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421.
GRACE Level-2球谐系数反演得到的全球地表质量变化存在明显的南北条带噪声,严重影响区域地表质量异常估计的精度。DDK滤波引入信号协方差矩阵和正则化因子,能较好地削弱条带误差,同时保留更多的真实信号。采用状态空间模型表示球谐系数在相邻月份之间的联系,进而通过卡尔曼滤波实现去条带,即为状态空间DDK滤波方法(SS-DDK)。本文提出的SS-DDK方法状态向量只包含球谐系数,反映条带误差统计信息的协方差矩阵被用作状态空间模型中观测噪声协方差矩阵,采用幂律模型设计过程噪声协方差矩阵,通过迭代法求解方差分量因子,最后输出RTS平滑解代替卡尔曼滤波解作为最终数据处理结果。结果表明,在全球范围内,SS-DDK结果不存在明显的条带误差;计算各约束解与mascon解质量异常差异的均方根(RMSD),SS-DDK的RMSD为10.36 cm,小于任意一种DDK滤波。对比五大区域135个月所有约束解的等效水柱高、年振幅及RMSD发现,在格陵兰岛,SS-DDK所导致的信号失真更少,仅为49.8 cm;在其他区域,SS-DDK的去条带和保留信号的能力与DDK3—5滤波有不同程度的相似,在某些时段优于所有DDK滤波。对估计结果进行不确定性分析,SS-DDK解全球的不确定性大小为2.20 cm,其在所选区域的不确定性大小介于DDK2和DDK3之间。对比大地水准面阶误差的结果说明,SS-DDK解的噪声水平低于DDK4—8,保留信号能力与DDK2—3相当。增添仿真试验进一步说明SS-DDK在去条带和保留信号方面具有较好的性能。  相似文献   
422.
针对影响全球导航卫星系统(GNSS)变形监测精度的多路径误差,该文建立基于经验模态分解(EMD)算法的系统趋势分离模型,修正GNSS变形序列。构建多速率卡尔曼滤波Rauch-Tung-Striebel(RTS)平滑模型,融合超高层建筑的GNSS和加速度计监测数据,充分发挥两种传感器各自的优势。针对超高层建筑首次应用能量差值法确定变分模态分解的分量数,进而对分量进行频谱分析以提取超高层建筑的主模态振动频率。模拟数据表明,该文算法能够提高分析精度,融合位移的均方根为4.3 mm,相关系数为0.95,信噪比为12.66 dB。通过长春海容广场大厦采集的监测数据进一步验证得出,与单一传感器相比,该文算法能够提高位移数据的采样率,增加数据的完备性,削弱GNSS高频噪声的影响,提取到超高层建筑前两个主模态振动频率为0.19、0.28 Hz。  相似文献   
423.
针对传统轨道平顺性测量方法存在的依赖于CPⅢ控制网、维护成本高、测量技术效率低等问题,文中基于高铁轨道平顺性测量系统,采用Kalman滤波和Kalman-RTS平滑算法对包括GNSS接收机、里程计、IMU在内的多种传感器的数据进行融合处理。实验表明,多传感器数据先通过Kalman滤波处理后,轨道测量绝对坐标横向偏差均值从纯GNSS的4.7 mm降低至2.2 mm,精度提升幅度达53.2%;再进行Kalman-RTS平滑处理后,绝对坐标横向偏差均值再度降低到1.6 mm,总的精度提升幅度达66.3%,相对坐标横向偏差均值精度提升幅度达10.1%,可以有效提升轨道测量作业效率。  相似文献   
424.
针对滤波半径较大、参考球面半径较小、球谐阶数较高时,传统高斯滤波球谐系数计算存在不稳定性的问题,将扩展指数法应用于高斯滤波球谐系数的后向递推计算。数值计算和实际应用均表明,该方法基本可实现在任何半径大小球面上、任意滤波半径的超高阶高斯滤波高精度计算。  相似文献   
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