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1.
GPS时间序列的空间滤波可以提高观测数据的信噪比,有利于获取更高精度的地壳形变信息。区域叠加滤波算法的空间滤波结果随着测站数和空间尺度不同而不同,不利于研究GPS时间序列中的形变信息。为了削弱区域叠加滤波受空间尺度的影响,提出一种不以空间尺度作为约束条件,同时引入相关系数和距离因子的区域叠加滤波算法。采用2010—2017年中国区域260个GPS连续观测站的时间序列展开空间滤波方法的研究,计算结果表明,对比相关性区域叠加滤波算法,考虑GPS时间序列之间的相关系数和距离因子更有利于提取GPS时间序列中的共模误差,且受空间尺度的影响较小。对比3种不同距离因子的区域叠加滤波算法,可知引入距离反比的空间滤波算法可实现更优的空间滤波。采用该方法空间滤波后可使GPS时间序列残差降低30%~40%,GPS速度场精度提高30%~40%。此算法实现了更优的GPS形变场估计,为研究中国区域的地壳运动和其动力学机制提供了可靠的数据基础。  相似文献   
2.
高精度GRACE卫星时变重力场反演一直是卫星重力测量中的难题.为了恢复高精度的时变地球重力场模型,本文联合GRACE卫星的星载GPS和KBR星间测速观测数据,在对GRACE卫星进行精密定轨的同时,解算出60阶月平均地球重力场模型.通过对GRACE卫星的定轨精度、星载GPS相位和KBR星间测速数据的拟合残差以及时变地球重力场模型解算精度等分析,表明:(1)与美国宇航局喷气推进实验室(JPL)发布的约化动力学精密轨道相比,本文确定GRACE卫星轨道三维位置误差小于5 cm.(2)星载GPS相位数据拟合残差为5~8 mm,KBR星间测速数据拟合残差为0.18~0.30μm·s~(-1).(3)解算的月平均重力场模型与美国德克萨斯大学空间研究中心(CSR)、德国地学研究中心(GFZ)和JPL发布的RL05模型精度接近,时变信号在全球范围内具有很好的空间分布一致性.通过计算亚马逊流域和长江流域的水储量变化,本文与上述三个机构的计算结果无明显差异,且相关系数均达0.9以上.可见,本文建立的卫星轨道与重力场同解算法具有反演高精度GRACE时变重力场能力,为我国卫星重力场反演提供了重要的技术支持.  相似文献   
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