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。     

山东CORS基准站坐标时间序列噪声分析

针对目前在分析GPS基准站噪声时对其坐标时间序列周期项提取不充分的现状,该文提出用小波谱探测坐标时间序列中的周期项,用小波分析方法提取周期项,得到不含明显周期项噪声序列。以山东CORS中26个基准站两年的坐标时间序列为例,去除了坐标时间序列中阶跃项,确定了长期趋势项,对周期项进行了探测、分离和提取,得到了各测站的噪声序列;用谱指数法分析了噪声的类型,用最大似然估计获取了各种噪声的分量,进而建立了噪声组合模型。实验结果表明,山东CORS基准站噪声模型可以用白噪声加闪烁噪声的形式来描述,其白噪声的平均值为1.25mm,闪烁噪声的平均值为5.46mm。     

格陵兰GNSS测站坐标时间序列噪声分析

自2007年来,格陵兰地区逐步建立了50多个GNSS连续观测站用以监测冰川质量变化导致的地壳回弹,至今已累计了超过15 a的坐标时间序列,这使得确定坐标时间序列的噪声特性成为可能。本文选取了格陵兰53个GNSS观测站自2008-2018年共10 a的坐标时间序列,利用功率谱分析和极大似然估计对其噪声特性进行了分析,并基于最优噪声组合估计了格陵兰测站的位移速度及其不确定度。利用贝叶斯信息准则作为评估依据的结果表明,闪烁噪声和白噪声+闪烁噪声的组合可以解释33%的测站噪声,幂律噪声可以解释52%的测站噪声,其余测站可用随机游走或一阶高斯马尔科夫噪声来解释。在利用极大似然估计分析测站坐标时间序列时,对于对97%的测站位移分量的速度估值而言,不同噪声模型的影响小于0.1 mm/a,最大为0.31mm/a,但不同的噪声模型会导致测站位移速度的不确定度的最大估值和最小估值之间存在1.3～7.1倍的差异。因此准确地确定测站坐标序列的噪声模型对于准确估计测站位移速度及其不确定度是十分重要的。     

采用方差-协方差分量估计GPS时间序列噪声特性

本文采用方差-协方差分量估计分析GPS残差时间序列噪声特性。介绍了该方法如何运用于GPS时间序列分析,详细的推导了函数模型,建立了数据处理流程。对比传统的极大似然估计,该方法可以定量计算各噪声分量的大小,并且具有计算速度快,数学模型严谨等优点。     

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...     

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.     

南极IGS基准站时间序列极大似然法分析

针对南极大陆IGS的周期特性、噪声特性、趋势特性等问题,该文采用极大似然法和功率谱分析法分析南极地区8个IGS永久观测站坐标的时间序列。研究结果表明,该地区水平和垂直方向上均有较明显的年周期项,垂直方向上还普遍存在半年周期项。闪烁噪声与白噪声组合能更好描述南极基准站3个分量上噪声特性,各方向上的速率不确定度比只考虑白噪声时要大10~15倍。通过估算基准站水平方向的运动速率,发现该方向上具有较规律的运动趋势:南极洲正缓慢向南美洲移动。     

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。     

香港CORS站坐标时间序列分析研究

针对不同地区连续运行参考站(CORS)坐标时间序列周期特性与噪声特性存在的差异性问题,本文采用功率谱分析法和极大似然法分析香港卫星参考站网(SatRef)的坐标时间序列.研究结果表明,参考站点的三个坐标分量上都存在明显的年周期项与半年周期项.各参考站坐标分量上的噪声特性存在多样化的特征,白噪声(WN)加闪烁噪声(FN)是主要噪声模型,仅考虑WN而忽视有色噪声(CN)的做法会大大低估参数估计的不确定度.根据最优噪声模型估值得出的SatRef站速度场在水平方向上有整体向东南方向运动的趋势,与华南块体的运动结果基本一致.     

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。     

JLCORS网络参考站坐标时间序列噪声类型分析

利用吉林省连续运行参考站网络（JLCORS）近3年的观测资料,使用GAMIT/GLOBK软件进行后处理,解算时用吉林省周边IGS及陆态网络站点作为控制点,获得41个站单日松弛解的坐标时间序列。用最大似然法拟合经典的噪声模型,根据噪声模型是否能够取得似然函数的最大值,获得不同噪声模型及其组合的参数估计。结果表明,JLCORS全部参考站坐标时间序列噪声含有幂律噪声及白噪声,可用二者的组合噪声模型来描述,不含带通滤波噪声及各阶高斯-马尔科夫噪声。幂律噪声模型部分的谱指数集中分布在-2附近,表明幂律噪声的特例随机游走噪声占有主导地位。     

PANGA坐标时间序列噪声模型特性分析

选取PANGA观测网中的200个GPS基准站12年的坐标序列. 采用AIC模型估计准则噪声特性进行分析,并结合不同数据策略对噪声模型建立的影响进行探讨. 结果表明:不同数据策略对噪声模型建立的影响较小,基准站站坐标序列噪声模型主要表现为PL+WN噪声模型特性;不同随机模型对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;对比不同策略处理下的周年振幅变化,E、N、U方向振幅值存在差异,最终确定了振幅位移的尺度.      

基于ARMA模型的GPS基准站坐标时间序列分析

由于利用GAMIT/GLOBK软件对连续运行多年的GPS基准站数据进行处理的原始结果存在一定的噪声,本文利用ARMA模型对GPS基准站坐标进行时间序列分析,其中采用Pandit-Wu方法确定ARMA模型的阶数.试验结果表明,采用Pandit-Wu方法能够准确地确定ARMA模型的阶数,并且基于ARMA的时间序列有效地消除了一定量的噪声,让GPS基准站随着时间的变化规律与趋势更加明显,说明ARMA模型在GPS基准站坐标时间序列分析中剔除噪声及突显变化量与趋势具有良好的效果.     

环渤海区域GPS坐标时间序列噪声分析

本文以环渤海区域GPS基准站2013年至2018年观测数据为基础,从噪声特性及时间序列参数方面进行分析。利用最大似然估计法估计环渤海区域27个测站坐标时间序列在不同噪声模型下的噪声量级及时间序列参数。针对最佳噪声模型,利用谱指数和最大似然估计两种方法分别从定性和定量确定。结果表明,测站的最佳噪声模型主要有WN+FN和WN+FN+RWN两种模型组合,绝大多数测站的最佳噪声模型为WN+FN,其中WN+FN+RWN模型主要分布在基岩类型为土层的基准站上,WN+FN模型主要分布在基岩类型为基岩的基准站上。     

中国区域内IGS站时间序列的非线性变化分析

以中国区域内8个IGS站时间序列为研究对象,对其非线性变化的规律进行分析.首先,对这些测站时间序列进行频谱分析提取周期项,结果表明周年频谱是绝大部分IGS站共有的非线性运动规律,只是振幅大小不同;其他周期项则不具有普遍性,并且在垂直方向上周期规律最明显.然后采用三角函数法对时间序列中的周期规律进行拟合,结果显示三角函数法能更加直观地体现出非线性变化的规律,有利于进一步分析非线性变化的性质与机制,对建立和维持高精度地球参考框具有重要的参考价值.      

GPS坐标时间序列噪声估计及相关性分析

比较分析了极大似然估计法、最小二乘方差分量估计法以及最小范数二次无偏估计法对GPS站坐标时间序列噪声的估计效果,确定最小范数二次无偏估计法为最优的噪声方差估计方法。在此基础上对中国及其周边区域20个IGS站坐标时间序列中各方向噪声方差进行一元线性回归分析。结果表明,中国及其周边区域IGS站不同方向的噪声间具有中等强度以上的相关性,其中N方向闪烁噪声与其他方向闪烁噪声的相关性要强于白噪声。水平方向的噪声振幅能够解释垂直方向噪声振幅变化的40%~60%,而N方向噪声振幅能够解释E方向噪声振幅变化的60%~80%,获得的线性回归方程具有使用价值。     

GSCORS不稳定站坐标时间序列分析

本文对114个GSCORS坐标时间序列予以分析,发现93％以上的GSCORS位置稳定,序列变化平稳.个别基准站位置不稳定,造成基准站不稳定的因素多种多样,其中基准站周边地质松软、地基不稳为主要因素,导致测站大幅沉降、倾斜.科学、精准地分析不稳定基准坐标时间序列对维护省级参考框架的稳定具有重要指导作用.