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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。 相似文献
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对于GPS区域网坐标序列中普遍存在的共模误差(CME),常规方法是利用堆栈空间滤波去除,通常假设CME是空域不变的;而主成分分析法(PCA)和Karhunen-Loeve(KLE)展开法都是把随时间变化的台站网时间序列分解成时间域的主分量和空间域的特征分量,不限制CME的本征。因此,本文尝试结合PCA和KLE方法对GPS区域网坐标序列进行空间滤波,并通过对美国中加州Carrizo平原的一个连续运行GPS监测网进行分析,表明PCA/KLE法可有效提取共模误差,提高站点坐标精度,增强空间滤波的稳健性。 相似文献
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针对时空滤波提取GNSS连续坐标时间序列中的共模误差对探测地壳微形变信息至关重要的问题,该文探索了小尺度区域内叠加滤波、主成分分析、独立分量分析等时空滤波方法的特性,基于华北地区13个GNSS测站连续3年的坐标时间序列进行时空滤波,并对比分析不同方法的滤波效果。结果显示,3种方法滤波后均不同程度地降低了坐标时间序列的离散度;区域叠加滤波与主成分分析提取的共模误差空间响应一致,滤波后的标准差基本相同,表明提取共模误差的性质相同,都以二阶统计量为主要信息;独立分量分析滤波后坐标时间序列的标准差较高,这与区域叠加滤波和主成分分析过度滤波有关。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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《测绘地理信息》2017,(6)
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。 相似文献
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采用GPS技术对矿区地表移动进行动态监测,针对长距离差分动态定位精度受多因素残余误差的影响,利用主成分分析法(PCA)进行空间滤波,分离区域站点相关的共模误差,以提高坐标序列精度。为进一步分析矿区地表移动受多源影响,采用解决盲信号分离问题的独立分量分析法(ICA),提取各测站形变信息。通过实例与仿真分析,结果表明,利用PCA空间滤波可提高3个分量坐标序列精度分别为46.1%,71.0%及36.8%;基于特征矩阵联合似对角化算法(JADE)进行ICA分解,能够实现各测站形变信息的提取。 相似文献
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针对GNSS坐标时间序列的异常值、缺失点插值和共模误差问题，该文采用一种经验模态分解(EMD)与3σ组合算法处理异常值，获取干净的残差时间序列，然后使用Matlab软件的fillmissing函数进行插补，获得连续的时间序列，最后利用独立成分分析(ICA)和主成分分析(PCA)方法对残差序列进行共模误差的提取，分析共模误差的影响。研究结果表明，与LS-3σ相比，EMD-3σ方法的探测率提高了0.2%,说明新算法的探测效果更好。PCA和ICA方法滤波后的RMS值分别平均减少了约22.01%、10.96%,说明PCA和ICA均能有效地提取残差时间序列的共模误差，提高坐标时间序列的精度，且PCA比ICA效果更好。 相似文献
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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。 相似文献
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欧洲地区共模误差提取及分析 总被引：1，自引：1，他引：0
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。 相似文献
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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。 相似文献
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山东CORS基准站坐标时间序列噪声分析 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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针对在提取区域GNSS时间序列共模误差时会存在忽略站间相关性的问题,本文在已有叠加滤波的研究基础上,引入单日解精度、相关系数和距离因子等多种权重因子,提出了考虑多种权重因子的改进叠加滤波方法,并选取山西省测站数据以验证该方法的适用性。结果表明：利用本文的改进叠加滤波方法,测站坐标残差时间序列的均方根在N、E、U 3个分量上可分别平均降低48.53%、39.42%、48.61%,滤波对N、E方向上的速度影响为0.5 mm/a, U方向上为1 mm/a。相较于区域叠加滤波,改进后的方法可使残差时间序列的均方根进一步降低20%～40%,能更加准确地提取共模误差,为区域地壳运动及动力学的分析研究提供精细可靠的数据支持。 相似文献
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局部均值分解方法降噪过于粗糙,将认定为噪声的乘积函数(PF)分量直接剔除,导致有用信息丢失.为了有效提取GNSS站坐标时间序列的有用信息,该文提出一种局部均值分解和小波阈值相结合的降噪方法.通过局部均值分解将坐标时间序列分解为一系列PF分量和余项,依据消除趋势波动分析方法计算各PF分量的Hurst指数,利用小波阈值提取H≤1的PF分量中的有用信息,将提取出的信息与剩余PF分量叠加重构获得最终降噪的坐标时间序列.通过对5个测站的坐标时间序列进行实验,结果表明局部均值分解和小波阈值相结合的方法能够有效提取噪声分量中的有用信息,信噪比提高了27.8％,从而验证了该方法的有效性. 相似文献
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采用功率谱分析和主成分分析的方法对GPS坐标时间序列的周期性变化进行了探讨,对IGS站的部分时段的观测资料进行了处理,分析了台站时间序列潜在的周期性质。证实了异常周期项（1．04cpy）的存在,对探测出的异常周期信号分别从构造信号、共模误差、地表质量负荷等影响因子展开讨论,分析其来源及影响机制。结果表明,上述影响因素未能对异常周期信号做出合理解释,该异常信号与GPS观测技术本身,即未模型化的GPS系统误差相关。对其影响因素做了初步探讨,为进一步建立相应的误差改正模型,增强GPS观测技术的稳健性提供了一些参考。 相似文献