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李潇 《大地测量与地球动力学》2014,34(2):111-114
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13.
使用GAMIT/GLOBK软件处理四川省内23个连续GPS基准站2010~2015年数据,获取各测站的坐标时间序列,然后利用堆栈法对其进行空间滤波以剔除共模误差,通过谱指数计算和最大似然估计法(MLE)对滤波后的GPS站坐标时间序列进行噪声分析。结果表明,四川连续GPS基准站坐标时间序列N、U方向最优噪声模型为WN+FN,E方向最优噪声模型为WN+FN+RWN;空间滤波可以降低闪烁噪声,同时使一些测站显现出随机漫步噪声;根据GPS站坐标时间序列估计基准站速度时,应当顾及有色噪声的影响。 相似文献
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对常用的3种天顶对流层延迟改正模型(Saastamoninen模型、Hopfield模型和EGNOS模型)进行误差分析,代入气象元素及测站位置误差,得出各模型的ZTD估值受误差影响的程度。使用C++语言实现以上3种模型,选取一系列不同纬度和高程的IGS站,利用IGS分析中心提供的气象文件,结合测站时空信息,导入程序进行模拟计算,并与IGS对流层产品进行比较,对改正模型进行质量评价。结果表明,Saastamoninen模型和Hopfield模型能够较准确地根据地面气象资料反映对流层延迟的日变化,Saastamoninen模型的改正精度略高于Hopfield模型;同时,无需实测气象资料的EGNOS模型RMS小于0.1 m,也可满足GNSS m级定位需求。 相似文献
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针对数字天顶仪,研究一种解算CCD坐标系x轴与北向之间夹角以实现定向的方法。通过对称位置两幅星图解算得到的天顶仪旋转轴的天文坐标,与已知测站点位置真值进行运算,得到相应的切平面坐标系倾斜量。结合双轴倾角仪测量的倾角计算倾角仪X敏感轴的方位角,并运用最小二乘算法解算出倾角仪的定向角,最终解算出CCD坐标系x轴方位角而实现定向。对数字天顶仪的一个工作循环采集的数据进行解算,得到的方位角标准差σ=3.06′,CCD坐标系x轴方位角满足3σ要求,可以实现定向的目的。 相似文献
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20.
以2016-01-21门源MS6.4地震为例,提出用深度学习预测的GPS时间序列研究地震前兆。用震中附近门源台(QHME)、民乐台(GSML)及古浪台(GSGL)无震时的GPS时间序列训练LSTM神经网络,得到高精度的GPS时间序列预测模型,再分别对该地区无震时和地震前一段时间的GPS时间序列进行回溯性预测。对比预测时间序列与真实时间序列发现,震前2条时间序列大部分的相似性指标比无震时低,说明震前预测时间序列与真实时间序列差异明显,同时考虑震前时间序列的趋势异常,认为出现了异常时段;3个台站分别在E、N、U方向出现多个异常日期,且不同台站具有相同的异常日期,说明探索到了地震前兆。 相似文献