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介绍了GPS时间序列分析方法与理论,并对时间序列分析软件CATS的安装、使用及其基本原理进行了详细阐述。CATS主要使用的两种计算方法:频谱分析法和最大似然估计法;不同的噪声模型(主要是白噪声加有色噪声)来分析时间序列中的噪声以及它们对速度误差的影响。利用CATS可以方便的为研究者获得参数,进行上层研究。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2013,(5)
在动态导航定位中,目前绝大多数数据处理理论和软件都假设系统状态误差和观测模型误差为高斯白噪声。但在实际应用中,由于卫星轨道误差、大气环境等因素的干扰,使得观测误差和动力学模型误差往往不属于白噪声序列,而是具有一定时间相关或空间相关性的有色噪声。本文将有色噪声归为随机模型进行研究,采用多项式长除法将有色噪声模型展开成级数形式,再根据误差理论求取有色噪声的方差,由该方差修正有色噪声的随机模型,利用现代时间序列分析理论求出状态参数的最优估计值。为了说明该方法的正确性和有效性,用一组动态GPS实测数据进行验证,计算结果表明该方法能有效地抑制有色噪声对动态系统参数估值的影响。 相似文献
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针对多数GPS时间序列分析中未考虑与时间有关的噪声问题,该文利用GAMIT/GLOBK软件对尼泊尔地震前2011—2015年连续观测的GPS数据进行解算,对时间序列进行噪声分析,利用频谱分析法确定噪声模型,最后在考虑噪声特征下,利用时间序列分析软件CATS估算其周期性和站点速度场。结果表明:尼泊尔境内的连续站的最佳噪声模型是"白噪声+闪烁噪声";没考虑时间序列中时间相关的噪声,水平速度场估算误差被低估7~8倍;同时该区域GPS时间序列存在波峰较为一致的周期运动,区域内的水文荷载是造成该现象的主要原因,因此在研究该地区地壳构造运动时,必须考虑水文荷载等非构造运动带来的干扰。 相似文献
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近年来,有研究发现在GPS测站坐标时间序列中既存在白噪声,也存在有色噪声。为了研究有色噪声对东南极区域GPS测站三维速度估计的影响,本文使用GAMIT/GLOBK10.5软件对东南极区域6个连续GPS测站2005—2014年的实测数据进行解算和平差,并利用最大似然法（MLE）分别估计了在两种假设噪声模型条件下的测站三维运动速度及其不确定性。结果表明：在进行参数估计时,考虑两种有色噪声（闪烁噪声和随机游走噪声）对东南极区域GPS测站三维速度估计的量级影响不大,水平方向最大影响量级为0.3 mm/a,垂直方向最大影响量级为0.8 mm/a;但如果不考虑有色噪声,会严重低估参数估计的真实不确定性。 相似文献
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时间序列分析、谱分析和小波分析理论是对信号进行时、频域分析的主要方法,对GPS坐标监测序列研究并分析其噪声序列发现,GPS坐标监测序列中的噪声主要包含白噪声和闪烁噪声,但是大多数噪声分析方法未考虑信号之间的相关关系。针对GPS站坐标监测序列,在分析2维坐标信号之间相关性的基础上,采用多变量小波去噪工具实现坐标监测序列的2维去噪,对得到的2维噪声序列进行谱分析,并与传统1维去噪方法比较。以苏通大桥GPS坐标监测序列为实例进行分析,结果表明:顾及信号间相关关系的GPS坐标监测序列的噪声分析更加符合实际情况。 相似文献
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我国GPS跟踪站数据处理与时间序列特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
应用国内GPS跟踪站7a的观测数据，分析研究跟踪站坐标位置变化规律，并给出了站坐标和速度场精度的统计分析结果，同时介绍了国内GPS基准站的数据处理方法。通过对时间序列进行分析研究表明，GPS基准站的时间序列具有一定的周期性，高程分量的周期性最为明显，并且时间序列的时频特性表现出明显的区域性。 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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GPS坐标时间序列中不仅包含白噪声,还包含闪烁噪声、随机漫步噪声等有色噪声,这些噪声将影响GPS应用的可靠性,甚至可能对一些地球物理现象做出错误的解释,因此降低GPS坐标时间序列中有色噪声的影响、提高GPS精度是一个重要和基本的问题。提出了一种滑动L2优化估计方法(ML2),通过选取合适的窗口建立L2优化模型,再利用交替迭代乘子法求解每段时间序列的优化问题,并逐年滑动得到整段GPS坐标时间序列的估计。实验结果表明,ML2方法与奇异谱分析、小波分解、滑动普通最小二乘法相比具有更好的重构效果。 相似文献
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The analysis of Global Positioning System (GPS) coordinates time series is a valuable tool in quantifying crustal deformations. The longer continuous GPS time series allow estimation of nonlinear signatures. As a matter of fact, besides the linear and periodic behaviors, other relevant signals are present in such time series as the so-called transient deformations. They can be related to, e.g., slow slip events, which play a crucial role in studying fault mechanisms. To give reliable estimates of these signals, an appropriate and rigorous approach for defining the deterministic and the stochastic models of the data is needed. We prove that the theory of the second order stationary random process (SOSRP) can be used to describe the stochastic behavior of the daily GPS time series. In particular, the second order stationarity condition has to be verified for the daily GPS coordinate time series to be described as a SOSRP. This method has been already used for modeling the gravity field of the earth and in predicting/filtering problems, and this work shows that it can also be useful for characterizing the colored noise in the GPS time series. 相似文献
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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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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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选取ITRF2008框架下格陵兰岛区域12个GPS站2013年1月-2016年12月期间的日解坐标时间序列作为研究对象,并利用极大似然估计分析地表质量负载改正前后各站点的噪声特性、速度场及周期项振幅。结果表明：站点最优噪声模型主要为白噪声+幂律噪声与白噪声+闪烁噪声,地表质量负载形变修正GPS坐标时序后,明显增加U方向闪烁噪声的成分,平均降低其速度约0.36 mm/a,对水平方向影响较小;同时分别降低高程方向44.1%、14.2%的1 a项、0.5 a项振幅,相反,却增加了水平方向的周期项振幅。 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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Numerical simulation of troposphere-induced errors in GPS-derived geodetic time series over Japan 总被引：2，自引：2，他引：0
Troposphere-induced errors in GPS-derived geodetic time series, namely, height and zenith total delays (ZTDs), over Japan
are quantitatively evaluated through the analyses of simulated GPS data using realistic cumulative tropospheric delays and
observed GPS data. The numerical simulations show that the use of a priori zenith hydrostatic delays (ZHDs) derived from the
European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) numerical weather model data and gridded Vienna mapping function
1 (gridded VMF1) results in smaller spurious annual height errors and height repeatabilities (0.45 and 2.55 mm on average,
respectively) as compared to those derived from the global pressure and temperature (GPT) model and global mapping function
(GMF) (1.08 and 3.22 mm on average, respectively). On the other hand, the use of a priori ZHDs derived from the GPT and GMF
would be sufficient for applications involving ZTDs, given the current discrepancies between GPS-derived ZTDs and those derived
from numerical weather models. The numerical simulations reveal that the use of mapping functions constructed with fine-scale
numerical weather models will potentially improve height repeatabilities as compared to the gridded VMF1 (2.09 mm against
2.55 mm on average). However, they do not presently outperform the gridded VMF1 with the observed GPS data (6.52 mm against
6.50 mm on average). Finally, the commonly observed colored components in GPS-derived height time series are not primarily
the result of troposphere-induced errors, since they become white in numerical simulations with the proper choice of a priori
ZHDs and mapping functions. 相似文献