vbICA方法用于GNSS坐标序列共模误差提取研究 被引量：1

1

作者 张双成 李军 +4 位作者 安宁康 冯智杰 吕佳明 王杰 叶志磊 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第5期450-455,共6页

全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)坐标序列精度主要受共模误差(common mode error,CME)影响。为提高GNSS坐标序列精度,采用变分贝叶斯独立分量分析方法(variational Bayesian independent component analysis... 全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)坐标序列精度主要受共模误差(common mode error,CME)影响。为提高GNSS坐标序列精度,采用变分贝叶斯独立分量分析方法(variational Bayesian independent component analysis,vbICA)提取实验区20个GNSS测站坐标序列的CME,并对比分析vbICA与主成分分析(principal component analysis,PCA)和独立分量分析(independent component analysis,ICA)的滤波性能。结果表明,vbICA滤波效果优于PCA和ICA;经vbICA滤波后,E、N、U方向坐标残差序列均方根(RMS)平均降低36.57%、31.63%、10.97%,距离相关系数平均降低60.53%、56.84%、25.80%;扣除CME后,GNSS速度场估计更加可靠和精确,可有效提高GNSS坐标序列精度,为地球动力学研究提供可靠的数据支撑。 展开更多

关键词 gnss坐标序列 变分贝叶斯独立分量分析 共模误差 距离相关系数 速度场

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GNSS坐标时间序列分析理论与方法及展望 被引量：85

2

作者 姜卫平 王锴华 +3 位作者 李昭 周晓慧 马一方 马俊 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期2112-2123,共12页

长期累积的全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)基准站坐标时间序列为大地测量学及地球动力学研究提供了基础数据。通过完善GNSS数据处理模型及策略,研究造成非线性运动的机制并进行有效建模,可以获得测站准确... 长期累积的全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)基准站坐标时间序列为大地测量学及地球动力学研究提供了基础数据。通过完善GNSS数据处理模型及策略,研究造成非线性运动的机制并进行有效建模,可以获得测站准确的位置和速度,不仅有助于合理解释板块构造运动,建立和维持动态地球参考框架,而且能更好地研究冰后回弹及海平面变化,反演冰雪质量变迁等地球动力学过程。首先从基准站坐标的精确获取、时间序列模型构建、时间序列信号分析等方面描述了GNSS坐标时间序列分析的理论与处理方法;其次,探讨了坐标时间序列噪声模型构建技术,给出了严密三维噪声模型构建方法;然后,疏理了坐标时间序列中非线性变化成因机制的研究进展;最后,总结了基于GNSS坐标时间序列的应用领域,并展望了其未来的发展方向。 展开更多

关键词 gnss基准站坐标时间序列 非线性变化 噪声模型 坐标参考框架

原文传递

联合EMD-HD和小波分解的GNSS坐标时间序列降噪分析 被引量：12

3

作者 杨兵 杨志强 +1 位作者 田镇 陈祥 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期1881-1889,共9页

针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)在GNSS坐标时间序列的降噪过程中存在筛选准则的选取和模态混叠效应等问题,本文引入Hausdorff距离(Hausdorff distance,HD)筛选准则并结合小波分解(wavelet decomposition,WD),提出E... 针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)在GNSS坐标时间序列的降噪过程中存在筛选准则的选取和模态混叠效应等问题,本文引入Hausdorff距离(Hausdorff distance,HD)筛选准则并结合小波分解(wavelet decomposition,WD),提出EMD-HD&WD算法。通过对我国大陆构造环境监测网络149个GNSS测站的垂向坐标时间序列降噪处理,分别利用复合指标T值、测站的速度不确定度和闪烁噪声振幅验证算法的可靠性和普适性。结果显示:HD优于现有的筛选准则;EMD-HD&WD算法对测站的速度不确定度和闪烁噪声振幅的平均改正率均为88.4%。分析表明,本文算法能够有效识别和剔除噪声并且改善EMD的模态混叠效应,提高GNSS垂向坐标时间序列的模型精度。 展开更多

关键词 gnss坐标时间序列 经验模态分解 小波分解 HAUSDORFF距离 速度不确定度

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中国沿海海洋站GNSS坐标时间序列噪声模型的建立与分析 被引量：12

4

作者 金波文 王慧 +2 位作者 刘玉龙 邓丽静 吕江华 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2020年第5期476-481,共6页

选取中国沿海海洋站中与验潮室并址的22个GNSS基准站近9 a的观测资料,利用最大似然估计法分析各站时间序列的噪声特性,建立最优噪声模型;然后顾及有色噪声,利用最优噪声模型估计测站速度,并与纯白噪声模型和GLOBK获取的速度及误差进行... 选取中国沿海海洋站中与验潮室并址的22个GNSS基准站近9 a的观测资料,利用最大似然估计法分析各站时间序列的噪声特性,建立最优噪声模型;然后顾及有色噪声,利用最优噪声模型估计测站速度,并与纯白噪声模型和GLOBK获取的速度及误差进行对比分析。结果表明:1)沿海海洋站的GNSS时间序列均含有有色噪声,各分量的噪声特性不完全一致,E方向和U分量均以白噪声+闪烁噪声为主,N分量以白噪声+闪烁噪声和白噪声+一阶马尔科夫噪声+随机漫步噪声为主。2)全国沿海3个海区N、E分量的白噪声和闪烁噪声基本呈现越往南噪声越大的规律,南海海区U分量的白噪声和闪烁噪声最大。3)顾及有色噪声的速度中误差是仅考虑白噪声和GLOBK估计的速度中误差估计值的5~10倍,这种差异比内陆观测站的要大。4)在对海洋站GNSS时间序列进行速度分析时,为获取正确的速度值,应该先准确判断噪声的类型,再顾及有色噪声的影响估计测站速度。 展开更多

关键词 海洋站 验潮站 gnss时间序列 噪声模型 CATS

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不同海潮模型对中国沿海区域海潮负荷位移改正影响分析 被引量：10

5

作者 范文蓝 姜卫平 +1 位作者 袁林果 周伯烨 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2018年第6期598-602,623,共6页

选取FES2004、EOT11a、TPXO7.2和Chinasea2010等4个海潮模型,首先通过矢量差评价不同海潮模型的潮波参数差异,然后利用中国大陆构造环境监测网络23个沿海测站的GNSS连续观测数据,通过计算不同海潮模型改正前后GNSS时间序列的wRM_S,评价... 选取FES2004、EOT11a、TPXO7.2和Chinasea2010等4个海潮模型,首先通过矢量差评价不同海潮模型的潮波参数差异,然后利用中国大陆构造环境监测网络23个沿海测站的GNSS连续观测数据,通过计算不同海潮模型改正前后GNSS时间序列的wRM_S,评价基于不同海潮模型的海潮负荷位移改正的有效性。结果表明,不同海潮模型的潮波参数存在mm级差异,且沿海区域差异远比内陆区域显著。此外,海潮负荷改正对中国沿海区域测站坐标时间序列wRM_S影响较大,大部分测站坐标时间序列进行海潮负荷改正后,wRM_S减小10%~70%;改正后wRM_S改善幅度与测站所属区域有关,东海沿岸测站wRM_S的改善较渤海、黄海和东海沿岸测站更显著,可减小50%以上;wRM_S改善程度的模型间差异为1%~2%,其中基于FES2004模型的改正对序列wRM_S的影响最大,可达67.5%。 展开更多

关键词 海潮模型 gnss坐标时间序列 矢量差评价 wRMS分析

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利用GNSS连续观测资料获取高精度动态速度场的研究 被引量：9

6

作者 张风霜 占伟 《地震研究》 CSCD 北大核心 2015年第1期75-83,共9页

基于计算获取的ITRF2005下中国地壳运动观测网络工程GNSS连续观测站1999~2013年的站坐标时间序列结果,采用小波分析方法和加权最小二乘法评定顾及周期性非构造运动和不同噪声影响的GNSS连续观测站的月时段、半年时段、年时段速度估值和... 基于计算获取的ITRF2005下中国地壳运动观测网络工程GNSS连续观测站1999~2013年的站坐标时间序列结果,采用小波分析方法和加权最小二乘法评定顾及周期性非构造运动和不同噪声影响的GNSS连续观测站的月时段、半年时段、年时段速度估值和精度,探讨利用GNSS连续观测时间序列获取稳定速度场与时间序列时段长度的关系。研究结果表明：剔除年周期和半年周期运动后可得到更稳定且精度更高的年时段和半年时段速度场,但月时段速度场结果离散度大;采用小波滤波方法可提高GNSS连续观测结果的可靠性,通过小波滤波分析逐步剔除白噪声、闪烁噪声和随机漫步噪声后计算得到的月时段速度的精度和离散度改进显著,可得到较稳定的月时段速度场。 展开更多

关键词 gnss站坐标时间序列 速度场 年周期 小波分析 噪声

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含缺值GNSS基准站坐标序列的非插值小波分析与信号提取 被引量：9

7

作者 嵇昆浦 沈云中 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期537-546,共10页

受多种因素影响,GNSS基准站坐标序列通常都含有缺值,传统小波分析需要对缺值数据进行内插或补零处理。本文基于小波系数与时间序列观测数据的重构关系,提出了一种非插值的二进小波变换的最小范数解法,导出了相应的计算式,并严格证明了... 受多种因素影响,GNSS基准站坐标序列通常都含有缺值,传统小波分析需要对缺值数据进行内插或补零处理。本文基于小波系数与时间序列观测数据的重构关系,提出了一种非插值的二进小波变换的最小范数解法,导出了相应的计算式,并严格证明了传统的补零处理算法与本文的最小范数解法等价。最后利用中国地壳运动观测网络一期27个基准站实测数据以及模拟数据进行了验证分析。结果表明,本文的非插值算法与插值算法提取的信号差异较小,27个基准站坐标序列的平均残差中误差仅相差2.01%(North),0.54%(East)和1.26%(Up),两种算法提取的信号之差与信号平均方差比仅相差1.16%(North),0.54%(East)和1.62%(Up)。 展开更多

关键词 gnss坐标时间序列 缺失数据 小波变换 信号提取

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GNSS垂向坐标时间序列周年项振幅的时变特征及成因分析 被引量：7

8

作者 贾彦锋 朱新慧 +2 位作者 孙付平 肖凯 柯能 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期162-172,共11页

GNSS坐标时间序列中季节性信号的振幅表现出明显的时变特性.本文从全球范围内选取了468个GNSS测站的垂向坐标时间序列数据,对周年项振幅的时变特征和原因进行了深入探究.首先坐标时间序列数据在经过带通滤波后,进行分段最小二乘拟合,得... GNSS坐标时间序列中季节性信号的振幅表现出明显的时变特性.本文从全球范围内选取了468个GNSS测站的垂向坐标时间序列数据,对周年项振幅的时变特征和原因进行了深入探究.首先坐标时间序列数据在经过带通滤波后,进行分段最小二乘拟合,得到随时间变化的周年项振幅,并在此基础上,分析了振幅变化的量级大小和特点,发现全球测站周年振幅变化的平均幅度在1 mm左右,并且振幅的波动性具有明显的时空分布特征,忽略这种时变特性最大会造成2~3 mm的周年项残留.然后从环境负载和热膨胀效应入手分析了周年项振幅变化的原因及其对周年项振幅变化的贡献,发现环境负载和热膨胀位移与GNSS垂向坐标之间周年振幅变化的平均一致性在60%左右,而且经过两者改正分别有68%和76%的测站周年项振幅波动幅度出现了下降,由此提出环境负载和热膨胀效应是周年项振幅变化的重要原因.同时经过分析发现GNSS数据处理模型和策略也会引起周年项振幅的变化. 展开更多

关键词 振幅时变特征 gnss坐标时间序列 非线性变化 环境负载 热膨胀效应

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联合加权小波和EEMD的GNSS坐标时间序列降噪分析 被引量：3

9

作者 魏冠军 张沛 王立阳 《全球定位系统》 CSCD 2024年第2期9-15,共7页

针对GNSS坐标时间序列中有用信号与噪声难以准确分离这一问题,本文提出加权小波Z变换(weighted wavelet Z-transform,WWZ)和集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的降噪方法.通过对西北地区70个陆态网络连续... 针对GNSS坐标时间序列中有用信号与噪声难以准确分离这一问题,本文提出加权小波Z变换(weighted wavelet Z-transform,WWZ)和集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的降噪方法.通过对西北地区70个陆态网络连续站垂向坐标时间序列的降噪处理,分别采用均方根误差(root mean squared error,RMSE)、信噪比(signal to noise ratio,SNR)、闪烁噪声(flicker noise,FN)振幅及速度不确定度为评价指标,验证了本文方法的降噪效果在一定程度上优于小波降噪和EEMD降噪.结果显示:WWZ-EEMD相比小波降噪和EEMD降噪,降噪后信号序列RMSE分别降低了0.331 mm、0.757 mm,SNR分别提高了1.911 dB、3.635 dB;FN振幅及速度不确定度均有明显改善,验证了本文降噪方法的有效性. 展开更多

关键词 gnss坐标时间序列 降噪 小波 集合经验模态分解(EEMD) 速度不确定度

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基于奇异谱分析的GNSS坐标时间序列粗差探测与噪声估计 被引量：6

10

作者 陶国强 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2021年第12期1223-1229,共7页

考虑到传统谐波模型难以精确描述GNSS坐标时间序列的非线性变化,导致信号和噪声不能很好地分离,进一步影响粗差探测和噪声估计,本文提出一种基于奇异谱分析的粗差探测与噪声估计算法。首先采用奇异谱分析方法分离出GNSS坐标时间序列中... 考虑到传统谐波模型难以精确描述GNSS坐标时间序列的非线性变化,导致信号和噪声不能很好地分离,进一步影响粗差探测和噪声估计,本文提出一种基于奇异谱分析的粗差探测与噪声估计算法。首先采用奇异谱分析方法分离出GNSS坐标时间序列中的信号与噪声,然后基于IQR准则探测噪声中的粗差,最后采用最小二乘方差分量估计(LS_VCE)方法定量估计各噪声分量。算例表明,相比于传统基于谐波模型的算法,该算法的粗差探测准确率更高,且估计的噪声分量与真值更接近。 展开更多

关键词 gnss坐标时间序列 奇异谱分析 粗差探测 噪声分析

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SSA-VMD与小波分解结合的GNSS坐标时序降噪方法 被引量：1

11

作者 杨厚明 鲁铁定 +1 位作者 孙喜文 何锦亮 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第4期360-365,390,共7页

利用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化变分模态分解(VMD),然后结合小波分解(WD),提出一种GNSS坐标时间序列降噪方法IVMD-WD。利用仿真信号和10个基准站的实测数据进行GNSS坐标时间序列降噪实验。结果表明,IVMD-WD方法... 利用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化变分模态分解(VMD),然后结合小波分解(WD),提出一种GNSS坐标时间序列降噪方法IVMD-WD。利用仿真信号和10个基准站的实测数据进行GNSS坐标时间序列降噪实验。结果表明,IVMD-WD方法的降噪效果优于经验模态分解(EMD)、集合经验模态分解(EEMD)和WD,能够更加有效地剔除GNSS坐标时间序列中的噪声。 展开更多

关键词 麻雀搜索算法 变分模态分解 小波分解 多尺度排列熵 gnss坐标时间序列

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一种大尺度区域GNSS坐标时间序列自适应时空滤波方法 被引量：1

12

作者 刘斌 肖紫恩 +1 位作者 骆亚波 蒋一帆 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第8期793-796,846,共5页

提出一种GNSS坐标时间序列自适应时空滤波方法,在规定阈值下将滤波区域自适应分为若干个子区域,进行共模误差的提取和去除。对陆态网184个GNSS站点垂向坐标序列进行时空滤波,3组随机实验中,自适应PCA时空滤波后的站点序列平均RMS值减少... 提出一种GNSS坐标时间序列自适应时空滤波方法,在规定阈值下将滤波区域自适应分为若干个子区域,进行共模误差的提取和去除。对陆态网184个GNSS站点垂向坐标序列进行时空滤波,3组随机实验中,自适应PCA时空滤波后的站点序列平均RMS值减少约39.7%、38.4%和39.7%,且优于整体PCA滤波。进一步分析滤波前后站点噪声特性变化,结果显示,相比于整体PCA滤波,自适应滤波方法中站点残差序列幂律噪声减少约17.8%。 展开更多

关键词 gnss坐标时间序列 大尺度区域 PCA 自适应时空滤波

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海潮模型差异对GNSS坐标时间序列周期信号及噪声特性影响分析 被引量：5

13

作者 范文蓝 姜卫平 +1 位作者 袁林果 周伯烨 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2018年第9期917-922,共6页

选取FES2004、EOT11a、TPXO7.2和Chinasea2010等4种海潮模型分别对23个CMONOC沿海测站进行海潮负荷位移改正,分析不同海潮模型对中国沿海区域测站坐标时间序列的影响。定量比较高频潮波参数模型间差异对周期信号的影响,结果表明,周日、... 选取FES2004、EOT11a、TPXO7.2和Chinasea2010等4种海潮模型分别对23个CMONOC沿海测站进行海潮负荷位移改正,分析不同海潮模型对中国沿海区域测站坐标时间序列的影响。定量比较高频潮波参数模型间差异对周期信号的影响,结果表明,周日、半日潮波参数差异对海潮负荷位移改正后序列长周期信号、周年信号和半周年信号功率的影响最大可达4.3%、2.6%、2.0%和9.1%、0.7%、9.6%。基于Chinasea2010和TPXO7.2海潮模型的OTL改正使WN+FN+RWN测站噪声组合所占比例增至43%,而基于FES2004模型的OTL改正对测站速度不确定度的改善最大,39%的测站得到60%~98%的改善。 展开更多

关键词 海潮模型差异 gnss坐标时间序列 周期信号 噪声特性分析

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利用主成分分析法分析GNSS坐标时间序列 被引量：5

14

作者 刘晓祥 高二涛 +1 位作者 罗益 付波霖 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2021年第1期43-48,共6页

利用主成分分析法对陆态网224个GNSS基准站坐标时间序列进行分析。首先对基准站原始坐标序列进行突变项拟合、粗差剔除、缺失数据插值补齐等预处理;然后对预处理后的站点残差坐标时间序列分N、E、U方向组建时间序列矩阵进行主成分分析,... 利用主成分分析法对陆态网224个GNSS基准站坐标时间序列进行分析。首先对基准站原始坐标序列进行突变项拟合、粗差剔除、缺失数据插值补齐等预处理;然后对预处理后的站点残差坐标时间序列分N、E、U方向组建时间序列矩阵进行主成分分析,根据各方向主分量及其相应的空间特征向量分析站点空间响应分布特征、共模误差以及异常站点的影响。结果表明,仅通过第1主分量不能准确体现共模误差的时空特点,因此将前3个主分量纳入共模误差分析;华北地区、西北地区以及云南地区各方向主分量显示出相对一致的空间响应分布,可能是水储量变化导致的;对比剔除异常站点前后的PAC结果发现,N、E、U方向第1、2主分量的贡献率变化明显,U方向表现最为显著,其中第1主分量贡献率分别提高2.0%(N)、3.9%(E)、5.7%(U),第2主分量则分别下降1.1%(N)、1.9%(E)、6.7%(U),剔除异常站点后,站点的空间响应得到明显提高。 展开更多

关键词 陆态网 gnss坐标时间序列 主成分分析 共模误差 异常站点

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基于快速傅里叶变换与小波变换的GNSS坐标时序时空演化特征分析

15

作者 尚军 南凯麒 王明洋 《天津城建大学学报》 CAS 2024年第6期410-418,共9页

中国位于欧亚板块东南部,处于印度板块、太平洋板块和菲律宾海板块的挤压夹持之中,分布有广泛且复杂的地质构造,成为了地壳运动较强且较为复杂的地区.GNSS连续观测是获得地壳运动信息的重要来源,从GNSS坐标时序提取周期及趋势项可为分... 中国位于欧亚板块东南部,处于印度板块、太平洋板块和菲律宾海板块的挤压夹持之中,分布有广泛且复杂的地质构造,成为了地壳运动较强且较为复杂的地区.GNSS连续观测是获得地壳运动信息的重要来源,从GNSS坐标时序提取周期及趋势项可为分析区域地壳运动提供研究基础.本文综合利用快速傅里叶变换与小波变换方法开展中国大陆地区GNSS坐标时序时空演化特征分析.首先采用对GNSS坐标时序进行预处理和降噪处理,然后利用快速傅里叶变换方法在频域上对分区GNSS站点坐标时序进行周期提取,最后依据GNSS测站周期,利用小波变换方法进行分解与重构,获得高频周期项结果和低频趋势项结果,并开展相关分析.研究发现:①在1年以内的时间尺度上,除东北区域以外,各方向上的周期均以1年周期为主,半年周期次之,季节周期较弱;②各站点在N、E、U 3个方向上各年的一年、半年周期的周期长度均存在一定的伸长或收缩,不同区域的不同站点随时间呈现出的周期强度变化存在一定差异;③在研究时段内,中国大陆地区在水平方向上的地壳运动趋势为:中国西部呈现向东北偏移的趋势,其余区域呈现向东南偏移的趋势,且向东偏移的趋势略强于向南、北方向偏移的趋势.在垂直方向上,不同区域不同站点的运动趋势较为复杂. 展开更多

关键词 地壳运动 时频分析 gnss坐标时间序列 快速傅里叶变换 小波变换

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参数优化变分模态分解的GNSS坐标时间序列降噪方法

16

作者 鲁铁定 何锦亮 +1 位作者 贺小星 陶蕊 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1856-1866,共11页

针对全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)坐标时间序列中噪声成分难以有效滤除的问题,构建一种基于参数优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的降噪方法。该方法首先以排列熵结合互信息为适应... 针对全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)坐标时间序列中噪声成分难以有效滤除的问题,构建一种基于参数优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的降噪方法。该方法首先以排列熵结合互信息为适应度函数,利用灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法自适应获取VMD的模态分解个数K和二次惩罚因子α的最优参数组合;然后将GNSS坐标时间序列分解为K个本征模态函数分量,并利用样本熵确定有效模态分量,将其重构为有效信号,从而实现信号与噪声的有效分离;最后,利用仿真信号和中国地壳运动观测网络的20个基准站的实测数据进行实验,将GWO-VMD方法与经验模态分解、小波降噪和基于VMD的降噪方法进行对比分析。结果表明,GWO-VMD方法能够更为有效地去除GNSS坐标时间序列中的噪声,且能较好地保留信号的原始特征,为后续的分析处理提供可靠数据。 展开更多

关键词 gnss坐标时间序列 VMD GWO 排列熵 互信息 样本熵 信号降噪

原文传递

顾及随机特征的GNSS连续站坐标时间序列建模方法

17

作者 石睿娟 苏小宁 +1 位作者 鲍庆华 李毓照 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2110-2124,共15页

GNSS观测技术为研究板块运动、地震同震和震后形变以及无震慢滑移等地壳物理现象提供了重要的观测数据,其中的关键步骤是在充分考虑时间序列随机特征的基础上,精准提取时间序列的构造运动信息和非构造运动信息.本文提出一种基于贝叶斯... GNSS观测技术为研究板块运动、地震同震和震后形变以及无震慢滑移等地壳物理现象提供了重要的观测数据,其中的关键步骤是在充分考虑时间序列随机特征的基础上,精准提取时间序列的构造运动信息和非构造运动信息.本文提出一种基于贝叶斯框架的GNSS连续站坐标时间序列建模方法,顾及随机特征精准提取出模型参数的最优解及其误差.首先,引入基于贝叶斯框架的参数解算方法,获得模型参数的最优解及误差;其次,系统分析观测数据噪声随机特征和模型参数随机特征对模型解算结果的影响;最后,将该方法应用于青藏高原东北隅GNSS观测数据构造运动与非构造变形的有效提取.相比基于最小二乘拟合的GNSS连续站坐标时间序列建模传统方法,本文引入基于贝叶斯框架的参数最优解解算的GWMCMC算法,顾及随机特征精准高效提取出GNSS坐标时间序列中测站的构造运动趋势与非构造运动信息,能够更加准确获取参数的最优解及误差.同时相较传统的MCMC算法,GWMCMC算法通过并行计算改进算法的性能并提高了计算效率.本文的研究成果为后续利用构造变形开展地壳形变运动学特征和动力学机制提供数据支撑. 展开更多

关键词 gnss坐标时间序列 贝叶斯框架 精准提取 构造运动 非构造变形

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联合VMD和Bi-LSTM的GNSS坐标时序降噪

18

作者 刘逸夫 徐克科 +1 位作者 郭增长 张子豪 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2024年第1期23-32,共10页

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... 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。 展开更多

关键词 gnss坐标时间序列 变分模态分解 双向长短期记忆 样本熵 信号降噪

原文传递

环境负载对GNSS坐标时间序列噪声特性的影响研究 被引量：4

19

作者 许锡文 张志伟 +1 位作者 李辰风 席瑞杰 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2021年第12期1219-1222,1229,共5页

基于中国大陆构造环境监测网络的连续GNSS观测数据,选取云南省25个测站的坐标时间序列研究地表质量变化对建立噪声模型的影响。计算陆地水负载、大气压负载和非潮汐海洋负载引起的测站非线性变化,采用极大似然估计对不同噪声组合进行分... 基于中国大陆构造环境监测网络的连续GNSS观测数据,选取云南省25个测站的坐标时间序列研究地表质量变化对建立噪声模型的影响。计算陆地水负载、大气压负载和非潮汐海洋负载引起的测站非线性变化,采用极大似然估计对不同噪声组合进行分析,分别建立负载改正前后各GNSS测站的最优噪声模型,同时估计速度的不确定度。结果发现,云南省GNSS测站各分量的噪声特性主要表现为闪烁噪声+白噪声(FN+WN);环境负载改正能够改变坐标时间序列的最优噪声模型;用加入环境负载改正后建立的最优噪声模型估计各测站的速度不确定度,对于E、N、U分量,分别有72%、80%、68%的测站的速度不确定度变小。 展开更多

关键词 环境负载 gnss坐标时间序列 噪声分析

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基于Bi—LSTM神经网络的GNSS坐标时间序列重构 被引量：4

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作者 冉佳诺 边家文 刘文平 《工程地球物理学报》 2022年第3期393-401,共9页

全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)坐标时间序列在大地测量及地球动力学中的得到了广泛的应用。研究表明,受到环境以及系统误差的影响,实际GNSS站点坐标时间序列包含的季节信号的振幅是时变的,这给GNSS坐标时... 全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)坐标时间序列在大地测量及地球动力学中的得到了广泛的应用。研究表明,受到环境以及系统误差的影响,实际GNSS站点坐标时间序列包含的季节信号的振幅是时变的,这给GNSS坐标时间序列的精确建模和重构带来一定的困难和挑战。传统的噪声分析方法在处理带有时变季节变化的GNSS坐标时间序列时无法很好应对信号中的时变振幅干扰。基于此,本文将双向长短期记忆循环神经网络(Bidirectional Long Short-term Memory,Bi-LSTM)应用于GNSS坐标时间序列的重构,利用Bi-LSTM强大的建模能力对GNSS坐标时间序列建模,克服季节项的时变振幅干扰,取得对GNSS坐标时间序列的精确重构。实验结果表明,基于Bi-LSTM神经网络方法能够学习到GNSS坐标时间序列间的时变特性,并有效分离信号与噪声,分离出的噪声残差分量与实际真值更接近。 展开更多

关键词 gnss坐标时间序列 深度学习 Bi-LSTM 噪声分析

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