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GNSS坐标时间序列中季节性信号的振幅表现出明显的时变特性.本文从全球范围内选取了468个GNSS测站的垂向坐标时间序列数据,对周年项振幅的时变特征和原因进行了深入探究.首先坐标时间序列数据在经过带通滤波后,进行分段最小二乘拟合,得到随时间变化的周年项振幅,并在此基础上,分析了振幅变化的量级大小和特点,发现全球测站周年振幅变化的平均幅度在1 mm左右,并且振幅的波动性具有明显的时空分布特征,忽略这种时变特性最大会造成2～3 mm的周年项残留.然后从环境负载和热膨胀效应入手分析了周年项振幅变化的原因及其对周年项振幅变化的贡献,发现环境负载和热膨胀位移与GNSS垂向坐标之间周年振幅变化的平均一致性在60%左右,而且经过两者改正分别有68%和76%的测站周年项振幅波动幅度出现了下降,由此提出环境负载和热膨胀效应是周年项振幅变化的重要原因.同时经过分析发现GNSS数据处理模型和策略也会引起周年项振幅的变化. 相似文献
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针对目前对坐标时间序列周期项探测的方式受噪声和旁瓣的影响较大,且不利于大规模数据处理的问题,提出了一种基于显著性水平的周期项自动探测识别方法,并利用仿真数据验证了其性能.然后利用该方法对全球分布的1082个测站的坐标时间序列进行了周期项提取.研究结果表明,该方法能够在噪声和旁瓣的影响下实现对潜在周期项的自动探测和提取,并且具有良好的性能.在仿真实验中,当信噪比为-10 dB时仍具有70％的准确率.而通过对N、E、U这3个方向的实测数据的周期项进行提取,发现在全球范围内具有共性的周期项除了周年项和半周年项,还有时间跨度为120、88、71、59、50和14 d左右的周期项.这与相关学者的研究结果一致,证明了该方法的实用价值. 相似文献
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针对目前地心运动序列包含复杂噪声、真实信号难以有效提取等问题,提出一种结合局部加权回归(locally weighted regression, LOESS)和经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的降噪方法LOESS-EMD。该方法首先对地心运动序列进行局部加权回归拟合,得到拟合后的时间序列和残差序列;然后对残差序列进行经验模态分解,从中提取出低频信号;最后将拟合的时间序列和残差中的低频信号进行重构,得到降噪后的时间序列。在仿真实验中,相比于LOESS方法,LOESS-EMD方法降噪结果的均方根误差减小31%,信噪比和剩余能量百分比分别提高16%和0.16百分点。利用该方法对国际GNSS服务IGS第三次重处理(3rd reprocessing campaign, Repro3)提供的地心运动序列进行降噪分析,结果表明,LOESS-EMD方法能够有效减少地心运动序列的噪声。 相似文献
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针对北斗三号卫星导航系统(BDS-3)五频点观测数据和非差非组合精密定轨理论，介绍了非差非组合观测模型和参数估计方法，提出了利用K均值聚类算法(K-means)进行测站选取的策略，分析并讨论了非差非组合方法的优势.通过K-means和人工经验选取两种测站选取方案，分别使用BDS-3五频，B1C+B2a、B1I+B3I三种频率选择方式，利用30个观测站，对BDS-3中轨道地球卫星(MEO)和倾斜地球同步轨道卫星(IGSO)进行精密定轨处理.结果表明：当接收B1C+B2a频点观测数据测站不足时，非差非组合方法可以通过利用五频观测数据增加观测数据数量、优化测站布局，提高定轨精度，与B1C+B2a频率组合相比，五频定轨结果切向(A)、法向(C)、径向(R)和三维(3D)方向均方根(RMS)月均值分别提升0.003 m、0.004 m、0.003 m和0.007m;K-means算法选取的测站与人工经验选取相比，分布更加合理，定轨精度更高，三种频率选择方案MEO卫星3D RMS月均值精度分别提升0.009 m、0.017 m和0.009 m. 相似文献
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