顾及有色噪声影响的甘肃境内CMONOC基准站坐标时间序列分析

针对甘肃省境内19个CMONOC基准站坐标时间序列结果,采用极大似然估计法(MLE)探讨了各基准站的最优噪声模型,确定了基准站的速度场,并分析了甘肃省地壳运动状况.研究结果表明:甘肃省境内CMONOC基准站各坐标分量噪声特性存在较大的差异,"白噪声+闪烁噪声(WN+FN)"为最优噪声模型,能够更好地描述基准站坐标时间序...     

内蒙古陆态网络坐标时间序列噪声分析及速度场修正

利用中国地震局全球卫星导航系统(GNSS)数据产品服务平台获取内蒙古自治区境内15个陆态网络连续站2010-06—2021-06的观测数据,通过GAMIT/GLOBK软件、HECTOR软件解算得到去奇异值后的坐标时间序列,最后结合贝叶斯信息量准则(BIC)数值分析确定最优噪声模型:内蒙古自治区坐标时间序列在东(E)方向的最优模型为白噪声+闪烁噪声 (WN+FN),在北(N)和天顶(U)方向的最优噪声模型为白噪声+幂律噪声(WN+PL). 采用最佳噪声模型对速度场进行修正,在ITRF14框架下,内蒙古地区陆态网络连续站的平均运动速率为30.653 mm/a,运动方向为26°57′51″SEE;垂直方向上平均运动速率为0.792 mm/a.      

顾及有色噪声的卡尔曼滤波在多路径误差削弱中的应用

多路径误差为一时空环境效应,难以构建准确数学模型消除其影响,且该误差在基线两端不具有空间相关性,运用现有差分技术也无法很好消除,是高精度短基线测量中主要误差之一.为进一步削弱多路径误差,本文以监测站坐标时间序列中多路径误差为研究对象,根据多路径误差在历元间的时变特性,建立多路径误差状态空间模型,采用标准卡尔曼滤波和顾及有色噪声的卡尔曼滤波从监测站第一天双差固定解坐标残差序列中估计多路径误差改正序列,并根据多路径误差的周日重复特性,利用第一天得到的多路径误差改正序列对之后各天坐标序列进行改正.最后通过实验分析,得出顾及有色噪声的卡尔曼滤波估计方法优于标准卡尔曼滤波的结论.研究方法对提高GNSS定位精度具有重要实用价值.     

顾及MLE的IGS坐标时间序列噪声模型特性分析

以30个GPS基准站坐标序列为对象,提出分别采用赤池信息量准则(AIC)与贝叶斯信息准则(BIC)噪声模型估计准则判定GPS时间序列噪声特性,对比分析GPS时间序列噪声模型特性,探讨不同噪声模型对GPS站速度及其不确定度的影响.结果表明GPS站坐标序列噪声模型主要表现为FN+WN、PL及FN+RW+WN噪声模型特性;FN+WN噪声模型对GPS站速度估计值的影响相对较小,但在U分量影响最为明显;此外,RW对站速度不确定度的影响不可忽略,正确获取模型参数估计的实际不确定度及改正噪声分量对于合理应用GPS坐标时间序列数据具有重要的意义.     

顾及有色噪声的ETS对GPS坐标时间序列影响分析

以12个GPS站12年的坐标序列为研究对象.采用Kashyap信息准则（KIC）噪声模型估计准则对四种组合噪声特性进行估计,探讨慢滑移（ETS）现象对GPS站坐标时间序列的影响,结果表明:ETS引起了GPS站坐标序列模型的变化,E、N方向分量噪声模型占比与U分量模型占比差异较大,可能造成噪声模型的错误估计;ETS后的站速度及其不确定度相比ETS前站速度及其不确定度均有增加,且在U分量表现明显;特殊地理位置的测站可进行标记研究,尽量减少地震运动带来的不利影响,为地壳运动研究提供有价值的参考资料．      

有色噪声对东南极区域GPS测站三维速度估计的影响

近年来,有研究发现在GPS测站坐标时间序列中既存在白噪声,也存在有色噪声。为了研究有色噪声对东南极区域GPS测站三维速度估计的影响,本文使用GAMIT/GLOBK10.5软件对东南极区域6个连续GPS测站2005—2014年的实测数据进行解算和平差,并利用最大似然法（MLE）分别估计了在两种假设噪声模型条件下的测站三维运动速度及其不确定性。结果表明：在进行参数估计时,考虑两种有色噪声（闪烁噪声和随机游走噪声）对东南极区域GPS测站三维速度估计的量级影响不大,水平方向最大影响量级为0.3 mm/a,垂直方向最大影响量级为0.8 mm/a;但如果不考虑有色噪声,会严重低估参数估计的真实不确定性。     

东北陆态网坐标时序有色噪声及环境负载分析

利用Hector软件解算我国东北地区16个陆态网络连续站近10 a的时间序列观测数据,获取连续站坐标残差时间序列数据,进而确定最优噪声模型,最终得出基于有色噪声(CN)以及环境负载改正后的速度场.结果表明：东北地区陆态网络坐标时间序列数据中主要存在白噪声(WN)、闪烁噪声(FN)与幂律噪声(PL);北(N)和天顶(U)方向的最优噪声模型为WN+FN;E方向的最优噪声模型均为WN+PL.在顾及CN及环境负载的影响下,东北地区陆态网络基于ITRF14框架下在N方向上运动的平均速率为-13.003 mm/a,东(E)方向上运动的平均速率为27.020 mm/a,U方向上运动的平均速率为0.528 mm/a,整体呈隆升趋势.     

北斗二号/三号融合载波相位时间传递精度分析

本文给出了载波相位时间传递数学模型,并基于多模全球卫星导航系统(GNSS)试验跟踪网MGEX (Multi-GNSS Experiment)的实测数据,对北斗二号/北斗三号卫星导航系统(BDS-2/BDS-3)融合载波相位时间传递性能进行分析. 结果表明:BDS-3的加入能够增加测站的可视卫星数量,改善卫星分布空间构型. 相比仅使用BDS-2,BDS-2/BDS-3融合解算可将MRO1-CUSV和NNOR-CUSV的时间传递精度分别从0.11 ns、0.10 ns提高到0.07 ns、0.08 ns,A类不确定度分别从0.007 ns、0.006 ns提高到0.004 ns、0.005 ns.      

顾及有色噪声的铁路大跨度桥梁BDS变形分析

利用GNSS技术对铁路大跨度桥梁进行变形监测,对于桥梁的安全控制和铁路行车安全具有重要意义。目前对桥梁的GNSS变形分析研究绝大部分集中于公路桥梁,涉及对变形控制要求更加严格的铁路桥梁的研究较少,且以往研究忽略了变形时间序列中有色噪声的影响。以上因素不利于对铁路大跨度桥梁的GNSS精确变形分析。本文以位于江西赣州的赣江特大桥的GPS和BDS监测数据为例,利用主成分分析对有色噪声进行滤波,分析了有色噪声对铁路桥梁变形分析结果的的影响。试验结果表明,昼夜温差变化导致铁路斜拉桥的中跨和索塔分别在垂向以及纵向均产生周期约为一天的变形;根据GPS和BDS变形时间序列获得的变形结果之间存在差异;有色噪声对变形参数估计结果影响较小,但忽略有色噪声会使变形参数估值的不确定度减小80%,导致对变形分析结果的精度过于乐观。利用主成分分析可以显著地削弱有色噪声,使变形参数估值的不确定度降低约73%。     

顾及有色噪声的自适应粒子滤波UWB定位算法

传统卡尔曼滤波算法要求噪声模型符合高斯分布,在UWB室内定位中,由于载体本身的机制等干扰,观测噪声不仅仅是白噪声,也存在有色噪声的情况,而粒子滤波可以处理有色噪声的问题。本文通过增加似然分布自适应调整来改进粒子滤波用于目标跟踪的精度,同时研究在白噪声、有色噪声下似然分布自适应调整粒子滤波和拓展卡尔曼滤波在UWB中的优势与不同。试验结果表明：观测噪声为白噪声时,拓展卡尔曼滤波和粒子滤波均可以较好地实现对行人的定位跟踪;观测噪声为有色噪声时,自适应粒子滤波定位效果优于粒子滤波、拓展卡尔曼滤波。     

云南地区GPS基准站噪声模型分析

以云南地区陆态网27个全球定位系统(GPS)基准站在2011-2017年不同时间跨度的观测数据为例,使用赤池信息量和贝叶斯信息量估计准则(AIC/BIC)对解算结果进行分析,从而确定其最优有色噪声模型.结果表明,不同时间跨度基准站各坐标分量上噪声特性主要体现为白+闪烁噪声(WN+FN)、幂律噪声(PL)模型组合.部分基准站在北向和垂向的最优噪声模型会随着观测时间的累积而改变,PL模型所占比例有所下降,WN+FN模型所占比例有所上升.当时间跨度大于5 a时,基准站噪声模型的稳定性显著提高.随着坐标时间序列积累时长的增加,未知噪声分量出现的可能性也相应提高.     

GNSS观测噪声对低轨卫星轨道确定的影响分析

低轨卫星不仅是实现全球通信的重要手段,也是对地观测研究的重要平台.利用全球卫星导航系统(GNSS)确定高精度的轨道是实现低轨卫星各项功能的重要基础.为了研究GNSS观测噪声对低轨卫星定轨精度的影响,该文通过模拟包含不同量级观测噪声的GNSS观测值,分析了 GNSS观测噪声对运动学定轨和动力学定轨结果的影响.实验结果表明,在伪距噪声量级优于0.6 m、载波相位噪声量级优于2 mm时,运动学定轨与动力学定轨结果相当,且都在毫米级;在伪距噪声量级为6m、载波相位噪声量级为厘米级时,运动学定轨结果达到厘米级,而动力学定轨结果仍然为毫米级,体现出了相对于运动学定轨的优越性;载波噪声相对伪距噪声对定轨结果的影响更大.     

顾及水陆差异的高分五号影像条带去除

高分五号搭载的可见光短波红外高光谱相机,能获取精细的地物光谱信息,具有十分广泛的应用前景。但高光谱卫星遥感数据往往无法避免条带噪声的干扰,进行条带去除是数据预处理中不可缺少的步骤。传统方法往往对地物的异质性与丰富的细节纹理考虑不足,导致条带不能被彻底地消除。为此,本文提出了一种顾及水陆差异的影像条带去除方法,采用水体与陆地区别统计的策略,解决条带噪声在异质区域的统计特征差异问题,并结合优化统计和一维变分滤波技术实现水陆区域参考统计特征的精确估计,最终基于矩匹配方法分别实现条带去除。实验结果表明:无论是真实实验还是模拟实验,本文提出的算法相较于传统条带去除算法,能更加稳健地去除数据条带噪声,还原地表真实辐射信息;在模拟实验中,本文算法处理结果的峰值信噪比(PSNR)达到46.58,且平均绝对误差(MAE)仅有11.56,均明显优于用于比较的3种传统算法,且算法执行效率也具备优势,能够更好地适用于高分五号大数据量的处理需求。     

GPS接收机噪声对天线相位中心检测的影响分析

利用四天的零基线观测数据，截取不同时间长度的数据段，解算出北方向、东方向、高程方向的偏差量△N、△E、△U，对这些偏差量进行统计分析和误差分析。