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GPS坐标时间序列时变振幅周期信号的Huber M估计
被引量：
4
1
作者
伍浩琛
边家文
+1 位作者
陈保周
周侗
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2021年第2期62-70,共9页
GPS时间序列周期信号的精准提取对趋势的估计具有重要的影响。相较于传统的常数振幅周期信号模型,已有研究表明GPS时间序列周期信号的振幅是随时间变化的。实际的GPS时间序列存在异常值,且在提取周期信号过程中会产生新的异常值。针对...
GPS时间序列周期信号的精准提取对趋势的估计具有重要的影响。相较于传统的常数振幅周期信号模型,已有研究表明GPS时间序列周期信号的振幅是随时间变化的。实际的GPS时间序列存在异常值,且在提取周期信号过程中会产生新的异常值。针对以上两点,该文提出了一种基于Huber函数M估计(HM)的GPS坐标时间序列时变振幅周期信号估计方法:采用关于时间的多项式函数来建立时变振幅模型,由HM方法及交替方向乘子法求解。通过模拟数据及实际GPS站点数据将HM方法与小波分解方法、奇异谱分析方法和滑动最小二乘方法进行比较,结果表明HM方法在估计精度上要优于其他3种方法,弥补了已有方法在时变振幅情形下会吸收噪声以及噪声较强时对周期信号提取能力较弱的不足。
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关键词
GPS时间序列
时变
振幅
周期
信号
Huber
M估计方法
小波分解方法
奇异谱分析方法
滑动最小二乘方法
交替方向乘子法
原文传递
题名
GPS坐标时间序列时变振幅周期信号的Huber M估计
被引量：
4
1
作者
伍浩琛
边家文
陈保周
周侗
机构
中国地质大学数学与物理学院
出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2021年第2期62-70,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61302138)。
文摘
GPS时间序列周期信号的精准提取对趋势的估计具有重要的影响。相较于传统的常数振幅周期信号模型,已有研究表明GPS时间序列周期信号的振幅是随时间变化的。实际的GPS时间序列存在异常值,且在提取周期信号过程中会产生新的异常值。针对以上两点,该文提出了一种基于Huber函数M估计(HM)的GPS坐标时间序列时变振幅周期信号估计方法:采用关于时间的多项式函数来建立时变振幅模型,由HM方法及交替方向乘子法求解。通过模拟数据及实际GPS站点数据将HM方法与小波分解方法、奇异谱分析方法和滑动最小二乘方法进行比较,结果表明HM方法在估计精度上要优于其他3种方法,弥补了已有方法在时变振幅情形下会吸收噪声以及噪声较强时对周期信号提取能力较弱的不足。
关键词
GPS时间序列
时变
振幅
周期
信号
Huber
M估计方法
小波分解方法
奇异谱分析方法
滑动最小二乘方法
交替方向乘子法
Keywords
GPS time series
time-varying amplitude seasonal signal
Huber M-estimators
wavelet decomposition method
singular spectral analysis method
moving ordinary least squares
alternating direction method of multipliers
分类号
P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
GPS坐标时间序列时变振幅周期信号的Huber M估计
伍浩琛
边家文
陈保周
周侗
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2021
4
原文传递
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