基于独立分量分析的南极半岛GNSS网区域滤波   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

李斐  李文浩  张胜凯  雷锦韬  张卿川  袁乐先 《地球物理学报》2019,62(9):3279-3295

高精度GNSS速度场是研究地壳垂向运动及板块运动的基础,能够为冰川均衡调整（Glacial Isostatic Adjustment,GIA）的建模提供外部检核和新的约束.共性误差（Common Mode Error,CME）是区域连续GNSS时间序列中存在的一种与时空相关的主要误差源,通过空间滤波可有效的降低共性误差的影响,提高坐标时间序列的精度.目前广泛采用的主分量分析法（Principal Component Analysis,PCA）,基于二阶统计量（方差和协方差）进行处理,没有充分利用CME高阶统计信息.而独立分量分析ICA （Independent Component Analysis）,引入高阶统计量,能够分离出统计独立的非高斯信号.以南极半岛地区的15个GNSS站点为例,由于某些站点存在强烈的局部效应,因此引入了因子分析法首先对异常站进行剔除,然后对比分析了PCA和ICA方法在南极半岛地区区域滤波结果.结果显示,ICA的滤波效果要优于PCA,ICA滤波前后E、N、U三个方向RMS平均降低44.69%、26.94%、34.87%,不确定度分别降低37.43%,44.58%,55.86%,有效的降低了GNSS残差序列的发散性和速度的不确定度.  相似文献