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。     

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。     

CME对IGS基准站坐标序列噪声模型及速度估计影响分析

以50个IGS基准站坐标时间序列为研究对象,采用赤池信息量准则（BIC）模型估计准则对四种组合噪声特性进行估计分析,探讨共模噪声（CME）对IGS基准站坐标时间序列噪声模型及站速度影响. 结果表明CME会导致IGS基准站坐标序列噪声模型的有偏估计,并影响站速度的确定精度,准确估计基准站速度参数时应对CME进行修正;经CME修正后IGS基准站周年运动周年项振幅有所减小,高程方向更为明显,表明滤波后IGS基准站周年运动相对稳定.      

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。     

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。     

GPS坐标时序共模误差提取方法研究

针对GPS坐标时序数据中存在的共模误差(CME),研究利用堆栈滤波(SF)、网络反演滤波(NIF)和主成分分析(PCA)三种方法进行剔除,以提高GPS监测区域地表位移的精度.通过构建GPS坐标时序模型,去除明显构造运动,提取噪声残差时序,将隐含在噪声残差时序中的区域CME利用SF、NIF、PCA方法提取出来.以日本房总半岛2019—2021年GPS坐标时序为例,比较三种方法和GPS站点空间分辨率对CME提取的影响,分析CME去除前后慢滑移地表位移的变化.研究结果表明：SF、NIF、PCA方法提取CME的结果基本一致;GPS站点空间分辨率降低,提取的CME离散度增大;CME对慢滑移地表水平位移的大小和方向均会产生影响,需进行剔除.     

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.     

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...     

安徽省CORS坐标时间序列共模误差与噪声分析

针对目前鲜有学者依据GNSS坐标时间序列数据对安徽省地区共模误差及噪声分析的问题,该文以安徽省卫星定位综合服务系统(AHCORS) 2013年1月-2018年6月数据解算得到坐标时间序列为研究对象,采用主成分分析的方法进行空间区域滤波,并计算水文负载、非潮汐大气和非潮汐海洋负载引起的位移单日时间序列,进一步对滤波前后的...     

北京市CORS站坐标时间序列噪声分析

针对北京市CORS站的稳定性问题,该文利用GAMIT/GLOBK软件对北京市13个CORS站2016—2018年的观测数据进行了处理,获取了原始坐标时间序列和坐标残差时间序列,通过极大似然估计的方法对CORS基准站进行了噪声模型分析和区域速度场估计。结果表明,北京市CORS站坐标时间序列的最佳噪声模型为WN+FN+RWN组合模型;采用NEU方向的最佳噪声组合模型对北京市CORS站进行区域速度场估计,BJTZ、CHAO、DSQI、XNJC站的沉降较为严重,其他CORS站N方向速度估值在7.2~14.3 mm/a,E方向速度估值在27.5~32.5 mm/a,U方向速度估值在2.0~8.5 mm/a。     

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。     

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。     

地表质量负载对格陵兰岛区域GPS站点坐标时序特征的影响

选取ITRF2008框架下格陵兰岛区域12个GPS站2013年1月-2016年12月期间的日解坐标时间序列作为研究对象,并利用极大似然估计分析地表质量负载改正前后各站点的噪声特性、速度场及周期项振幅。结果表明：站点最优噪声模型主要为白噪声+幂律噪声与白噪声+闪烁噪声,地表质量负载形变修正GPS坐标时序后,明显增加U方向闪烁噪声的成分,平均降低其速度约0.36 mm/a,对水平方向影响较小;同时分别降低高程方向44.1%、14.2%的1 a项、0.5 a项振幅,相反,却增加了水平方向的周期项振幅。     

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.     

基于RSI的GPS坐标时间序列瞬态地壳形变信号探测

提出了利用RSI的瞬态地壳形变信号探测方法,并将其应用于北美洲卡斯卡迪亚古陆俯冲带区域的部分GPS连续跟踪站的时间序列的瞬态形变探测中。研究结果表明：RSI方法能有效探测各序列中的瞬态形变,且能获得瞬态形变发生的开始时间、结束时间、持续时间和滑移量;与未使用偏移改正的序列相比,使用瞬态偏移改正得到的残差时间序列方差显著减小。     

GPS站坐标时间序列的南极地壳运动监测

为了进一步研究南极地壳运动的监测方法,文章提出直接利用GARNER网站公布的长时段测站坐标时间序列进行南极地壳运动监测的方法;直接利用GARNER网站提供的站坐标时间序列保证了站坐标的正确性,避免了对原始观测数据进行处理时步骤繁琐或处理结果不可靠等问题。研究结果表明该方法正确、可行。     

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。     

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.