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1.
利用主成分分析法对陆态网224个GNSS基准站坐标时间序列进行分析。首先对基准站原始坐标序列进行突变项拟合、粗差剔除、缺失数据插值补齐等预处理;然后对预处理后的站点残差坐标时间序列分N、E、U方向组建时间序列矩阵进行主成分分析,根据各方向主分量及其相应的空间特征向量分析站点空间响应分布特征、共模误差以及异常站点的影响。结果表明,仅通过第1主分量不能准确体现共模误差的时空特点,因此将前3个主分量纳入共模误差分析;华北地区、西北地区以及云南地区各方向主分量显示出相对一致的空间响应分布,可能是水储量变化导致的;对比剔除异常站点前后的PAC结果发现,N、E、U方向第1、2主分量的贡献率变化明显,U方向表现最为显著,其中第1主分量贡献率分别提高2.0% (N)、3.9% (E)、5.7% (U),第2主分量则分别下降1.1% (N)、1.9% (E)、6.7% (U),剔除异常站点后,站点的空间响应得到明显提高。 相似文献
2.
对陕西省GPS连续基准站2011-01-01~2013-05-30坐标时间序列进行分析,利用区域叠加滤波分离出共模误差,滤波后站坐标时间序列N、E、U方向的平均均方根分别减小69%、60%和41%。通过谱指数计算发现,空间滤波后的时间序列含有白噪声和有色噪声;利用CATS软件对各噪声分量估计发现,垂直方向噪声分量大于水平方向;空间滤波使闪烁噪声大幅减小,部分站出现随机漫步噪声。 相似文献
3.
为了削弱PPP参数估计中动力学模型异常对Kalman滤波解的影响,针对PPP状态向量中各类参数不符值对动力学模型异常描述特性的不同,以位置相关为条件对参数进行分类,构建分类因子自适应Kalman滤波用于PPP参数估计。选取6个IGS站点3 d的数据,使用标准Kalman滤波与构建的自适应Kalman滤波进行PPP解算分析。结果表明,相较于标准Kalman滤波,自适应Kalman滤波能通过自适应因子调节状态预测协方差,加速PPP收敛。静态模式下,平均收敛时间从28.2 min缩减到19.4 min,N、E、U方向的平均精度为1.50 cm、3.34 cm、5.55 cm,分别提高7%、14%、19%;动态模式下,构建的自适应Kalman滤波解N、E、U方向偏差的RMS值为2.7 cm、3.6 cm、6.3 cm,较标准Kalman滤波分别提高13%、28%、43%。 相似文献
4.
针对区域GNSS坐标时序存在共模误差(common mode error, CME)的问题,以华北地区GNSS坐标时序为例,提出可用于消除空间域误差的主成分分析法PCA与完全集合经验模态分解法ICEEMDAN。首先使用PCA滤波提取CME;然后使用ICEEMDAN方法分解CME,提取出有用的IMF分量,减少原始信息的损失;最后对比分析PCA、ICA、IC-PCA三种方法的区域滤波效果。结果表明,IC-PCA的滤波效果优于ICA和PCA,IC-PCA滤波前后N、E、U三个方向上的残差RMS平均降低1.93%、1.92%和7.60%,且滤波结果与原始时间序列变化趋势更加吻合,可有效减少PCA对原始时间序列造成的损失。 相似文献
5.
基于多模全球导航卫星系统（GNSS）与精密单点定位(PPP)技术,分析极地多模GNSS精密单点定位策略。通过一天一站解和一天多站解,对11种不同导航卫星系统组合下的精密单点定位结果进行实验分析。结果表明：1）各组合中BDS和Galileo组合的定位结果最差,与平均值相比定位精度的差值范围在0.4~1.3 cm之间;2）极地地区各组合N方向收敛时间的平均值为7~11 min,定位精度的平均值优于1.3 cm,明显优于E方向和U方向;3）相同环境下三系统组合较双系统组合在E、N、U方向的收敛时间分别缩短10.3%、14.1%、7.3%,在定位精度上分别提升9.6%、4.6%、11.7%;四系统组合较三系统组合在E、N、U方向的收敛时间分别缩短6.8%、－2.1%、2.0%,在定位精度上分别提升4.9%、－7.1%、5.3%。研究结果表明,三系统组合的定位性能较双系统组合提升明显,四系统组合较三系统组合定位性能改善不明显。 相似文献
6.
在重构的载波相位单差残差基础上,利用分段思想估计北斗卫星的多路径重复时间,分别采用正则化方法和经典小波滤波方法提取载波相位单差残差的多路径信号,得到“干净”的单差残差序列。实验结果表明,利用Tikhonov正则化方法正确提取多路径信号是可行的,多路径信号比原始测量残差更具平滑性,并进一步优化了正则化参数的估计方法。利用优化后的Tikhonov正则化方法与恒星日滤波后,载波相位单差残差平均改进40.5%;坐标残差E、N、U方向分别改进24.8%、26.3%和42.7%。无论是观测值域还是坐标域,优化后的Tikhonov正则化方法较传统的小波滤波方法更具优越性。 相似文献
7.
为分析BDS-3在极地地区的定位精度,选取两极地区10个MGEX站连续7 d的观测数据进行SPP和PPP实验。结果表明,BDS-3在两极地区可见卫星数及PDOP基本一致,平均可见卫星数约为9颗,PDOP约为2.3。BDS-3各频点间定位精度相差不大,南极地区SPP定位精度略优于北极,特别是U方向。北极地区E、N、U方向定位精度分别优于1 m、1 m和5 m,南极地区E、N、U方向定位精度分别优于1 m、1 m和2 m。BDS-3在两极地区PPP定位精度相当,与GPS定位精度基本一致,各频点组合定位精度在E、N、U方向均优于2 cm。 相似文献
8.
在组合PPP函数模型分析的基础上，采用CNES提供的多系统实时轨道和钟差信息，实现GPS/Galileo组合单双频实时静动态PPP，并选取10个MGEX站10 d的观测数据进行解算分析。结果表明，单双频实时静态PPP中，GPS/Galileo组合的定位精度略优于单纯的GPS；单双频实时动态PPP中，GPS/Galileo组合具有较好的定位效果。相较于单纯的GPS，GPS/Galileo组合单频PPP在E、N、U方向平均精度为10.6 cm、9.8 cm、22.5 cm，分别提高了5.4%、4.9%、10.4%；双频PPP在E、N、U方向平均精度为4.3 cm、2.9 cm、7.0 cm，分别提高了6.5%、6.5%、5.4%。同时，GPS/Galileo组合PPP较GPS在收敛时间方面也有一定的改善。 相似文献
9.
选取日本7个IGS基准站在2011-03-11东日本大地震前后各3 a的坐标时间序列,计算此区域的共模误差,利用CATS软件确定地震前后基准站各分量的最优噪声模型,分析共模误差和东日本大地震对基准站坐标时序噪声特性的影响。结果表明,共模误差在N、E、U方向均表现出较为明显的周期特性,且地震的发生导致其N、U方向均值分别增大2.1倍和1.5倍;利用空间滤波的方法剔除共模误差后,水平方向的闪烁噪声得到较明显的削弱;IGS基准站各分量表现出不同的噪声特性,其变化因站而异,并未表现出明显的规律;地震对基准站坐标时序噪声的影响主要表现为BP、FN和RW特性,且距离震中越近,这种影响越明显。 相似文献
10.
基于双频非组合PPP模型,采用常量模型、白噪声模型和随机游走模型对ISB参数进行处理,利用7个MGEX测站10 d的数据进行静态和仿动态实验,并分析3种模型的收敛时间和定位精度。结果表明,在收敛时间方面,随机游走模型和白噪声模型效果一致,总体优于常量模型,静态和仿动态下分别提升15.4%和29.4%;在定位精度方面,随机游走模型和白噪声模型效果相当,较常量模型在E、U方向上精度提升最为明显,静态下E和U方向的精度分别提升约77.7%和32.2%,在仿动态定位中E和U方向的精度分别提升约66%和43.5%。 相似文献
11.
利用叠加滤波、PCA、KLE 3种方法对欧洲区域平均基线长度为2 000 km的大空间GPS网12个IGS站9 a（2006-01~2014-12）的观测数据进行处理，分析对比3种方法剔除共模误差的效果。结果显示，3种方法剔除百分比分别为25.87%、41.48%、35.72%，滤波后坐标精度明显提高；对于较大的GPS观测网，相对于叠加滤波，PCA和KLE法效果更好，可以显示不同站点的空间特征。 相似文献
12.
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
13.
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14.
分别利用GLOBK和QOCA软件对陆态网络260个基准站的GNSS观测数据进行处理,获得站点在ITRF2008框架下的坐标和速度。通过比较分析两个软件的解算结果,证明了QOCA 软件能更好地处理测站位移的非线性变化,并通过拟合周年、半年项、剔除共模误差等手段提高解算精度。结果表明,相比于GLOBK软件,QOCA软件得到的拟合残差序列的RMS在E、N、U 3个方向上分别减小70%、80%和70%。 相似文献
15.
基于中国大陆构造环境监测网络的连续GNSS观测数据,选取云南省25个测站的坐标时间序列研究地表质量变化对建立噪声模型的影响。计算陆地水负载、大气压负载和非潮汐海洋负载引起的测站非线性变化,采用极大似然估计对不同噪声组合进行分析,分别建立负载改正前后各GNSS测站的最优噪声模型,同时估计速度的不确定度。结果发现,云南省GNSS测站各分量的噪声特性主要表现为闪烁噪声+白噪声(FN+WN);环境负载改正能够改变坐标时间序列的最优噪声模型;用加入环境负载改正后建立的最优噪声模型估计各测站的速度不确定度,对于E、N、U分量,分别有72%、80%、68%的测站的速度不确定度变小。 相似文献