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通过精密单点定位的方法获取了区域CORS网各基准站的坐标时间序列,并利用最大似然估计法和频谱分析法对其32个基准站坐标时间序列的周期特征进行了分析,获取了各基准站年周期、半年周期的振幅和相位值,以及各基准站的周期功率谱图。结果表明:GNSS基准站坐标时间序列不仅存在线性变化,还存在周期性变化,其中以U方向表征最为明显,与双差定位获得的坐标时间序列周期特性分析结果一致,说明以精密单点定位获取的GNSS基准站坐标时间序列是可靠的,可以用来分析基准站的变化特征。 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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山东CORS基准站坐标时间序列噪声分析 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前在分析GPS基准站噪声时对其坐标时间序列周期项提取不充分的现状,该文提出用小波谱探测坐标时间序列中的周期项,用小波分析方法提取周期项,得到不含明显周期项噪声序列。以山东CORS中26个基准站两年的坐标时间序列为例,去除了坐标时间序列中阶跃项,确定了长期趋势项,对周期项进行了探测、分离和提取,得到了各测站的噪声序列;用谱指数法分析了噪声的类型,用最大似然估计获取了各种噪声的分量,进而建立了噪声组合模型。实验结果表明,山东CORS基准站噪声模型可以用白噪声加闪烁噪声的形式来描述,其白噪声的平均值为1.25mm,闪烁噪声的平均值为5.46mm。 相似文献
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GNSS连续运行基准站坐标时间序列(以下简称为时间序列)中由地球物理效应引起的非线性信号主要指由固体、海洋及大气潮汐、环境负载、热膨胀效应等造成的基准站周期性位移.由周期性温度变化驱动的基准站天线观测墩热效应(thermal expansion of the monument ,TEM )及其所在基岩的热弹性形变(thermal expansion of the bedrock ,TEB)统称为热膨胀效应,是时间序列非线性信号的潜在贡献源之一.通过构建或精化热膨胀效应模型,有效解释时间序列中由温度变化驱动的非线性信号形成的物理机制,量化、分析热膨胀效应的影响及其空间分布特性,并结合已有环境负载效应模型,对时间序列进行修正,有助于获得准确的测站位置、速度及其不确定度,构建并进一步完善基准站运动模型,为毫米级精度的地球坐标参考框架的建立与维持提供参考. 相似文献
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由于利用GAMIT/GLOBK软件对连续运行多年的GPS基准站数据进行处理的原始结果存在一定的噪声,本文利用ARMA模型对GPS基准站坐标进行时间序列分析,其中采用Pandit-Wu方法确定ARMA模型的阶数.试验结果表明,采用Pandit-Wu方法能够准确地确定ARMA模型的阶数,并且基于ARMA的时间序列有效地消除了一定量的噪声,让GPS基准站随着时间的变化规律与趋势更加明显,说明ARMA模型在GPS基准站坐标时间序列分析中剔除噪声及突显变化量与趋势具有良好的效果. 相似文献
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基于全球分布均匀且时间跨度大于10a的138个IGS基准站坐标时间序列,分析了大空间尺度GPS网基准站坐标时间序列之间的相关性,发现部分测站之间的距离超过5 000km时仍存在较显著的相关性。针对目前共模误差提取方法存在的不足,引入相关系数作为权重因子,改进了区域叠加滤波算法。并利用IGS基准站坐标时间序列验证了此方法。结果表明,改进后的相关系数加权叠加滤波算法能够有效地提取大空间尺度GPS网坐标时间序列中的共模误差。 相似文献
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长期累积的全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）基准站坐标时间序列为大地测量学及地球动力学研究提供了基础数据。通过完善GNSS数据处理模型及策略,研究造成非线性运动的机制并进行有效建模,可以获得测站准确的位置和速度,不仅有助于合理解释板块构造运动,建立和维持动态地球参考框架,而且能更好地研究冰后回弹及海平面变化,反演冰雪质量变迁等地球动力学过程。首先从基准站坐标的精确获取、时间序列模型构建、时间序列信号分析等方面描述了GNSS坐标时间序列分析的理论与处理方法;其次,探讨了坐标时间序列噪声模型构建技术,给出了严密三维噪声模型构建方法;然后,疏理了坐标时间序列中非线性变化成因机制的研究进展;最后,总结了基于GNSS坐标时间序列的应用领域,并展望了其未来的发展方向。 相似文献
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针对北京市CORS站的稳定性问题,该文利用GAMIT/GLOBK软件对北京市13个CORS站2016—2018年的观测数据进行了处理,获取了原始坐标时间序列和坐标残差时间序列,通过极大似然估计的方法对CORS基准站进行了噪声模型分析和区域速度场估计。结果表明,北京市CORS站坐标时间序列的最佳噪声模型为WN+FN+RWN组合模型;采用NEU方向的最佳噪声组合模型对北京市CORS站进行区域速度场估计,BJTZ、CHAO、DSQI、XNJC站的沉降较为严重,其他CORS站N方向速度估值在7.2~14.3 mm/a,E方向速度估值在27.5~32.5 mm/a,U方向速度估值在2.0~8.5 mm/a。 相似文献
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以12个GPS站12年的坐标序列为研究对象.采用Kashyap信息准则（KIC）噪声模型估计准则对四种组合噪声特性进行估计,探讨慢滑移（ETS）现象对GPS站坐标时间序列的影响,结果表明:ETS引起了GPS站坐标序列模型的变化,E、N方向分量噪声模型占比与U分量模型占比差异较大,可能造成噪声模型的错误估计;ETS后的站速度及其不确定度相比ETS前站速度及其不确定度均有增加,且在U分量表现明显;特殊地理位置的测站可进行标记研究,尽量减少地震运动带来的不利影响,为地壳运动研究提供有价值的参考资料． 相似文献
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针对不同地区连续运行参考站(CORS)坐标时间序列周期特性与噪声特性存在的差异性问题,本文采用功率谱分析法和极大似然法分析香港卫星参考站网(SatRef)的坐标时间序列. 研究结果表明,参考站点的三个坐标分量上都存在明显的年周期项与半年周期项. 各参考站坐标分量上的噪声特性存在多样化的特征,白噪声(WN)加闪烁噪声(FN)是主要噪声模型,仅考虑WN而忽视有色噪声(CN)的做法会大大低估参数估计的不确定度. 根据最优噪声模型估值得出的SatRef站速度场在水平方向上有整体向东南方向运动的趋势,与华南块体的运动结果基本一致. 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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针对甘肃省境内19个CMONOC基准站坐标时间序列结果,采用极大似然估计法（MLE）探讨了各基准站的最优噪声模型,确定了基准站的速度场,并分析了甘肃省地壳运动状况. 研究结果表明:甘肃省境内CMONOC基准站各坐标分量噪声特性存在较大的差异,“白噪声+闪烁噪声（WN+FN）”为最优噪声模型,能够更好地描述基准站坐标时间序列3分量上的噪声特性,且估算的速率不确定度是仅考虑WN时的4~15倍. 甘肃省CMONOC基准站在ITRF14框架下水平方向运动的平均速率为34.54 mm/a,运动方向为SEE 98.07°;相对于欧亚板块的水平方向运动的平均速率为6.49 mm/a,运动方向为NEE 79.23?°. 相似文献
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针对GNSS站坐标时间序列信噪不易分离的问题,在传统EMD去噪方法的基础上,本文提出了一种联合LMD与EMD的坐标时间序列去噪方法。该方法首先采用LMD分解原始坐标时间序列,基于连续均方误差（CMSE）原则分离高频噪声与低频信号,保持低频分量不变;然后对高频分量进行EMD去噪;最后以2次分解所得低频信号之和作为去噪后时间序列。以仿真数据与8个GNSS基准站实测数据进行试验,通过多种评价指标进行精度评估。结果表明,与传统EMD方法相比,联合LMD与EMD的方法能够更加精确地去除坐标时间序列中的噪声。 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