GPS站坐标时间序列分析及异常周期信号探讨
发布时间：2022-01-01 22:40
随着国内外学者对全球连续运行IGS（International GNSS Service,IGS）台站的研究,对GPS（Global Positioning System,GPS）坐标时间序列中存在的构造/非构造及异常周期信号等的研究层出不穷,且较长时间的GPS坐标时间序列存在有色噪声及不寻常的慢滑移现象,为了更好的研究GPS坐标时间序列特性及GPS台站可靠性解,以获取稳定可靠的GPS站速度及其不确定度参数,为国际热点研究大陆构造等提供有价值的参考资料。本文对72个20062018年的全球连续运行GPS台站选取PL、WN、GGM+WN、FN+RW、FN+WN、FN+WN+RW及PL+WN噪声模型分别对GPS坐标时间序列噪声模型及GPS时间序列中存在的异常周期信号,通过PCA/KLE空间滤波方法进行模型误差改正,以获取稳定可靠的GPS站速度及其不确定度等相关参数,主要研究内容如下:1、基于GAMIT/QOCA等空间大地测量后数据处理软件,对GPS台站数据进行求解,获取N、E、U三分量站点位置、速度解、网络参数、同震形变等相关参数,为本文对GPS坐标时间序列特性分析提...
【文章来源】：兰州交通大学甘肃省
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
全球GPS站点分布
GPS站坐标时间序列分析及异常周期信号探讨-6-2GPS坐标时间序列分析2.1GPS坐标时间序列的来源根据GPS数据中心下载原始格式的数据文件，用户可通过网站下载其压缩文件，全球GPS站点分布如下图2.1所示。图2.1全球GPS站点分布用户数据下载及处理可根据如下步骤：第一步：通过网站(ftp://garner.ucsd.edu)下载RINEX格式的GPS原始观测数据压缩包，本文下载全球范围内72个连续运行的GPS站数据，时间跨度为2006~2018年之间的数据。通过使用GAMIT软件解算获得GPS观测数据的单天解。在ITRF2005框架下，采用双差观测值、无电离层模型对原始观测数据进行基线向量解算，获得每个测站的单天解及各站点三维坐标、站速度及相关参数。第二步：通过QOCA软件，选取统一框架ITRF2005，对台站的单日解加权联合平差，可以获得GPS测站网的坐标及其速度解等参数，同时解得GPS站点的坐标时间序列。限于篇幅本文所选72个GPS站点，GPS站点及站点位置分布信息表如下图2.2及表2.1所示。图2.2文中所用GPS站点分布图
GPS站坐标时间序列分析及异常周期信号探讨-10-)2cos()2sin()(iiiitdtcbtaty)4cos()4sin(iitftejhnjihjiinjhjiigthTHttTH11)()((2.10)injkjijihjijtTkttvTHk1)(]/)(exp[式中nit）（i1代表GPS站点单日历元，a为序列的平均值，也是站点位置，b为线速度，c，d和e，f是年周期和半年周期项的系数，g表示历元gT处由于各种因素导致的阶跃式偏移量，H表示Heaviside阶梯函数，这里假定发生偏移的时刻gT已知，j为粘滞系数。利用这一模型对GPS时间序列中三坐标分量拟合，建立时间序列模型。2.4GPS时间序列主要分析方法时间序列信息中包含着随机事件发生的规律及其他相关信息。确定性时间序列分析及随机性时间序列分析是常用的分析方法，确定性时间序列分析法主要有水平分析、速度分析、直线/曲线趋势分析、帕森斯季节性分析、周期点平均法、三角函数模型法、指数平滑法、分解法等，随机性时间序列分析包括一元/多元/可控/不可控时间序列分析、贝叶斯及马尔科夫分析等，GPS时间序列分析方法如下图2.3所示[45]。图2.3GPS时间序列分析方法
【参考文献】：
期刊论文
[1]断层几何形态对阿拉斯加中南部俯冲带慢滑移特征的影响[J]. 李昊天,周仕勇. 地震学报. 2019(06)
[2]顾及有色噪声的ETS对GPS坐标时间序列影响分析[J]. 王子舆,李仲勤. 全球定位系统. 2019(05)
[3]一种改进的GPS坐标序列共模误差滤波方法[J]. 谢玖刚,匡翠林,周要宗. 大地测量与地球动力学. 2019(09)
[4]CORS基准站坐标时间序列周期性分析[J]. 于亚杰,唐江森. 城市勘测. 2019(04)
[5]共模误差对GNSS坐标时间序列影响分析[J]. 李振宇,周星,张双成. 测绘工程. 2019(02)
[6]顾及MLE的IGS坐标时间序列噪声模型特性分析[J]. 王子舆,李仲勤. 全球定位系统. 2019(01)
[7]基于奇异谱分析法的GPS时间序列周期项探测[J]. 汤文娟. 城市勘测. 2018(04)
[8]GPS坐标时间序列广义共模误差分离方法[J]. 贺小星,姜卫平,周晓慧,鲁铁定. 测绘科学. 2018(10)
[9]低频事件全球分布特征分析[J]. 邓津,李鹏,万秀红,李萍,蒲小武,安亮. 地球物理学进展. 2017(06)
[10]慢地震幕式震颤与慢滑移:特征、成因与新进展[J]. 尹海权. 中国地质. 2017(06)
博士论文
[1]GPS坐标序列噪声模型估计方法研究[D]. 贺小星.武汉大学 2016
[2]时间序列分析的早期发展[D]. 聂淑媛.西北大学 2012
硕士论文
[1]CORS站坐标时间序列数据噪声分析与周期性研究[D]. 陈晨.兰州交通大学 2019
[2]GPS台站时间序列分析及其地壳形变应用[D]. 贺小星.东华理工大学 2013
[3]河南省CORS系统数据处理与分析[D]. 刘欣.河南理工大学 2010
[4]地壳高程方向周年运动特征的监测与研究[D]. 高峻.山东科技大学 2010
[5]RTK测量精度分析与研究[D]. 王琼.吉林大学 2008
[6]时间序列分析的研究与应用[D]. 汤岩.东北农业大学 2007
本文编号：3562968
【文章来源】：兰州交通大学甘肃省
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
全球GPS站点分布
GPS站坐标时间序列分析及异常周期信号探讨-6-2GPS坐标时间序列分析2.1GPS坐标时间序列的来源根据GPS数据中心下载原始格式的数据文件，用户可通过网站下载其压缩文件，全球GPS站点分布如下图2.1所示。图2.1全球GPS站点分布用户数据下载及处理可根据如下步骤：第一步：通过网站(ftp://garner.ucsd.edu)下载RINEX格式的GPS原始观测数据压缩包，本文下载全球范围内72个连续运行的GPS站数据，时间跨度为2006~2018年之间的数据。通过使用GAMIT软件解算获得GPS观测数据的单天解。在ITRF2005框架下，采用双差观测值、无电离层模型对原始观测数据进行基线向量解算，获得每个测站的单天解及各站点三维坐标、站速度及相关参数。第二步：通过QOCA软件，选取统一框架ITRF2005，对台站的单日解加权联合平差，可以获得GPS测站网的坐标及其速度解等参数，同时解得GPS站点的坐标时间序列。限于篇幅本文所选72个GPS站点，GPS站点及站点位置分布信息表如下图2.2及表2.1所示。图2.2文中所用GPS站点分布图
GPS站坐标时间序列分析及异常周期信号探讨-10-)2cos()2sin()(iiiitdtcbtaty)4cos()4sin(iitftejhnjihjiinjhjiigthTHttTH11)()((2.10)injkjijihjijtTkttvTHk1)(]/)(exp[式中nit）（i1代表GPS站点单日历元，a为序列的平均值，也是站点位置，b为线速度，c，d和e，f是年周期和半年周期项的系数，g表示历元gT处由于各种因素导致的阶跃式偏移量，H表示Heaviside阶梯函数，这里假定发生偏移的时刻gT已知，j为粘滞系数。利用这一模型对GPS时间序列中三坐标分量拟合，建立时间序列模型。2.4GPS时间序列主要分析方法时间序列信息中包含着随机事件发生的规律及其他相关信息。确定性时间序列分析及随机性时间序列分析是常用的分析方法，确定性时间序列分析法主要有水平分析、速度分析、直线/曲线趋势分析、帕森斯季节性分析、周期点平均法、三角函数模型法、指数平滑法、分解法等，随机性时间序列分析包括一元/多元/可控/不可控时间序列分析、贝叶斯及马尔科夫分析等，GPS时间序列分析方法如下图2.3所示[45]。图2.3GPS时间序列分析方法
【参考文献】：
期刊论文
[1]断层几何形态对阿拉斯加中南部俯冲带慢滑移特征的影响[J]. 李昊天,周仕勇. 地震学报. 2019(06)
[2]顾及有色噪声的ETS对GPS坐标时间序列影响分析[J]. 王子舆,李仲勤. 全球定位系统. 2019(05)
[3]一种改进的GPS坐标序列共模误差滤波方法[J]. 谢玖刚,匡翠林,周要宗. 大地测量与地球动力学. 2019(09)
[4]CORS基准站坐标时间序列周期性分析[J]. 于亚杰,唐江森. 城市勘测. 2019(04)
[5]共模误差对GNSS坐标时间序列影响分析[J]. 李振宇,周星,张双成. 测绘工程. 2019(02)
[6]顾及MLE的IGS坐标时间序列噪声模型特性分析[J]. 王子舆,李仲勤. 全球定位系统. 2019(01)
[7]基于奇异谱分析法的GPS时间序列周期项探测[J]. 汤文娟. 城市勘测. 2018(04)
[8]GPS坐标时间序列广义共模误差分离方法[J]. 贺小星,姜卫平,周晓慧,鲁铁定. 测绘科学. 2018(10)
[9]低频事件全球分布特征分析[J]. 邓津,李鹏,万秀红,李萍,蒲小武,安亮. 地球物理学进展. 2017(06)
[10]慢地震幕式震颤与慢滑移:特征、成因与新进展[J]. 尹海权. 中国地质. 2017(06)
博士论文
[1]GPS坐标序列噪声模型估计方法研究[D]. 贺小星.武汉大学 2016
[2]时间序列分析的早期发展[D]. 聂淑媛.西北大学 2012
硕士论文
[1]CORS站坐标时间序列数据噪声分析与周期性研究[D]. 陈晨.兰州交通大学 2019
[2]GPS台站时间序列分析及其地壳形变应用[D]. 贺小星.东华理工大学 2013
[3]河南省CORS系统数据处理与分析[D]. 刘欣.河南理工大学 2010
[4]地壳高程方向周年运动特征的监测与研究[D]. 高峻.山东科技大学 2010
[5]RTK测量精度分析与研究[D]. 王琼.吉林大学 2008
[6]时间序列分析的研究与应用[D]. 汤岩.东北农业大学 2007
本文编号：3562968
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