共模误差PCA与ICA提取方法的比较

发布时间：2018-03-12 13:03

  本文选题：GPS时间序列　切入点：主成分分析　出处：《大地测量与地球动力学》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为消除共模误差CME,目前广泛应用的主成分分析法(PCA)基于观测数据的二阶统计量(方差和协方差)将观测网残差分解成一组不相关的随时间变化的模态和对应的空间响应,而GPS时间序列分布具有非高斯特征,二阶统计量不能完全描述其随机特性。本文假设区域网CME与其他误差相互统计独立,则可以采用独立分量分析(ICA)法。采用模拟数据对ICA提取CME的精确性和有效性进行验证,并与PCA结果进行对比。结果表明,ICA能够有效地提取观测网CME。
[Abstract]:In order to eliminate the common mode error (CMEs), the widely used principal component analysis (PCAA) decomposes the network residuals into a set of irrelevant time-varying modes and corresponding spatial responses based on the second-order statistics (variance and covariance) of the observed data. The GPS time series distribution is characterized by non-#china_person0#, and the second-order statistics can not completely describe its stochastic characteristics. In this paper, we assume that the regional network CME and other errors are statistically independent of each other. The method of independent component analysis (ICA) can be used to verify the accuracy and validity of CME extraction from ICA by using simulated data. The results show that ICA can be used to extract CME effectively.
【作者单位】： 信息工程大学地理空间信息学院;地理信息工程国家重点实验室;
【基金】：国家重点研发计划(2016YFB0501701) 国家自然科学基金(41604013,41374019,41474015) 地理信息工程国家重点实验室开放基金(SKLGIE2015-Z-1-1) 江西省数字国土重点实验室开放研究基金(DLLJ201701)~~
【分类号】：P228.4

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本文编号：1601676