顾及信号相关关系的GPS坐标监测序列噪声分析

时间序列分析、谱分析和小波分析理论是对信号进行时、频域分析的主要方法,对GPS坐标监测序列研究并分析其噪声序列发现,GPS坐标监测序列中的噪声主要包含白噪声和闪烁噪声,但是大多数噪声分析方法未考虑信号之间的相关关系。针对GPS站坐标监测序列,在分析2维坐标信号之间相关性的基础上,采用多变量小波去噪工具实现坐标监测序列的2维去噪,对得到的2维噪声序列进行谱分析,并与传统1维去噪方法比较。以苏通大桥GPS坐标监测序列为实例进行分析,结果表明:顾及信号间相关关系的GPS坐标监测序列的噪声分析更加符合实际情况。     

基于ARMA模型的GPS基准站坐标时间序列分析

由于利用GAMIT/GLOBK软件对连续运行多年的GPS基准站数据进行处理的原始结果存在一定的噪声,本文利用ARMA模型对GPS基准站坐标进行时间序列分析,其中采用Pandit-Wu方法确定ARMA模型的阶数.试验结果表明,采用Pandit-Wu方法能够准确地确定ARMA模型的阶数,并且基于ARMA的时间序列有效地消除了一定量的噪声,让GPS基准站随着时间的变化规律与趋势更加明显,说明ARMA模型在GPS基准站坐标时间序列分析中剔除噪声及突显变化量与趋势具有良好的效果.     

顾及MLE的IGS坐标时间序列噪声模型特性分析

以30个GPS基准站坐标序列为对象,提出分别采用赤池信息量准则（AIC）与贝叶斯信息准则（BIC）噪声模型估计准则判定GPS时间序列噪声特性,对比分析GPS时间序列噪声模型特性,探讨不同噪声模型对GPS站速度及其不确定度的影响. 结果表明GPS站坐标序列噪声模型主要表现为FN+WN、PL及FN+RW+WN噪声模型特性;FN+WN噪声模型对GPS站速度估计值的影响相对较小,但在U分量影响最为明显;此外,RW对站速度不确定度的影响不可忽略, 正确获取模型参数估计的实际不确定度及改正噪声分量对于合理应用GPS坐标时间序列数据具有重要的意义.      

GPS坐标时序共模误差提取方法研究

针对GPS坐标时序数据中存在的共模误差(CME),研究利用堆栈滤波(SF)、网络反演滤波(NIF)和主成分分析(PCA)三种方法进行剔除,以提高GPS监测区域地表位移的精度. 通过构建GPS坐标时序模型,去除明显构造运动,提取噪声残差时序,将隐含在噪声残差时序中的区域CME利用SF、NIF、PCA方法提取出来. 以日本房总半岛2019—2021年GPS坐标时序为例,比较三种方法和GPS站点空间分辨率对CME提取的影响,分析CME去除前后慢滑移地表位移的变化. 研究结果表明:SF、NIF、PCA方法提取CME的结果基本一致;GPS站点空间分辨率降低,提取的CME离散度增大;CME对慢滑移地表水平位移的大小和方向均会产生影响,需进行剔除.      

PANGA坐标时间序列噪声模型特性分析

选取PANGA观测网中的200个GPS基准站12年的坐标序列. 采用AIC模型估计准则噪声特性进行分析,并结合不同数据策略对噪声模型建立的影响进行探讨. 结果表明:不同数据策略对噪声模型建立的影响较小,基准站站坐标序列噪声模型主要表现为PL+WN噪声模型特性;不同随机模型对GPS站速度估计值的影响相对较小,但在U分量影响最为明显;对比不同策略处理下的周年振幅变化,E、N、U方向振幅值存在差异,最终确定了振幅位移的尺度.      

尼泊尔Mw 7.8地震前后西藏西南部地区GPS时序特征演变分析

为了探索尼泊尔地震前后中国西藏西南部地区全球定位系统(Global Positioning System,GPS)时序特性的变化,选取位于西藏西南部7个GPS站2013—2018年的坐标时间序列进行分析。区域GPS网的共模误差利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)进行提取。在垂直分量上,PCA第一主成分的贡献率由震前的48.87%上升到64.39%,共模误差的振幅也有一定的增大。噪声分析以白噪声与幂率噪声为主,采用极大似然估计法(maximum likelihood estimation,MLE)进行噪声量级的估计。尼泊尔地震之后,XZAR站、XZZB站和XZZF站出现了量级较大的随机游走噪声,与此同时,大部分站白噪声+闪烁噪声+随机游走噪声模型中白噪声量级减小,闪烁噪声+随机游走噪声的量级增大。GPS坐标时序3个分量的谱指数估值的均值也由—0.98、—1.07、—0.98变为—1.27、—1.15、—1.03。噪声分析表明,震后GPS坐标时序中白噪声成分减弱、幂率噪声占据了更加主导的地位。部分GPS站的水平速度场则出现向南偏移的现象,突出表现在离震中较近的3个站(XZAR站、XZZB站和XZZF站),且运动速率也有相应的降低。对于周期项振幅,仅LHAZ站略有减小外,其余6个GPS站均有不同程度的增大。以上结果表明,尼泊尔地震改变了西藏西南部GPS站的时序特征与运动特性,进而可能改变了青藏高原西南缘原有的地壳运动状态。     

区域滤波方法在IGS台站时间序列分析中的应用

随着GPS技术的发展,在连续运行的GPS参考站上已经积累了将近20年的数据,形成了比较充足的GPS坐标时间序列.在GPS时间序列中包含着共模噪音和其他未建模的误差,利用相关性分析方法提取GPS时序中的共模噪声,通过主成分分析方法来对GPS时间序列的残差进行主成分提取,并在时序分析中将其剔除,从而得到纯净的GPS时间序列,来精确估计坐标和速度场.     

顾及共模误差的大区域GPS网坐标时间序列噪声分析

噪声分析对GPS时间序列分析有着重要影响,然而针对时间跨度较长的大尺度GPS网的共模误差相关研究较少。本文选取了平均基线长度大于2000 km的欧洲地区9个GPS台站2006-2014年的数据,使用主成分分析法剔除坐标时间序列的共模误差,同时利用极大似然估计的方法对滤波前后的时间序列进行了噪声分析。结果表明,欧洲地区广域GPS网的噪声模型存在多样性,各个分量具有不同的噪声特性,主要表现为白噪声+闪烁噪声、白噪声+幂率噪声,少部分台站N、E两个方向含有随机漫步噪声。经过空间滤波后,部分台站最优噪声模型发生改变,但仍以白噪声+闪烁噪声、白噪声+幂率噪声为主。滤波对N、E方向速度场影响为0.2 mm/a,U方向速度场影响为0.5 mm/a。     

一种ITRF框架坐标的间接测量方法

在大范围的精密工程与大地形变测量问题中,选择ITRF参考框架是一种具有现实意义的方法.在具体问题中有时不能直接利用GPS测量相关点位的坐标,或者由于各种原因导致直接利用GPS测量的ITRF坐标误差不能满足具体需要.针对这种问题进行分析,提出一种GPS测量与常规大地测量相结合进行测量大地坐标的方法计算ITRF框架坐标,并对相关重要问题进行分析与研究.     

基于滑动L2优化准则的GPS坐标时间序列重构

GPS坐标时间序列中不仅包含白噪声,还包含闪烁噪声、随机漫步噪声等有色噪声,这些噪声将影响GPS应用的可靠性,甚至可能对一些地球物理现象做出错误的解释,因此降低GPS坐标时间序列中有色噪声的影响、提高GPS精度是一个重要和基本的问题。提出了一种滑动L₂优化估计方法(ML₂),通过选取合适的窗口建立L₂优化模型,再利用交替迭代乘子法求解每段时间序列的优化问题,并逐年滑动得到整段GPS坐标时间序列的估计。实验结果表明,ML₂方法与奇异谱分析、小波分解、滑动普通最小二乘法相比具有更好的重构效果。