基于混沌动力学系统高程时间序列分析     

张思慧  李琳  黄声和  朱明栓 《测绘与空间地理信息》2018,(8):63-67

随着我国CORS基准站的投入使用,获得了大量高精度连续观测数据,这些数据被广泛应用到测绘行业、航天、航空和军事等许多行业的领域中,因此,对高程时间序列分析有着极其重要的意义。本文先采用Pan Ta方法剔除异常值,然后基于混沌动力学系统,采用Lyapunov指数Wolf方法检验与Lyapunov指数谱矩阵估计对时间序列进行平稳性分析;采用约束实现CAFFT算法生成替代时间序列与Lyapunov指数p-范数检验时间序列非线性。通过分析可知,北京房山站高程时间序列为非线性、非稳态时间序列,观测系统为部分确定性机制低阶混沌动力系统,所以在对该高程时间序列进行拟合、谱估计和周期拟合等数据处理前,必须对数据进行数据相空间重构。  相似文献