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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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共模误差(CME)是区域连续全球卫星导航系统(GNSS)网中的主要误差来源之一.针对GNSS时间序列具有非高斯分布特征,基于二阶统计量的主成分分析(PCA)难以准确提取出CME分量问题,采用具有高阶统计量的独立分量分析(ICA)对CME进行提取.以2011—2018年新疆区域GNSS坐标时间序列为例,将PCA滤波效果进行对比验证,分析了CME对GNSS坐标时间序列的影响,并对CME序列进行周期分析.结果表明:前6个独立分量包含CME分量,这可能与卫星轨道、地表质量负荷和时钟误差有关,ICA滤波后东(N)、北(E)、天顶(U)三个方向的均方根(RMS)值分别降低31.83%、32.29%、35.49%,速度不确定度分别降低44.14%、38.49%、43.32%,各测站的周期项振幅较滤波前更一致,有效地剔除了CME,提高了坐标时间序列的精度. 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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针对全球导航卫星系统(GNSS)坐标时间序列共模误差(CME)物理起源不明确的问题,该文利用地球物理资料通过格林函数计算质量负荷在垂直方向上引起的地表形变,分别与主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)分离的分量进行对比,探索周期信号的地球物理意义。结果显示,PCA的时空滤波效率略强于ICA,但ICA提取的周年信号更接近真实情况,其地球物理起源可能与土壤湿度和大气湿度引起的地表形变密切相关,川滇地区CME的主要成分可能为土壤湿度引起的地表形变。该结果为研究川滇地区地壳形变特征、探寻区域CME的物理起源提供了科学依据。 相似文献
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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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基于武汉市CORS近十年连续观测的单日解坐标时间序列进行数学建模,获取了残差坐标时间序列数据,分析了测站坐标时间序列的周期性变化。为了有效地提取武汉CORS基准站坐标时间序列中的共模误差,采用空间叠加滤波算法以及相关系数叠加滤波算法对其进行空间滤波,并对比分析2种方法的滤波效果。结果表明,武汉CORS基准站单日解坐标时间序列之间存在显著的相关性,2种方法均能有效提取武汉区域共模误差,相关系数叠加滤波算法的滤波效果略优于空间叠加滤波算法。 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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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。 相似文献
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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. 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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鉴于独立分量对异常值具有较强的敏感性,提出了基于独立分量分析(ICA)的伪距多变量时间序列异常值探测算法,并且利用契比雪夫不等式给出了异常值探测的阈值,引入时间序列干预模型估计了潜在故障扰动的大小,根据3σ准则确定出故障星的位置。根据RAIM的实时性要求,采用滑动窗口的思想对上述批处理探测算法进行改造,本文提出了一种卫星多故障在线探测和识别的新算法,并给出了新RAIM算法的实施流程。利用5个iGMAS北斗监测站的民用观测数据对新算法进行验证,试验分析结果表明,新算法对于卫星多故障的实时处理具有较好的效果,且其故障正确探测率优于以往的RANCO方法。 相似文献
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针对传统主成分分析(PCA)忽视测站各坐标分量之间相关性的问题,提出了一种小波去噪和多方向主成分分析(WD-MPCA)组合的方法. 该方法弥补了传统PCA的缺陷,与经验模态分解和主成分分析(EMD-PCA)组合方法及小波去噪和主成分分析(WD-PCA)组合方法相比,WD-MPCA组合方法精度最高. 经WD-MPCA组合方法去噪后,其平均中误差分别为0.83 mm、0.85 mm和8.30 mm,比原始坐标残差时间序列的平均中误差分别降低了81.14%、81.91%和40.37%. WD-MPCA组合方法充分考虑了各测站不同分量之间的相关性,可以有效去除信号中的高频随机白噪声(WN)和低频有色噪声(CN),这对高频全球卫星导航系统(GNSS)技术的实际应用和理论发展具有重要的意义. 相似文献
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针对GNSS时空分析过程中地壳异常形变信息量级小、难以发现的问题,该文利用独立成分分析探测川滇地区2011—2017年异常形变的时空影响。计算各分量的贡献值,结合空间响应,确定GNSS坐标时间序列的共模误差,进而利用功率谱分析其物理特征。结果显示,N、E、U 3个方向的共模误差均为分形白噪声,且具有58.07 d的共同周期。此外,在“次要”分量中探测到3个异常信号,持续时间为8～12个月,最大位移超过6 mm。异常信号的影响范围主要为云南地区、龙门山断裂带西南段以及岷江断裂带。地壳形变的时空分析结果有助于探索川滇地区共模误差的地球物理意义,为动态分析川滇地震的时空影响提供了数据参考。 相似文献
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PCA空间滤波在高频GPS定位中的应用研究 总被引：2，自引：0，他引：2
利用主成分分析法(PCA)对高频GPS时间序列进行空间滤波,并结合Karhunen-Loeve展开法(KLE)对其结果进行判定,可有效地提取共模误差,提高单历元定位精度。通过对四川GPS连续观测网的计算分析表明,PCA方法可较好地减弱区域共模误差,并能准确地反映共模误差的空间分布,且精度优于传统的堆栈法,这对高频GPS技术的应用和发展具有重要意义。 相似文献
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针对传统的基于谐波模型的异常值探测算法效率较低的问题,该文引入变系数回归模型替代谐波模型分离GNSS坐标时间序列的信号与噪声(残差),并提出了一种基于变系数回归(VCR)模型与四分位距(IQR)统计量的组合异常值探测算法VCR＿IQR。该算法首先采用VCR分离时间序列中的信号与噪声,接着采用IQR准则探测噪声中的异常值。将VCR＿IQR与传统基于谐波模型的异常值探测算法—最小二乘探测法(LS＿IQR)和最小一乘探测法(L1＿ModIQR)进行模拟实验对比分析,结果表明,VCR＿IQR能够探测到92%的异常值,而LS＿IQR和L1＿ModIQR仅能探测到81%和85%的异常值,表明VCR＿IQR的探测效率优于LS＿IQR和L1＿ModIQR。 相似文献