叠加滤波计算了所选IGS站坐标时间序列中的共模误差,并分析了其空间特性。结果表明,共模误差主要受基准站空间分布、GPS网空间尺度以及基准站密度的影响,并且相关系数为负的测站之间仍存在共模误差。     

共模误差对GNSS坐标时间序列影响分析

以我国西南地区44个GNSS站在ITRF2008框架下约6年的高精度GNSS坐标时间序列为例,研究CME对高精度GNSS坐标时间序列的影响。用PCA方法提取序列中的CME并分析其对高精度GNSS坐标时间序列特征参数的影响。研究结果表明,CME对高精度GNSS时间序列的振幅、相位、噪声类型及测站速率均有不同程度的影响,主要体现在滤波后44个测站N、E、U方向序列标准差分别提高75%、70%、57%;滤波前后测站U方向约50%的测站速率有1～2 mm的差异。可见,在高精度时间序列建模、地壳蠕动形变分析、毫米级参考框架建立等高精度GNSS数据应用领域中CME的影响不容忽视。     

大空间尺度GPS网共模误差提取方法研究

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.     

共模误差对坐标时间序列分析的影响

基于2013年至2018年环渤海地区GPS基站6年的观测数据,研究了共模误差对坐标时间序列分析的影响。首先利用主成分分析方法提取环渤海区域27个基准站的共模误差,以N、E、U三个方向的第一主成分来计算共模误差;然后使用最大似然估计法得到各测站剔除共模误差前后的噪声。发现在消除共模误差后,N,E,U方向的相对坐标时间序列得到改善,白噪声,闪烁噪声和随机行走噪声明显减小。结果表明,共模误差的剔除有效的提高了坐标时间序列分析的精度。     

GPS连续站垂向位置时间序列共模误差的识别与估计

目前的研究已明确了在GPS时序结果中存在着所谓共模误差.对于水平向通过"欧拉-滤波"法可对观测数据水平位置的共模误差进行估计,但对垂向共模误差的估计却无能为力.因此,本文利用"均值-滤波"方法对垂向共模误差进行了识别与估计,结果表明:GPS连续站垂向时序观测资料同样包含着非常明显的共模误差;综合利用"均值-滤波"方法可...     

欧洲地区共模误差提取及分析

针对跨度较长时间序列共模误差噪声特征研究较少,选择空间滤波的方法对较长时间序列进行分析以满足参考框架建立的需要。选取欧洲地区58个IGS基准站2001—2011年的坐标时间序列,采用区域叠加滤波法、分区区域叠加滤波法和相关系数加权叠加滤波法求取共模误差,并以滤波后时间序列相关系数和残差时间序列标准差为标准对其进行对比分析;进而,利用极大似然估计的方法对每个区域共模误差及滤波前后坐标时间序列进行噪声分析。结果表明:分区区域叠加滤波法最适合欧洲地区共模误差的提取;共模误差主要成分是闪烁噪声,也包含白噪声、随机漫步噪声等;当时间序列长度较长时,N、E方向受共模误差影响较小,可忽略,U方向受共模误差影响较大,需要考虑。     

顾及共模误差的大区域GPS网坐标时间序列噪声分析

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。     

地震对GPS站坐标时序共模误差的影响分析

通过选取日本7个IGS基准站在东日本大地震前后各3a的坐标时间序列,提取并分析此区域的共模误差的特点和地震对其的影响,以及共模误差对基准站噪声时序的影响。结果表明:滤波后测站各方向坐标时序平均均方根相较于过滤前明显减少,测站坐标可靠性和精确性得到明显提高;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;共模误差在N、E、U方向均表现出明显的周期特性,其周期特性在地震前后几乎截然相反,地震对其周期特性的影响必须充分考虑。     

函数极值法求解三频GNSS最优载波相位组合观测量

将载波相位组合观测量的噪声放大系数表示为与组合观测量波长和电离层延迟影响系数相关参数的函数,提出基于函数极值法求解特定波长和电离层延迟影响系数下的噪声最优线性组合系数。理论推导和计算结果表明,波长较长且以周为单位噪声放大系数较小的三频载波相位组合观测量,以周为单位的电离层延迟放大系数随组合系数之和的增大而增大,约为线性组合系数之和的2．3倍,而电离层延迟影响较小且以周为单位噪声放大系数较小的三频载波相位组合观测量,其波长随线性组合系数之和的增大而减小。     

利用改进3σ法获得残差序列的共模误差提取

针对GNSS坐标时间序列的异常值、缺失点插值和共模误差问题,该文采用一种经验模态分解(EMD)与3σ组合算法处理异常值,获取干净的残差时间序列,然后使用Matlab软件的fillmissing函数进行插补,获得连续的时间序列,最后利用独立成分分析(ICA)和主成分分析(PCA)方法对残差序列进行共模误差的提取,分析共模误差的影响。研究结果表明,与LS-3σ相比,EMD-3σ方法的探测率提高了0.2%,说明新算法的探测效果更好。PCA和ICA方法滤波后的RMS值分别平均减少了约22.01%、10.96%,说明PCA和ICA均能有效地提取残差时间序列的共模误差,提高坐标时间序列的精度,且PCA比ICA效果更好。     

GPS坐标时间序列共模误差分离方法比较及其对噪声模型建立的影响

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。     

共模误差对陆态网测站速度场估计的影响

本文基于52个陆态网连续运行观测站和中国境内及周边10个IGS站近5年的坐标时间序列,利用相关系数加权的叠加滤波法定量计算坐标序列中存在的共模误差,并使用CATS软件分别估计测站各分量剔除共模误差前后的坐标时间序列的速度及其精度,结果显示:在E、N、U分量上,相对于原始坐标时间序列,由剔除共模误差的坐标时间序列整理而得的测站各分量估计速度与陆态网发布速度偏差的均值分别减小了7.32%,1.87%,7.84%,同时各分量估计速度的精度均值也分别提高了33.43%,21.11%,59.26%,这表明在估计区域的测站速度场时,若不剔除原始坐标序列中存在的共模误差,测站的运动速度及其精度可能会被不恰当地估计,即利用剔除共模误差后的坐标时间序列而得结果理论上更加准确可靠。     

陆态网络共模误差的提取研究

针对"中国大陆构造环境监测网络"中的共模误差问题,该文提出了一种新的提取共模误差的方法,该方法在区域叠加滤波中引入坐标时间序列相关系数作为权重因子。基于陆态网络中时间跨度大于4年的154个基准站坐标时间序列,利用相关系数加权叠加滤波方法提取其中的共模误差并分析其特征。结果显示,滤波后测站残差坐标时间序列之间的相关性明显减小,N、E、U 3个分量的相关系数分别平均减少30.33%、19.86%、23.24%。所有测站残差坐标时间序列滤波后的RM_S在N、E、U3个分量分别平均减少9.5%、9.1%、26.1%,与区域叠加滤波结果相比分别提高了2.1%、1.2%、4.5%。结果表明,相关系数加权叠加滤波方法比区域叠加滤波方法提取共模误差更有效。     

融合CNN-GRU的GNSS短基线多路径误差实时削弱方法

针对传统的恒星日滤波方法难以抑制GNSS多星座组合观测的多路径误差问题,该文提出了一种用于削弱多路径误差的卷积神经网络和门控循环单元的融合模型(CNN-GRU),通过挖掘GNSS多路径误差的深层变化规律,对短基线中的多路径误差进行实时预测和改正。实验结果表明,该模型对于BDS和不同系统间组合的多路径误差可以起到实时削弱的作用,能够显著提高定位精度。此外,CNN-GRU模型的预测结果具有良好的鲁棒性,并且不受粗差的影响。     

联合LMD与EMD的GNSS站坐标时间序列去噪方法

针对GNSS站坐标时间序列信噪不易分离的问题,在传统EMD去噪方法的基础上,本文提出了一种联合LMD与EMD的坐标时间序列去噪方法。该方法首先采用LMD分解原始坐标时间序列,基于连续均方误差（CMSE）原则分离高频噪声与低频信号,保持低频分量不变;然后对高频分量进行EMD去噪;最后以2次分解所得低频信号之和作为去噪后时间序列。以仿真数据与8个GNSS基准站实测数据进行试验,通过多种评价指标进行精度评估。结果表明,与传统EMD方法相比,联合LMD与EMD的方法能够更加精确地去除坐标时间序列中的噪声。     

测站坐标阶跃对参考框架稳定性的影响分析

针对全球卫星导航系统(GNSS)测站坐标阶跃对参考框架稳定性的影响量级尚不明确的问题,该文选取了 340个全球分布的国际GNSS服务(IGS)测站建立长期GNSS参考框架.其中,测站运动模型包含线性速度、周年信号以及震后形变改正.通过迭代增加阶跃的数量,定量分析了测站坐标阶跃对建立的GNSS参考框架稳定性、测站速度及周年振幅的影响.结果表明,340个IGS测站坐标时间序列中存在的阶跃对建立的GNSS参考框架稳定性、测站水平方向速度以及测站周年振幅的影响量级均小于其精度,但是对测站垂直方向速度的影响较为显著.     

高纬度GNSS时间序列的自适应分析与速度误差估算

针对当前高精度地球参考框架动态维持技术研究中,国内外缺少高纬度地区GNSS测站的非线性特征专题研究的现状,采用改进的HHT算法CEEMD和自相关函数准则组合形成一套自适应信噪分析方法,分析了南北半球22个高纬度地区测站的周期特征和噪声特性,并估算了速度场误差。结果显示：N方向具有比E方向更明显的半年周期,垂直方向上,南半球比北半球具有更明显半周年和周年运动,水平方向和垂直方向上分别主要表现为纯白噪声和单纯的闪烁噪声,如果不采用合适的噪声模型,速度误差在水平和垂直方向上可分别低估15.5倍和10～1 500倍,北半球受影响高于南半球。研究表明,高纬度地区大部分测站水平方向速度场可仅顾及纯白噪声,但不能忽略有色噪声的个别影响,垂直方向上则应顾及有色噪声的影响。     

联合少量地面控制源的空间信息网轨道确定与时间同步

全球低轨卫星通信星座的发展以及全球导航卫星系统卫星轨道和钟差确定技术的进步,为地基连续运行参考系统(CORS)向近地空间转移提供了必要的基础.空间信息网中低轨卫星节点的使用有助于突破地面参考站布设范围的限制,联合少量境内地面控制源可实现全球高精度空间基准服务.针对空间信息网具有的高动态、网络重构性和伸缩性强的特点,如何利用境内少量地面控制源准确确定空间信息网中低轨卫星轨道和时间基准,是实现天基CORS网全球服务的关键.本文研究了基于骨干网和接入网策略进行空间基准和时间基准统一的方法.试验表明,仅利用5个中国境内测站和2个南北极测站,结合12个低轨卫星节点,即可实现约7 cm精度的骨干网中导航卫星和低轨卫星精密轨道确定.在精确确定骨干网节点轨道的条件下,其他节点的实时定轨精度可达10 cm左右.在空间信息网的时间同步体系方面,提出了网络分层自治策略和新型星间链路用于星间和星地高精度时间比对的方法.结果表明基于通信信号体制可实现10 ns精度量级的时间同步性能.