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。     

陆态网络坐标时间序列中共模误差剔除与赫尔默特坐标变换的关系

共模误差存在于测站GPS坐标时间序列中,影响测站坐标和速度估计,在一定范围内其剔除过程与坐标转换等价。为研究共模误差剔除与赫尔默特坐标变换的等价关系,采用相关系数加权叠加滤波法分别计算500km和2 000km陆态网络区域网基准站坐标时间序列的共模误差,并选取公共点进行坐标转换。结果表明,平均相关系数为0.69的500km区域网基准站的较差和中误差都较小,在0.25mm以内,而平均相关系数为0.34的2 000km区域网基准站的较差和中误差与500km区域网相比至少大两倍,可达1mm,影响共模误差计算的准确性。因此,对于500km尺度以内的小区域网,可以用坐标转换的方法替代共模误差剔除,对于尺度大于500km的区域网,需根据测站间相关系数的大小及一致性选择共模误差剔除方法。     

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。     

热膨胀效应对GNSS基准站垂向位移非线性变化的影响

天线观测墩及基岩的热膨胀效应会造成GNSS基准站坐标时间序列高程方向的非线性变化。本文提出了一种计算热膨胀效应导致的基准站垂向位移的改进方法:首先利用基岩热膨胀模型和基准站地表温度数据,分别计算热膨胀效应对基准站天线观测墩和基岩的影响量;其次,利用最小二乘拟合方法,同时估计模型中周期项的周期、振幅、相位等信息,而已有方法仅估计振幅与相位信息;最后,基于改进的模型,分析了基准站垂向位移的周期性特征变化。本文利用该方法分析了有代表性的9个IGS基准站的数据。结果表明:基岩热膨胀和天线观测墩热效应能造成测站垂直方向位移变化;在分析的基准站中,最大影响分别可达0.57mm和1.85mm;热膨胀效应造成的GNSS基准站垂直方向位移时间序列具有周年和半周年周期特性,分别可以解释测站U方向坐标时间序列季节性变化的11.2%和3.3%,影响大小随测站纬度的增加而增加,且半周年影响明显小于周年影响;同时,部分测站发现了其他小周期的影响(约51d)。此外,基于该方法,选取了全球107个IGS站,计算了热膨胀造成的各测站垂向位移周年振幅及其相位,结果显示周年振幅最大可达3.3mm,其大小和测站纬度具有比较明显的相关性。     

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。     

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。     

区域CORS网坐标时间序列周期特征分析

通过精密单点定位的方法获取了区域CORS网各基准站的坐标时间序列,并利用最大似然估计法和频谱分析法对其32个基准站坐标时间序列的周期特征进行了分析,获取了各基准站年周期、半年周期的振幅和相位值,以及各基准站的周期功率谱图。结果表明:GNSS基准站坐标时间序列不仅存在线性变化,还存在周期性变化,其中以U方向表征最为明显,与双差定位获得的坐标时间序列周期特性分析结果一致,说明以精密单点定位获取的GNSS基准站坐标时间序列是可靠的,可以用来分析基准站的变化特征。     

CQGNIS系统基准站稳定性分析

本文首先简要介绍了基于Gamit和Globk进行高精度数据处理的基本流程,并据此来分析处理GNSS基准站数据,通过获取各基准站不同时期的N、E、U方向坐标;比较各基准站N、E、U方向坐标变化情况,来分析基准站稳定性。     

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．      

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。     

联合区域叠加滤波法与小波变换去除GPS站坐标时间序列噪声

GPS站坐标时间序列中存在的周期性与非周期性误差严重影响了对测站运动特征的分析及其非线性变化的物理机制解释。因此,为削弱噪声的影响,本文首先利用区域叠加滤波法去除了南加利福尼亚地区16个测站时间序列的共模误差,以此削弱时间序列中存在的包括周年和半周年误差在内的周期性误差。为去除滤波后残留的噪声,对滤波后的信号进行静态离散小波变换,提取了周期为半周年以上的信号。结果表明,联合区域叠加滤波法与小波变换对GPS站坐标时间序列进行处理,既能够削弱周期性误差对信号的影响,又能较好地提取测站的非线性运动信号。     

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.     

山东CORS坐标时间序列周期与噪声特征分析

针对不同区域的周期和噪声特性存在差异,以27个山东连续运行参考站(CORS)2015—2018年的坐标时间序列为研究对象,进行周期和噪声特征分析.结果 表明:坐标时间序列并没有严格的周期信号,U方向的周期运动较为规律;坐标分量的谱指数显示大部分站点可用白噪声(WN)+闪烁噪声(FN)的噪声模型进行描述;采用最大似然估计...     

PCA方法在GPS坐标时间序列分析中的应用

以安徽及邻区8个GPS连续站点的观测数据为基础,应用主成分分析法提取其共模误差,并对扣除共模误差前后的残余时间序列进行了对比分析。结果显示,扣除共模误差后的残余时间序列的周期性变化较为明显,数据信噪比有所提高。     

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.     

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...