一种改进的GPS区域叠加滤波算法

GPS时间序列的空间滤波可以提高观测数据的信噪比,有利于获取更高精度的地壳形变信息。区域叠加滤波算法的空间滤波结果随着测站数和空间尺度不同而不同,不利于研究GPS时间序列中的形变信息。为了削弱区域叠加滤波受空间尺度的影响,提出一种不以空间尺度作为约束条件,同时引入相关系数和距离因子的区域叠加滤波算法。采用2010—2017年中国区域260个GPS连续观测站的时间序列展开空间滤波方法的研究,计算结果表明,对比相关性区域叠加滤波算法,考虑GPS时间序列之间的相关系数和距离因子更有利于提取GPS时间序列中的共模误差,且受空间尺度的影响较小。对比3种不同距离因子的区域叠加滤波算法,可知引入距离反比的空间滤波算法可实现更优的空间滤波。采用该方法空间滤波后可使GPS时间序列残差降低30%~40%,GPS速度场精度提高30%~40%。此算法实现了更优的GPS形变场估计,为研究中国区域的地壳运动和其动力学机制提供了可靠的数据基础。     

基于EMD方法的地心运动时间序列分析

针对时间序列混有的高频信息会影响地心运动规律分析的问题,采用网平移法对IGS提供的GNSS周解进行解算,得到2007-2017年地心运动时间序列,对其进行分解重构,剔除高频项,并利用重构时序对地心运动规律作进一步分析探讨。结果表明：本文解算的地心运动在T_x、T_y和T_z方向的精度均为毫米级。EMD方法重构的时序保留了原序列的基本信息,且抑制了高频项的影响,提高了周期贡献率,3个方向的贡献率分别提高了12.3%、16.7%及6.3%。通过分析重构后的时序发现,周年项振幅为各周期对应振幅的最大值,分别为2.32、1.89和2.07 mm;T_y和T_z方向长期变化趋势较T_x更为明显,分别为0.13和-0.27 mm/a;半年项较小,且在T_x和T_y方向上具有时变性。此外,还发现了一些其他较小的年际变化。     

城市专题地图指标内容的分析和处理

专题地图指标内容的选择是专题地图设计和制作的前提。本文从分析城市专题统计数据的内容、特点出发,综合考虑专题地图表达的可行性和多样性,形成了一套完整的城市专题地图指标内容分析和处理方法。提出并使用了＂指标——空间——时间＂模型来描述专题地图指标内容,该方法的确立是选定专题地图主题和确立专题内容结构的基础。     

推介

<正>时代生活时间是一维的、不可逆的。就操作层面来讲,我们无法逆行历史的长河,亲临过往那些盛大的时代,然幸而,先人们有记录和总结的好习惯,所以我们才得以复原镜像,一窥当年日月,体味他们既充实又安逸的幸福生活。     

TEXBAT场景的GPS接收机授时欺骗影响分析

针对目前有关GPS欺骗干扰技术的研究较少涉及GPS时间欺骗干扰,且因实验条件限制,难以构建与重放实际欺骗场景,因此不同场景GPS时间欺骗对目标接收机影响仍不明确的问题,基于TEXBAT(Texas Spoofing Test Battery)提供的3组不同场景GPS时间欺骗数据集,建立了GPS时间欺骗模型,分析了欺骗过程中存在的两种相位对齐模式对欺骗行为的影响;利用自编软件对采集的欺骗场景的原始高保真数字实时数据进行数据处理,分别得到目标接收机受欺骗与未受欺骗时的接收机钟差及钟差变化率、多普勒频率与载噪比、载波相位与接收机天线位置随时间的变化情况;深入分析了不同场景GPS时间欺骗对目标接收机的影响。实验结果表明,不同场景GPS时间欺骗将从不同角度有效影响GPS定时结果,所得结论将为GPS时间欺骗与抗欺骗技术提供重要参考。     

GPS观测时间偏差改正

在ＧＰＳ相对定位时,当一台ＧＰＳ接收机的记录时间与参加同时观测的其他接收机的记录时间相差较大时,需要对接收机的ＧＰＳ观测量和两项时间偏差改正。一项是在接收机钟偏差时间内卫星运动几何改正,一项是在接收机钟偏差的时间内卫星钟差改正。本文给出了第一项改正的详细推导过程。     

知识引导的稀疏时间序列遥感数据拟合

在多云多雨的地区,光学遥感存在着获取无云数据困难的难题,这会导致时间序列应用中可用数据匮乏。因此,本文面向稀疏时间序列遥感数据,根据噪声造成遥感影像上归一化差分植被指数(NDVI)被低估的事实,提出了一种知识引导的拟合方法。首先,在遥感影像预处理的基础上,利用先验知识和时序差分法对噪声进行识别和剔除;然后,采用高斯二阶模型对原始数据进行拟合;最后,根据拟合残差更新权重,进行迭代拟合,重复上述过程直至获得稳定的结果。本文以Landsat 8 OLI作为数据源,对浙江省杭州地区的森林数据进行拟合,结果表明:在稀疏时间序列数据的情况下,本文方法与MODIS数据拟合结果的相关系数达到0.92,关键时点(如NDVI峰值点等)的时间误差在5 d;相比当前主流方法的0.88与8 d具有更高的精度。     

极移时间序列建模及预测

基于自回归滑动平均(auto-regressive and moving average,ARMA)模型以及一阶差分ARMA模型分别对极移的X分量和Y分量进行了模型拟合,并利用所拟合的模型对极移进行了预测.通过与国际地球自转服务发布的实测极移数据以及其他方法对比,证明了所建立的拟合模型在短期预报上的有效性.且X分量的A...     

融合BP神经网络的组合模型地铁结构变形预测

基于误差平方和最小准则构建回归分析模型和时间序列模型的组合模型,采用BP(black propagation)神经网络优化其组合模型的预测结果,最终获得信息最大化的预测结果.将此方法应用于南京地铁某号线自动化监测,结果显示其预测精度高于任何单一模型,预测精度得到有效提升.     

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.