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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. 相似文献
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利用Hector软件解算我国东北地区16个陆态网络连续站近10 a的时间序列观测数据,获取连续站坐标残差时间序列数据,进而确定最优噪声模型,最终得出基于有色噪声(CN)以及环境负载改正后的速度场. 结果表明:东北地区陆态网络坐标时间序列数据中主要存在白噪声(WN)、闪烁噪声(FN)与幂律噪声(PL);北(N)和天顶(U)方向的最优噪声模型为WN+FN;E方向的最优噪声模型均为WN+PL. 在顾及CN及环境负载的影响下,东北地区陆态网络基于ITRF14框架下在N方向上运动的平均速率为?13.003 mm/a,东(E)方向上运动的平均速率为27.020 mm/a,U方向上运动的平均速率为0.528 mm/a,整体呈隆升趋势. 相似文献
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针对现有GPS时间序列研究中时间序列跨度方面研究较少,该文对不同GPS时间序列跨度对噪声模型建立的影响进行分析。选取ITRF2008框架下中国区域的10个IGS基准站的坐标时间序列,将每个序列按照时间跨度分为5a、10a、15a和20a4个时段,分别求取各时段的谱指数,采用不同的噪声模型组合对它们进行噪声分析,并对结果进行对比。结果表明:随着时间序列长度的增加,谱指数呈减小趋势,FN+RWN+WN在所有最优噪声模型中所占比例上升,FN+RWM+WN中RWN在所有噪声分量中所占比例呈上升趋势,噪声的长周期分量变得显著;同一测站在不同长度时段内所求最优噪声模型、速度场差别较大,在研究分析测站最优噪声模型、速度场时需要指出获取该时间序列的时段。 相似文献
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本文以环渤海区域GPS基准站2013年至2018年观测数据为基础,从噪声特性及时间序列参数方面进行分析。利用最大似然估计法估计环渤海区域27个测站坐标时间序列在不同噪声模型下的噪声量级及时间序列参数。针对最佳噪声模型,利用谱指数和最大似然估计两种方法分别从定性和定量确定。结果表明,测站的最佳噪声模型主要有WN+FN和WN+FN+RWN两种模型组合,绝大多数测站的最佳噪声模型为WN+FN,其中WN+FN+RWN模型主要分布在基岩类型为土层的基准站上,WN+FN模型主要分布在基岩类型为基岩的基准站上。 相似文献
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以云南地区陆态网27个全球定位系统(GPS)基准站在2011-2017年不同时间跨度的观测数据为例,使用赤池信息量和贝叶斯信息量估计准则(AIC/BIC)对解算结果进行分析,从而确定其最优有色噪声模型.结果表明,不同时间跨度基准站各坐标分量上噪声特性主要体现为白+闪烁噪声(WN+FN)、幂律噪声(PL)模型组合.部分基准站在北向和垂向的最优噪声模型会随着观测时间的累积而改变,PL模型所占比例有所下降,WN+FN模型所占比例有所上升.当时间跨度大于5 a时,基准站噪声模型的稳定性显著提高.随着坐标时间序列积累时长的增加,未知噪声分量出现的可能性也相应提高. 相似文献
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中国区域IGS基准站坐标时间序列噪声模型建立与分析 总被引：5，自引：2，他引：3
选取ITRF2005框架下中国区域(包括台湾地区)11个IGS基准站1995-2010年的坐标时间序列,采用不同噪声模型组合对它们进行噪声分析,并计算大气压负载、非潮汐海洋负载、积雪深度及土壤湿度负载对测站位移的影响,得到地表质量负载改正前后各测站分量的最优噪声模型。结果表明,中国区域IGS基准站的噪声模型存在多样性,且各分量具有不同的噪声特性,主要表现为闪烁噪声+白噪声和带通幂律噪声+白噪声。噪声模型与地表质量负载及其测站速度、速度不确定度之间的定量分析表明地表质量负载会造成测站的噪声特性变化,主要表现为带通及随机漫步噪声特征。不同复杂噪声模型对测站线性速度及不确定度会产生一定影响,少数测站高程分量差异甚至超过1 mm/a。 相似文献
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为了研究我国目前建立的连续运行参考网络（CORS）GNSS基准站的坐标时间序列噪声特征是否与国际领域研究的成果相符合,对江苏CORS网连续3年24个分布均匀的GNSS基准站的数据进行处理,利用GAMIT软件获取了各基准站的坐标时间序列,并利用CATS软件采用最大似然估计法对坐标时间序列的噪声特征进行了分析,结果表明：GNSS基准站坐标时间序列不仅包含白噪声,还包含有色噪声;GNSS基准站坐标时间序列在N、E、U方向的噪声类型并不完全一致,其中N、E方向的最佳噪声模型为“WH＋FN＋RWN”,U方向的最佳噪声模型为“WH＋FN”. 相似文献
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针对随机模型对站速度的影响,该文以45个国际GNSS服务(IGS)核心站坐标时间序列为研究对象,提出基于Fisher信息矩阵的KIC噪声模型估计准则,对WN、PL、FN+WN、FN+RW、FN+WN+RW备选随机模型进行分析。探讨不同随机模型对IGS站速度及其不确定度估计的影响。结果表明,IGS站坐标时间序列随机模型呈现出多样性,在进行噪声模型估计及其速度应用时应选择足够代表IGS随机模型的备选噪声模型。不同随机模型对IGS站速度估计值的相对影响较小,但对速度不确定度估计值影响不可忽略,尤其是RW分量对站速度不确定度的影响更加明显。 相似文献