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1.
采用动态精密单点定位技术处理高频GNSS数据获取GNSS位移,利用空间叠加滤波法消除其共模误差的影响,基于Kalman滤波将高频GNSS位移和强震观测加速度融合,利用GNSS位移校正强震仪加速度的基线漂移,得到融合同震位移和速度,建立顾及基线偏差改正的高频GNSS和强震仪组合模型。以2016年意大利北部6.0级地震为例,探讨本文模型的有效性。实验结果表明,本文模型具有高精度、宽频带特点,能准确描述地震引起的永久阶跃和震时地表位移变化。 相似文献
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基于19个连续GNSS观测站的多种采样率（10 Hz、1 Hz和30 s）数据,分析2017-09-03朝鲜核爆对中国东北地区地壳形变场的影响。静态位移分析结果显示,距核爆现场最近的GNSS观测站JLCB没有产生明显的同震形变,与基于均匀半无限弹性空间断裂位错模型正演模拟的结果一致;GNSS应变结果显示,此次核爆在东北区域引起主应变的略微调整,但总体调整量在10-8以内,没有引起区域范围内面应变的变化;高频GNSS动态形变分析结果显示,核爆在JLCB站处没有引起明显的波形变化。另外,高频GNSS受到多路径效应的影响,可能会引起cm级的扰动,利用恒星日滤波方法可以抑制多路径的影响,得到精度更高、更可靠的动态形变结果。 相似文献
3.
为解决GNSS信号在环境遮挡、多路径误差等影响下监测精度不可靠的问题,基于Huber选权迭代法,将方差膨胀思想引入GNSS/加速度计融合滤波算法中,从随机模型角度对GNSS异常值的量测噪声进行自适应调整,降低GNSS异常观测对Kalman滤波量测更新的影响,提高GNSS/加速度计融合变形监测结果的可靠性。在静态和动态2种场景下进行验证分析,结果表明,改进融合算法能够显著提高复杂多路径环境下的GNSS监测精度,其解算获取的形变位移三维方向RMS均在1.8 cm以内,可为复杂环境高精度变形监测提供参考。 相似文献
4.
利用小波变换与RBF神经网络方法预测河北省GNSS水汽值。首先对GNSS测站水汽序列进行小波分解,然后利用RBF神经网络对小波分解的高频与低频信号进行预测,最后通过实验选择合适的高频与低频信号结果重构获得GNSS水汽值预测值。以实测GNSS水汽值为标准,基于小波变换与RBF神经网络预测的GNSS水汽值精度高于单一RBF神经网络预测精度,但预测结果的精度随着预测时长的增加而降低。 相似文献
5.
经典Kalman滤波要求噪声是高斯白噪声，而动态GNSS定位的观测误差和状态预测误差往往是有色噪声。本文提出一种简便的有色噪声函数模型拟合滤波算法，采用前面历元的观测残差和状态残差建立有色噪声模型，削弱有色噪声对动态导航解算的影响。采用四星座GNSS接收机观测数据进行动态导航实验，结果表明，顾及有色噪声的动态导航滤波算法比未顾及有色噪声的经典Kalman滤波算法定位精度更高，三维位置精度提升9%以上。 相似文献
6.
以陆态网络和尼泊尔境内高频（1 Hz）GPS观测数据为基础,采用动态双差相对定位方法,获取2015年尼泊尔MW7.8和MW7.3地震震时近场地表动态变形过程。结果表明,MW7.8地震震中东侧高频GPS站动态位移幅度明显大于震中西侧;各高频GPS站动态位移幅度不仅与测站震中距有关,而且与地震破裂传播方向有关;MW7.3地震引起的水平动态位移相对较小。将高频GPS与邻近强震仪动态位移时序进行对比发现,二者在振幅和相位上具有较好的一致性。 相似文献
7.
为探究ENSO事件对GNSS ZTD(水汽)周期变化的影响及其相互关系,以河北省为例开展ENSO事件对GNSS ZTD及其周期变化的影响研究。首先利用快速傅里叶变换方法筛选出南方涛动指数（SOI）与GNSS水汽的共同周期,再利用小波变换提取GNSS水汽与SOI共同周期所在的高频项,并将重构的高频项与SOI进行相关性分析。结果表明,SOI与GNSS ZTD存在负相关性,由此推断ENSO事件与GNSS ZTD的周期变化存在一定关联。利用快速傅里叶变换方法分别提取ENSO事件和正常气候下GNSS ZTD的变化周期,分析ENSO事件对GNSS ZTD周期变化的影响,结果表明,ENSO暖事件（厄尔尼诺事件）对GNSS ZTD的最长显著周期存在显著影响;ENSO冷事件（拉尼娜事件）对GNSS ZTD的最长显著周期影响较弱。 相似文献
8.
多路径误差是影响GNSS测量精度的主要因素及误差改正难点。将经验小波变换(EWT)算法在分解复杂信号上的优势与GNSS多路径误差的周日重复特性相结合,提出基于EWT的多路径误差提取及改正新方法。将能量熵与相关系数相结合来定义筛选系数,并将其变化显著的点作为含噪分量及信息分量的分界点;通过对含噪分量进行去噪并与信息分量重构的方式建立基于EWT的去噪新方法。模拟和实测数据实验表明,EWT能较好地提取及改正GNSS多路径误差,并且其效果显著优于EMD及小波分析方法。 相似文献
9.
提出一种引入样本熵（SE）优化的经验小波变换（EWT）结合非局部均值（NLM）滤波的组合自适应降噪方法。该方法使用SE确定全部经验模态分量中低频有效信号界限,叠加其余中高频分量后进行NLM滤波处理,之后重构滤波信号与有效信号为最终降噪信号,从而达到滤除高频噪声的目的。模拟数据与实测数据的实验结果表明,优化的EWT-NLM方法整体优于EMD、EWT方法,RMSE分别降低13.41%/10.63%（实测数据/模拟数据）、7.13%/5.78%,信噪比分别提升22.03%/22.54%、9.72%/7.42%。 相似文献
10.
通过解算2010-04-04El Mayor-Cucapah Mw7.2地震的高频(1Hz)GPS数据,获取测站的动态位移,并根据Gutenberg经验震级公式反演面波震级,探索高频GPS反演震级的最优适用范围。结果表明,当高频GPS测站震中距分布于50~350km时,利用其水平位移峰值反演得到的面波震级为7.21,与美国USGS公布的震级Mw7.2一致;但当震中距350km时,高频GPS相对于强震仪位移峰值存在"上漂现象",反演得到的震级为7.6~8.0。建议利用高频GPS建立经验模型反演强震面波震级时,应考虑其适用范围。 相似文献
11.
车载GNSS/INS组合导航中，GNSS信号易受外界干扰而失锁，导致INS独立导航误差迅速累积。为提高车载松组合导航系统的精度和完整性，使用里程计观测信息结合非完整性约束辅助车载组合导航。考虑里程计刻度系数误差和IMU安装角影响，推导出里程计的输出模型，给出基于卡尔曼滤波的里程计辅助GNSS/INS松组合的数学模型。设计GNSS信号中断的数据实验，结果表明，里程计能有效抑制组合导航系统误差发散，在GNSS中断60 s或10 min的情况下，位置精度提高超过90%。 相似文献
12.
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
13.
搭建了一套振动台系统，模拟不同频率振动信号对加速度计进行测试，并从信号功率谱密度和积分位移2个方面对其低频测量特性进行分析。实验表明，当振动信号频率高于0.05 Hz时，对加速度计信号进行高通滤波并积分能够恢复出较准确的振动位移；反之，随着信号频率的降低，积分位移误差增大。因此，为解决加速度计低频测量能力不足的问题，利用高采样GNSS与加速度计数据融合的方法，成功恢复了极低频振动信号。研究表明，振动台系统能够为地震监测研究提供良好的基础平台；加速度计准确恢复位移信号的低频下限在003~0.05 Hz左右，研究方法及结果可为加速度计频带的合理选择提供参考；同时，利用高采样GNSS与加速度计融合方法能够有效弥补加速度计低频测量能力不足的缺点，使地震低频位移更加准确可靠。 相似文献
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对2021-05-21云南漾濞MS6.4地震震中附近GNSS基准站地震前后各3 d的观测数据进行处理,研究短时间内地震对基准站稳定性的影响。动态PPP和高精度静态数据处理结果表明,震中附近区域向东南方向发生显著位移,最大站点位移约4.8 cm,整体表现出右旋走滑运动特征。 相似文献
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针对城市环境下GNSS车辆导航存在卫星信号易受影响的问题,利用GNSS/INS组合算法提高复杂环境下城市车辆定位性能。基于城市环境下实测GNSS数据评估分析定位结果,使用GNSS/INS组合的常规卡尔曼滤波算法实现卫星失锁区域导航。同时,提出一种基于新息的自适应卡尔曼滤波算法,可有效增强卫星数较少及信号干扰严重区域的车辆导航定位能力。该方法利用量测与预测的关系构造自适应因子,改善定位精度。结果表明,常规卡尔曼滤波可在20 s卫星信号失锁情况下保证亚m级导航精度,自适应卡尔曼滤波算法在卫星信号受到严重干扰时,其定位精度相比于常规卡尔曼滤波算法提高30%,可满足在城市复杂环境下的高精度、高可靠性车辆导航定位服务需求。 相似文献
16.
在分析强震地震波信号幅频特性的基础上,采用GNSS信号模拟器,设计具有强震地震波特点的正弦轨迹,从载波相位原始量测数据和定位结果两个层面分别评估两款GNSS接收机（Trimble Net-R9和NovAtel OEM628）高频（50 Hz）观测的测量性能。结果表明,在地震波高频动态条件下,两款接收机的载波相位和定位结果都出现了明显误差,测量精度随正弦运动频率的增加而恶化,Trimble Net-R9接收机尤甚。 相似文献
17.
高斯和滤波可利用高斯混合模型精化非高斯噪声随机模型来提高估计精度,但导航测量环境的动态性和复杂性使非高斯噪声具有时变性特征,若GMM不随之调整会导致滤波解算失真。针对该问题,本文提出一种基于位移参数自适应估计的高斯和滤波算法。首先分析GMM位移参数对非高斯噪声拟合精度的影响,然后利用位移参数自适应技术修正GMM,进而改善高斯和滤波性能。实验结果表明,当GNSS/SINS量测模型存在时变非高斯噪声时,本文算法的滤波结果较传统高斯和滤波算法的波动小,抗干扰能力强,在实际应用中可进一步改善估计精度和稳定性。 相似文献
18.
针对现有区域天顶对流层延迟(ZTD)模型属于函数或格网型,参数固定,且难以表达ZTD时空快速变化特性等问题,提出一种基于小波变换、傅里叶级数拟合、自回归(AR)、支持向量回归(SVR)的组合预报新模型构建方法。该模型在时域内对ZTD序列进行小波变换,分解出低频和高频序列。低频序列采用傅里叶级数拟合成时间函数,高频序列则由AR进行预报。在空间域内利用SVR建立位置参数向傅里叶级数参数的映射。在该模型中输入时间与位置信息即可获取ZTD预报值。利用94个GNSS基站2 a的ZTD数据进行建模,24个GNSS基站1 a的ZTD数据进行预测对比。结果表明,实测值与模型预报值之间的平均偏差为-2.02 mm,均方根误差为3.07 cm,优于大部分区域ZTD模型。在伪距单点定位测试中,该模型能够显著提高定位精度。实验表明,该组合模型具有较高的预报精度和可靠性,具有一定的应用价值。 相似文献
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在双天线GNSS/MEMS组合测姿中,低精度、低成本的MEMS加速度计输出通常包含比较大的噪声,导致由加速度计调平计算得到的水平角观测值精度较低,影响组合测姿的精度和可靠性。不同于传统的时域降噪方法,从频域的角度出发,根据实际车载运动中加速度计输出具有因汽车固有结构产生的高频振动噪声的特点,利用滑动窗口的Butterworth低通滤波器平滑加速度计输出。动态车载实验结果表明,该滤波器降噪效果明显。与滤波前相比,水平角观测值精度提升了约4倍,达到(0.643°,0.546°)。在此基础上,滤波后组合测姿精度也从(0.124°,0.738°,0.532°)提升到(0.122°,0.074°,0.052°),其中水平角精度提升了大约一个数量级,滤波后的测姿结果更加准确可靠。 相似文献