基于线性分析及AR模型在GNSS时间序列中的应用

GNSS技术是现代测量技术的代表。为了提高GNSS时间序列的精度,本文利用时间序列线性分析的方法,探测分析时间序列存在的趋势项、周期项以及复杂程度。利用线性拟合方法获取了3个方向的拟合函数;自相关和偏自相关函数探测出时间序列存在周期项和趋势项;应用AR(p)模型对时间序列进行了短期预测分析,通过模型定阶、估计,确定了AR(2)为最佳的预测模型,随着预测步数的增加,预测精度逐渐降低。     

利用GNSS数据分析大港验潮站地壳沉降

青岛大港验潮站的地壳沉降关系到该站平均海平面的绝对变化,因而也就关系到我国高程基准面的变化。本文利用青岛GNSS基准站约10年的观测数据对该站的地壳沉降变化进行分析。首先将青岛GNSS基准站纳入由50个国际IGS站和43个国内陆态网络基准站组成的全球网中,进行单日松弛解和单日约束解解算,获得该站坐标时间序列。然后对该站垂向坐标时间序列进行分析,利用粗差探测、偏差探测、趋势项分析、频谱分析等方法对粗差、偏差、趋势项和周期项进行探测、分析,并通过时间序列模型估计获得时间序列中的周期项振幅和偏差估值。分析表明青岛GNSS基准站垂直方向近一段时间未发现存在显著性的地壳沉降变化,但受到比较明显的周年和半周年周期变化影响。结合青岛大港验潮站验潮数据分析结果得出结论:青岛大港验潮站平均海平面的绝对上升速率是1.62mm/a。     

动态GNSS监测瞬态无震蠕滑信号提取

断层的瞬态无震蠕滑常诱发震级高、破坏性强的地震。针对其滑动速度缓慢,难以探测的问题,本文基于GNSS连续坐标时间序列的异常波动提出一种断层瞬态无震蠕滑信息的自动探测方法。首先利用独立成分分析进行时空滤波,提高坐标时间序列的信噪比;然后计算坐标时间序列波动的相对强度指数及峰度值;最后通过累积分布函数将其转换为蠕滑信号概率,进而探测断层蠕滑事件。本文模拟500 d GNSS地表位移时间序列进行仿真试验,其中包含25 d瞬态蠕滑信号。试验结果表明,当信号强度至少与噪声水平相当时可有效探测出断层的蠕滑信息。计算Akutan地区连续3年的GNSS数据后探测到一个蠕滑信号,推断其可能为火山岩强烈运动引起的无震蠕滑。通过对四川省陆态网18个测站7年的GNSS数据处理后发现了4个异常信号。     

基于小波变换的GNSS单差观测序列周跳探测方法

在卫星定位应用领域,GNSS周跳的探测和修复仍然是载波相位测量中的一个重要问题。近年来,在站星双差观测序列、星间单差观测序列都进行了周跳探测研究。小波分析方法是一种在时域和频域上同时具有良好的局部化特性的分析方法,利用小波对信号进行分析时可以提取信号的突变点。本文利用小波变换对星间单差观测序列进行了周跳探测,通过算例探讨了该方法的应用效果。     

海面温度异常时间序列的谱分析

利用了傅里叶功率谱和小波功率谱分析方法,分析了太平洋中、东部地区海面温度异常时间序列的时频特征,发现了海面温度异常信号具有2~6年左右的周期特征。     

最小二乘拟合GNSS位置时间序列分析

针对GNSS位置时间序列包含的线性趋势及其变化可能干扰后续分析并掩盖动力学因素信息的问题,该文使用最小二乘方法分析时间序列的线性趋势并减弱时间序列中阶跃的影响。分析了最小二乘方法用于GNSS位置时间序列分析的可行性及利用该方法分别获取趋势变化点前后的线性趋势,据此估计时间序列趋势变化的大小进而可以对时间序列进行修复。该方法用于GNSS位置时间序列的初步分析,可以方便有效地去除线性趋势变化对后续时间序列分析的影响,同时拟合结果本身也能反应出时间序列的变化特征。     

利用CEEMD分析中国沿海GNSS站高程时序变化

利用完备经验模态分解方法（CEEMD）对我国沿海地区6个GNSS基准站（2010—2018）的高程时序数据进行了处理分析。结果表明：CEEMD在高程时间序列分析中具有一定的优越性,可准确分解出各GNSS站高程时序中存在的周、月、季节、年等变化周期项,其中周年运动是主要贡献项,各站高程时间序列的短周期变化与潮汐变化周期具有密切关联性;沿海GNSS站的地面沉降既具有区域的一致性,又存在区域间差异性,其中D区DBJO、DZJJ站呈现先下降后上升的趋势,N区NZUH、NWZU站呈下降趋势,B区的BZMW呈上升趋势,而同海区的BLHT站则呈显著的下降趋势。     

利用小波变换进行GPS振动观测值的异常探测

本文利用小波变换技术进行GPS振动观测值的异常探测,将GPS振动观测值序列视为一组观测信号,先利用小波低频分解提取信号趋势,再利用小波高频分解探测异常值的位置,提出结合观测体自身变形趋势判断异常值是否存在,再通过小波高频分解和小波阈值去噪找到异常值准确位置的探测方法。结合某GPS振动平台上的振动观测实验数据进行仿真分析,获得准确的异常探测结果。实践证明文中研究的异常值探测方法是可行的和有效的,为GPS振动观测值的异常探测提供新思路。     

GNSS坐标序列的自适应奇异谱分析

针对奇异谱分析在进行大量GNSS高程时间序列时变周期信号提取时存在繁琐而低效的问题，提出一种自适应奇异谱分析方法。通过改进迹矩阵的构建方式提高算法运行效率，并结合频谱分析辅助确定滞后窗口大小，同时采用迭代法自主选择主分量，从而精准高效地提取时间序列中的周期项信息。实例分析表明，该方法能自适应地设置滞后窗口大小，准确提取大量GNSS高程时间序列中的时变周期信号，且单个时间序列提取效率是奇异谱分析的6倍，该方法的自适应性和准确性使其更加适用于大量GNSS站点的时变周期信号分析。     

京津地区GNSS坐标时间序列噪声特性研究

针对地表质量负荷对京津地区GNSS坐标时间序列噪声特性的影响,选取中国大陆构造环境监测网络8个GNSS基准站2012—2014年的坐标时间序列,利用CATS软件计算大气压、非潮汐海洋、积雪和土壤湿度等质量负载改正前后GNSS坐标时间序列的谱指数、最优噪声模型、速度的变化。发现地表质量负载对GNSS坐标时间序列的噪声特性产生了明显影响。结果显示,京津地区GNSS坐标序列包含白噪声和有色噪声,且最优噪声模型具有多样性。扣除质量负载后N、U分量的噪声模型变化明显,主要表现为FN+WN和PL+WN,而N、E分量的谱指数分别趋近于FN和WN。质量负载改正后基准站U方向的线性速度变化较大,且北京地区变化量大于天津地区。研究结果为提高GNSS数据解算精度、精细分析地壳形变提供参考。     

NINO3海面温度异常时间序列的小波分析

本文对连续小波变换和离散小波变换进行了简要介绍,对连续小波变换中小波函数与尺度的选取、小波尺度与Fourier频率的关系等进行了阐述。结合太平洋中部地区1871年至2005年6月期间NINO3海面温度异常时间序列进行了小波功率谱分析,提取了其时频特征,分析结果与主要厄尔尼诺和拉尼娜事件的发生时间吻合较好。最后,利用离散小波分解与重构对时间序列进行消噪处理,并对不同层数强制消噪效果进行了比较。     

太阳黑子数时间序列的奇异谱分析和小波分析

本文对小波变换和奇异谱分析方法进行了简要介绍,对离散小波的分解和重构、奇异谱分析的重构进行了详细阐述。结合太阳黑子数1749年至2007年3月期间的月平均值时间序列进行了小波变换的分解和重构及SSA方法的重构,提取了其主要的周期特性,并对两种分析方法进行了比较。     

我国IGS站的周期变化特征

利用谱方法和小波技术分析了我国IGS站坐标时间序列,阐述了其周期变化特征,即绝大部分台站在N、E、U方向都具有半年周期性、年周期性,U方向周期特性相对明显,同时台站的主要周期成分和时频局部特性又具有一定区域性.     

960MHz至1610MHz频段全球业务及GNSS频谱兼容分析

研究了960 MHZ~1 610 MHz频段内GNSS系统之间以及其他业务和GNSS之间的兼容环境。以北斗卫星导航系统为例,利用抗干扰系数计算了GPS、GALILEO对北斗系统的干扰;其次,依据ITU规定的发射机频率容限和可允许的最大杂散发射或杂散域发射功率电平等约束条件,定义了其他业务对北斗系统的潜在干扰,创新性地利...     

含缺值GNSS基准站坐标序列的非插值小波分析与信号提取

受多种因素影响,GNSS基准站坐标序列通常都含有缺值,传统小波分析需要对缺值数据进行内插或补零处理。本文基于小波系数与时间序列观测数据的重构关系,提出了一种非插值的二进小波变换的最小范数解法,导出了相应的计算式,并严格证明了传统的补零处理算法与本文的最小范数解法等价。最后利用中国地壳运动观测网络一期27个基准站实测数据以及模拟数据进行了验证分析。结果表明,本文的非插值算法与插值算法提取的信号差异较小,27个基准站坐标序列的平均残差中误差仅相差2.01%(North),0.54%(East)和1.26%(Up),两种算法提取的信号之差与信号平均方差比仅相差1.16%(North),0.54%(East)和1.62%(Up)。     

小波包分析在GPS振动观测中的应用

将小波包分析应用于GPS振动观测数据处理,研究小波包分析在异常值探测、信号特征提取、去噪中的应用。首先对信号分解和单支重构,验证小波包分析探测异常值的能力。针对小波包分析含有丰富的高频信息,采用奇异谱分析方法提取高频部分的振幅和频率。小波包分析的去噪能力优于小波分析。     

基于小波分析提取单频GNSS伪距多路径误差及其对定位的影响

伪距多路径误差是影响GNSS导航定位精度的主要误差源之一。多路径误差与接收机周围环境有关,在实际应用中难以建立有效的多路径误差模型进行改正。对于多频GNSS接收机可以通过多频观测值组合估计伪距多路径,但该方法不适用于价格低廉的单频接收机,而导航中使用的大多数为单频接收机。因此,开展单频GNSS伪距多路径误差提取研究具有重要的工程应用价值。本文基于小波分析对单频GNSS接收机伪距多路径误差估计开展研究,首先验证了小波分析用于单频GNSS伪距多路径误差估计的可行性;其次,研究了采用不同的小波基和分解层次对多路径误差估计的影响;最后,研究了改正多路径误差对GNSS定位的影响。实验结果表明不同的小波基和分解层次对多路径误差提取效果没有明显的差别,但小波分解层次较低时定位误差分布相对更加集中,同时,经过多路径误差改正后在NEU3个方向RMS平均改善率达到20.4%、25.1%、16.4%。     

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。     

Dependency of geodynamic parameters on the GNSS constellation

Significant differences in time series of geodynamic parameters determined with different Global Navigation Satellite Systems (GNSS) exist and are only partially explained. We study whether the different number of orbital planes within a particular GNSS contributes to the observed differences by analyzing time series of geocenter coordinates (GCCs) and pole coordinates estimated from several real and virtual GNSS constellations: GPS, GLONASS, a combined GPS/GLONASS constellation, and two virtual GPS sub-systems, which are obtained by splitting up the original GPS constellation into two groups of three orbital planes each. The computed constellation-specific GCCs and pole coordinates are analyzed for systematic differences, and their spectral behavior and formal errors are inspected. We show that the number of orbital planes barely influences the geocenter estimates. GLONASS’ larger inclination and formal errors of the orbits seem to be the main reason for the initially observed differences. A smaller number of orbital planes may lead, however, to degradations in the estimates of the pole coordinates. A clear signal at three cycles per year is visible in the spectra of the differences between our estimates of the pole coordinates and the corresponding IERS 08 C04 values. Combinations of two 3-plane systems, even with similar ascending nodes, reduce this signal. The understanding of the relation between the satellite constellations and the resulting geodynamic parameters is important, because the GNSS currently under development, such as the European Galileo and the medium Earth orbit constellation of the Chinese BeiDou system, also consist of only three orbital planes.