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1.
针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)在GNSS坐标时间序列的降噪过程中存在筛选准则的选取和模态混叠效应等问题,本文引入Hausdorff距离(Hausdorff distance,HD)筛选准则并结合小波分解(wavelet decomposition,WD),提出EMD-HD&WD算法。通过对我国大陆构造环境监测网络149个GNSS测站的垂向坐标时间序列降噪处理,分别利用复合指标T值、测站的速度不确定度和闪烁噪声振幅验证算法的可靠性和普适性。结果显示:HD优于现有的筛选准则;EMD-HD&WD算法对测站的速度不确定度和闪烁噪声振幅的平均改正率均为88.4%。分析表明,本文算法能够有效识别和剔除噪声并且改善EMD的模态混叠效应,提高GNSS垂向坐标时间序列的模型精度。 相似文献
2.
《测绘科学》2020,(8)
为了滤除变形数据中含有的白噪声,该文提出一种基于粒子群优化算法的双重变分模态分解-小波阈值去噪模型。首先利用VMD对变形数据进行初次分解,初次分解层数K_1由频谱图波峰个数确定,根据相关性分析将分量分为噪声分量和信号分量;然后针对信号分量出现模态混叠的现象,首次分解的信号分量再次进行粒子群优化的VMD分解,得到二次信号分量和二次噪声分量;对二次VMD分解得到的噪声分量进行小波阈值降噪;最后重构实现噪声的有效剔除。模拟实验结果显示,利用本文方法去噪得到的均方根误差降低至0.418 0 mm、信噪比提升至10.174 0 dB,对比小波阈值、总体经验模态分解(EEMD)、VMD等方法,降噪效果有明显的提升。在实际变形数据去噪中,相比于其他去噪方法,本文方法能够很好地抑制模态混叠的现象,且均方根误差降低至0.151 0 mm、信噪比提升至23.821 0 dB,验证了本文方法在实际应用中的有效性。 相似文献
3.
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
4.
为了精确剔除全球导航卫星系统（global navigation satellite system, GNSS）坐标时间序列中的噪声,提出一种联合遗传算法（genetic algorithm, GA）和变分模态分解（variational mode decomposition, VMD）的降噪方法 GA-VMD。该方法首先利用GA优化VMD参数,然后引入多尺度排列熵（multi-scale permutation entropy, MPE）作为噪声分量的筛选标准,最后将剩余分量重构得到降噪后的信号。通过仿真信号和实测数据的降噪实例,并与小波降噪（wavelet denoising, WD）、经验模态分解（empirical mode decomposition, EMD）等方法对比,分析GA-VMD的降噪效果。实验结果表明：对于仿真信号而言,GA-VMD方法相较于WD、EMD方法,信噪比分别提高了5.18 dB和2.91 dB,互相关系数分别提高了0.05和0.02;对于实测数据而言,GA-VMD方法对测站的速度不确定度和闪烁噪声的平均改正率分别为79.89%和84.46%,优于其他两... 相似文献
5.
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
6.
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
7.
局部均值分解方法降噪过于粗糙,将认定为噪声的乘积函数(PF)分量直接剔除,导致有用信息丢失.为了有效提取GNSS站坐标时间序列的有用信息,该文提出一种局部均值分解和小波阈值相结合的降噪方法.通过局部均值分解将坐标时间序列分解为一系列PF分量和余项,依据消除趋势波动分析方法计算各PF分量的Hurst指数,利用小波阈值提取H≤1的PF分量中的有用信息,将提取出的信息与剩余PF分量叠加重构获得最终降噪的坐标时间序列.通过对5个测站的坐标时间序列进行实验,结果表明局部均值分解和小波阈值相结合的方法能够有效提取噪声分量中的有用信息,信噪比提高了27.8％,从而验证了该方法的有效性. 相似文献
8.
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
9.
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
10.
利用中国地震局全球卫星导航系统(GNSS)数据产品服务平台获取内蒙古自治区境内15个陆态网络连续站2010-06—2021-06的观测数据,通过GAMIT/GLOBK软件、HECTOR软件解算得到去奇异值后的坐标时间序列,最后结合贝叶斯信息量准则(BIC)数值分析确定最优噪声模型:内蒙古自治区坐标时间序列在东(E)方向的最优模型为白噪声+闪烁噪声 (WN+FN),在北(N)和天顶(U)方向的最优噪声模型为白噪声+幂律噪声(WN+PL). 采用最佳噪声模型对速度场进行修正,在ITRF14框架下,内蒙古地区陆态网络连续站的平均运动速率为30.653 mm/a,运动方向为26°57′51″SEE;垂直方向上平均运动速率为0.792 mm/a. 相似文献
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《测绘工程》2020,(2)
间歇性震颤与滑移ETS是一种大陆地区地震观测中未知的弱震动信号,分析ETS运动对GPS测站的影响有助于建立更为准确的GPS基准站运动模型,为地球动力学研究提供有价值的参考资料。文中以20个GPS基准站为研究对象,对FN+WN、PL+WN、GGM+WN及FN+RW+WN 4种不同噪声模型组合进行噪声分析,探讨ETS对GPS站坐标时间序列噪声模型建立影响,结果表明:ETS引起GPS站坐标序列噪声模型发生变化,且可造成噪声模型的错误估计;在准确估计站速度及其不确定度时必须考虑间歇性震颤与滑移因素,否则可能导致过高估计站速度及其不确定度;随着间歇性震颤与滑移参数的增加,RW的占比显著增加。 相似文献
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为了有效地提取GNSS站坐标时间序列的有用信息，降低噪声干扰，本文提出一种局部均值分解和奇异值分解相结合的信号降噪方法，并利用5个测站的实测坐标时间序列对新方法进行了验证。首先通过局部均值分解将坐标时间序列分解成一系列PF分量和余项，然后利用连续均方误差方法确定高频分量与低频分量的分界点，保持低频分量不变，运用奇异值分解方法对高频分量进行降噪重构，最后将重构的高频分量与低频分量叠加得到最终的降噪坐标时间序列，并对降噪效果进行对比分析。结果表明，与单纯的奇异值分解方法相比，局部均值分解和奇异值分解相结合方法能够自适应地选择合适的奇异值个数进行信号重构，提高了降噪效果。 相似文献
14.
利用小波谱分析了中国区域IGS（International GNSS Service）站坐标时间序列中周期信号成分及其随时间的变化,根据小波谱中小波系数的能量在时域上的变化对时间序列进行分段,然后采用方差-协方差验后估计法分析了白噪声+闪烁噪声组合模型下测站在不同时间段的运动特征及变化规律。结果表明,中国区域的IGS站运动特征在不同时间段内是变化的,其中URUM站垂直速度变化大于4 mm,BJFS以及CHAN站水平速度变化大于2 mm,其余站速度变化均在2 mm以内;周年、半周年信号的振幅也均有差异,其中BJFS站垂直分量周年振幅变化最大,超过5 mm;此外,强度较弱的其他周期项存在于分段时间序列中,但其对速度、周期振幅以及噪声分量估计结果影响较小;对时间序列进行分段估计,所得的参数不同,其相差程度可反映出不同时间段内的板块运动等地球物理因素变化的差异。 相似文献
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顾及有色噪声影响的CGCS2000下我国CORS站速度估计 总被引：6，自引：2，他引：4
研究基于计算获取的CGCS2000(中国大地坐标系统2000)下我国国家CORS(全球导航卫星系统连续运行参考站)网1999年至2009年坐标时间序列,首先采用主成分空间滤波方法(PCA)提取CGCS2000框架下国家CORS网坐标时间序列中公共误差(common mode errors,CME)的时空特性;其次,采用功率谱分析方法分析空间滤波后的国家CORS站坐标残差时间序列的噪声性质,采用最大似然法定量估计坐标残差时间序列中的有色噪声分量;最后,采用加权最小二乘法评定顾及不同噪声影响的CGCS2000框架下的国家CORS网年速度估值和实际精度.研究结果表明:采用空间滤波可提高CGCS2000框架下国家CORS网成果的精确性和可靠性,空间滤波后北、东和高方向的平均坐标重复性相对于滤波前分别减小了26%、22%和46%,滤波后国家CORS站高度方向平均振幅减少近64%.在CGCS2000框架下我国CORS站坐标时间序列中白噪声不是噪声的主要成分,白噪声、闪烁噪声和随机漫步噪声的噪声性质是国家CORS站坐标时间序列的基本特征;我国CORS站有色噪声在水平方向和高度方向表现出一定的规律性,顾及有色噪声的速度误差估值比只考虑白噪声的速度误差估值一般大2～6倍,速度估值偏差一般在2%～10%. 相似文献
16.
《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(9)
针对全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)基准站坐标时间序列中有色噪声影响测站运动参数估计精度的问题,提出了一种以小波包变换为基础、利用信息熵理论剔除有色噪声的方法。首先,以有色噪声中的闪烁噪声为例,对包含闪烁噪声的仿真时间序列进行噪声估计,检验闪烁噪声的估计精度。然后,对仿真时间序列的残差序列分别进行离散小波变换和小波包变换,利用信息熵理论剔除闪烁噪声,并比较两种方法的去噪效果。最后,采用KMIN站的坐标时间序列作为实测数据,进一步验证小波包系数信息熵的去噪效果。实验结果表明,利用小波包系数信息熵剔除的有色噪声与原有色噪声在频域以及时域均具有较好的一致性,所提方法能够有效地剔除残差序列中的有色噪声,仅余白噪声。 相似文献
17.
自2007年来,格陵兰地区逐步建立了50多个GNSS连续观测站用以监测冰川质量变化导致的地壳回弹,至今已累计了超过15 a的坐标时间序列,这使得确定坐标时间序列的噪声特性成为可能。本文选取了格陵兰53个GNSS观测站自2008-2018年共10 a的坐标时间序列,利用功率谱分析和极大似然估计对其噪声特性进行了分析,并基于最优噪声组合估计了格陵兰测站的位移速度及其不确定度。利用贝叶斯信息准则作为评估依据的结果表明,闪烁噪声和白噪声+闪烁噪声的组合可以解释33%的测站噪声,幂律噪声可以解释52%的测站噪声,其余测站可用随机游走或一阶高斯马尔科夫噪声来解释。在利用极大似然估计分析测站坐标时间序列时,对于对97%的测站位移分量的速度估值而言,不同噪声模型的影响小于0.1 mm/a,最大为0.31mm/a,但不同的噪声模型会导致测站位移速度的不确定度的最大估值和最小估值之间存在1.3～7.1倍的差异。因此准确地确定测站坐标序列的噪声模型对于准确估计测站位移速度及其不确定度是十分重要的。 相似文献
18.
文中以298个验潮站作为研究对象,采用广义高斯-马尔科夫模型(GGM)、自回归滑动平均模型(ARMA)以及分形自回归聚合滑动平均模型(ARFIMA)三种模型,对验潮站坐标时间序列噪声模型特性及海平面变化趋势进行估计分析,并探讨了时间跨度对验潮站速度估计的影响. 实验结果表明:验潮站坐标时间序列主要呈现为ARFIMA(1,0)、ARFIMA(2,2)、ARMA (1,0) 噪声特性;验潮站速度估计结果表明64.77%的站点速度值所处区间为0～4 mm/a,平均海平面速度为1.25 mm/a,整体处于上升趋势. 随着时间跨度的增加,验潮站坐标序列速度不确定度逐渐由发散趋于收敛,大于110 a的时间跨度有助于获取稳健的验潮站速度估计值. 相似文献
19.
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
20.
GPS时间序列周期信号的精准提取对趋势的估计具有重要的影响。相较于传统的常数振幅周期信号模型,已有研究表明GPS时间序列周期信号的振幅是随时间变化的。实际的GPS时间序列存在异常值,且在提取周期信号过程中会产生新的异常值。针对以上两点,该文提出了一种基于Huber函数M估计(HM)的GPS坐标时间序列时变振幅周期信号估计方法:采用关于时间的多项式函数来建立时变振幅模型,由HM方法及交替方向乘子法求解。通过模拟数据及实际GPS站点数据将HM方法与小波分解方法、奇异谱分析方法和滑动最小二乘方法进行比较,结果表明HM方法在估计精度上要优于其他3种方法,弥补了已有方法在时变振幅情形下会吸收噪声以及噪声较强时对周期信号提取能力较弱的不足。 相似文献