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针对GNSS坐标时间序列中的噪声难以有效去除等问题,构建了一种联合变分模态分解和双向长短期记忆模型的方法用以去除GNSS坐标时间序列中的噪声。将GNSS坐标时间序列分解为k个本征模态函数分量,并根据样本熵选择出有效的模态分量,分别通过双向长短期记忆网络处理,最后将信号进行合成。以BJFS等12个具有较长时间序列且数据完整性较好的GNSS站点坐标数据为例,对坐标时间序列进行降噪。将该方法与传统的分解方法进行对比分析,发现在E、N、U方向上,相比于单一变分模态分解,速度不确定度改正率分别提高了11.03%、4.60%、7.39%,相比于经验模态分解分别提高了31.70%、27.70%、24.42%。结果表明该方法能够更好地去除信号中的噪声,且优于传统分解方法,可提高信号可靠性。 相似文献
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基于2003~2013年GRACE卫星重力、GPS和绝对重力数据对青藏高原南缘地壳形变进行探讨分析。结果表明,拉萨测站1999~2015年垂向隆升速率为1.5 mm/a,显示出拉萨测站持续隆升的特点。结合南加州综合网络构建的远程连续GPS参考站,另外选择TPLJ、CHLM、JMSM测站数据进行分析。GPS结果表明,4个测站2003~2013年平均隆升速率为2.3±0.11 mm/a,GRACE垂向位移时间序列显示4个测站2003~2013年除季节性变化外也具有轻微上升趋势,平均速率为0.35 mm/a。联合绝对重力资料在考虑诸多因素(地壳隆升、侵蚀、GIA等)后得到拉萨测站近年重力变化约为-0.97 μGal/a,青藏高原拉萨测站地下地壳底部增厚速率约为4.4 cm/a,揭示了青藏高原南部地区的地壳形变特征--地壳隆升与底部增厚。 相似文献
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建立基于Supernatural GIS的复杂三维模型,提出城市复杂三维模型建立的技术路线、关键技术及解决方案,并以实例验证该方法的可行性。 相似文献
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随着大型地震的发生,GNSS时间序列中除线性趋势和周期信号外,还存在大量震后瞬态,准确地提取各项时域信号是运用GNSS时间序列进行地学研究的关键.为此,本文提出了顾及有色噪声的GNSS时间序列时域信号提取法.该方法首先基于白噪声(White Noise,WN)+闪烁噪声(Flicker Noise,FN)模型,使用最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)对震前GNSS时间序列进行参数估计,并根据参数估值来去除震后时间序列中的震前信号,以此获取残差序列;然后将残差序列作为求解特征时间尺度的观测量,WN+FN模型作为观测量的随机模型,并采取非线性最小二乘法(Non-linear Least Squares,NLS)法估计特征时间尺度;最后利用估计的特征时间尺度构建GNSS时间序列函数模型,并采用MLE估计其未知参数,进而实现时域信号的提取.经模拟数据分析,考虑有色噪声时,特征时间尺度估计算法的收敛性提高了25%,各项未知参数的标准差(Standard Deviation,STD)显著下降.最后,将该算法应用于日本区域实测数据,并与传统方法进行了对比分析.
相似文献7.
利用GNSS网络位移时空序列,基于弹性位错理论,构建了断层滑移时空分布的动态卡尔曼滤波反演模型。考虑断层面的非均匀滑动,将断层面细分为多个子断层,获取了较精细的滑移空间分布,并顾及了先验信息和拉普拉斯平滑约束。鉴于断层滑移引起的地表形变具有高空间相关性的特点,利用整个GNSS观测网络数据一起参与反演,有效分离了空间不相关的噪声。实验结果表明,当断层形变位移量和噪声水平相当,且点位分布间隔沿走向和倾向至少与子断层长宽等同时,均能反演得到正确的断层滑移时空分布。若信噪比不变,测站分布密度继续增大时,对反演效果提高并不显著,但能够容忍较低信噪比的观测数据。 相似文献
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为获取连续的矿区地表沉降变形场,揭示沉陷规律,及时预计沉降范围与大小,保障生产,该文提出了以精密水准测量数据为约束的加权位错监测及预计模型。视开采工作面为简化位错几何模型,顾及工作面近远场观测数据的不同,根据计算模型值与水准测量实测值的残差确定不同的权比,利用最小二乘线性算法反演垂直方向上的张裂参数。由张裂参数正演获取连续的地表形变场。并以多期观测反演所得的一维张裂参数的变化序列拟合预计模型,预测地表未来形变场。研究表明,提出的加权位错预计模型能更好地监测并预计矿区开采后的地表沉降变化,为采矿安全生产提供了依据。 相似文献
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