ITRF2014框架下顾及降雨量与水文负载的CMONOC坐标时间序列关系分析

水文负载对中国大陆构造环境监测网络(crustal movement observation network of China,CMONOC)测站坐标时间序列具有重要的影响,而降雨量直接影响了水文负载的量级大小。利用ITRF2014(international terrestrial reference frame 2014)参考框架下CMONOC坐标时间序列、MERRA2(modern-era retrospective analysis for research and applications, version 2)水文负载模型以及中国区域降雨量数据来分析三者之间的关系。结果表明,水文负载对CMONOC测站的影响主要体现在垂直方向上,尤其在珠江流域、长江流域以南、西南以及东南诸河流域,水文负载对测站位移的影响尤为显著,水文负载序列的均方根最大可达5.47 mm。水文负载和降雨量都呈现出较为明显的纬度相关性,纬度越高,其量级越小,二者与纬度的线性拟合优度分别为0.63和0.55;同时,降雨量与水文负载也呈现明显的线性关系,拟合优度为0.49,且随着年均降雨量的增加,水文负载的量级会随之增大。对于周期性信号,降雨量、水文负载以及CMONOC坐标时间序列具有一致性,水文负载的周年振幅和CMONOC坐标时间序列的周年振幅与年均降雨量的拟合优度分别为0.64和0.37。在研究水文负载对GNSS坐标时间序列的影响时,除了土壤湿度、积雪以及冠层水,降雨量也是不可忽略的因素。

一种大尺度区域GNSS坐标时间序列自适应时空滤波方法

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%。

中国内地GPS坐标时间序列噪声模型特征及其对站点速率影响

为了进一步评估全球定位系统(GPS)时间序列噪声模型水平和垂直速率的大小,及其对误差的影响,选取中国内地227个GPS连续基准站2010—2020年南北、东西和垂直3个方向的坐标时间序列,采用6种噪声模型或噪声组合模型对其进行噪声分析。结果表明,中国内地GPS坐标时间序列噪声模型存在多样性,且部分站点在不同方向的噪声模型也存在差异,主要以一阶高斯马尔可夫+随机漫步噪声(GGMWN)和闪烁噪声+白噪声(FNWN)为主;在100°E附近的GPS站点噪声特性差异最为显著;噪声模型与速率之间的关系分析表明噪声模型对水平向速率的大小和误差影响较小,在现实计算中可不考虑噪声对水平速度的影响,但对垂向速率的大小和误差影响显著;考虑噪声模型可有效提高垂向速率的精度,同时也可能会改变部分站点的垂向运动方向,所以在现实计算中须考虑噪声对垂向速率的影响。

基于坐标时间序列的地心运动分析与预测

地心运动会影响地球参考框架原点的准确性,是地球参考框架进行非线性维持必须考虑的因素之一,因此提出对地心运动进行多尺度的建模和预测,以实现毫米级地球参考框架的建立和维持。采用网平移法计算的地心运动、全球地球物理流体中心(global geophysical fluids center,GGFC)和国际GNSS服务(international gnss service,IGS)第三次重处理(IGSR03)提供的3组地心运动数据,首先对其一致性和差异进行了分析,然后分别利用谐波模型和Diff-LSTM模型对地心运动进行了长期和短期的建模与预测,结果显示,GGFC地心运动的预测精度优于1.5 mm,而Diff-LSTM模型的地心运动预测结果在短期内优于谐波模型,当预测步长为17时,GGFC和IGSR03的地心运动预测精度均能达到甚至优于1 mm。表明地心运动的预测精度能够满足基于地球质量中心(center of mass of the total earth system,CM)的瞬时地球参考框架的建立与维持。

顾及随机特征的GNSS连续站坐标时间序列建模方法

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.

联合加权小波和EEMD的GNSS坐标时间序列降噪分析

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.

基于SSA探测GPS坐标时间序列的阶跃

探测可能存在的阶跃是GPS坐标时间序列预处理的关键步骤,自动化探测阶跃对于密集台站或数量庞大的GPS网络管理具有重要意义。本文提出基于奇异谱分析的阶跃自动探测方法,并验证该方法的有效性。实验表明,该方法可以探测出有明显台阶的阶跃,且震后形变等瞬态运动不影响探测结果,但对于与背景运动差异不明显的阶跃存在一定的局限性。

GNSS垂向坐标时间序列周年项振幅的时变特征及成因分析

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.

基于变分模态分解的GNSS高程时间序列时变信号提取

针对GNSS坐标时间序列中的时变信号难以由现有最小二乘、最大似然估计(MLE)等参数化方法准确提取的问题,本文采用变分模态分解(VMD)方法将中国内地构造环境监测网络(CMONOC)测站的高程时间序列分解为一系列本征模态函数(IMF),进而重构出测站位置时间序列中含有的时变信号。结果表明,相对于MLE方法,VMD方法在97.9%的测站上均方根误差(RMSE)改进率为正值,因此该方法有助于绝大多数测站精确提取出时变信号,减弱高程时间序列中的非线性形变。另外,从相关系数和信噪比的角度来看,VMD方法得到的重构序列与原始序列之间的相关系数更高,信噪比也更大,表明降噪效果较好。通过特定测站的分析表明,VMD方法能有效探测出GNSS高程时间序列预处理中包含遗漏的阶跃信号的测站,表现为较大的RMSE改进率,这在大批量测站的阶跃信号探测中具有一定的实用价值。VMD方法相对于小波分解(WD)经验模态分解(EMD)具有更好的自适应性,但IMF分量个数仍然需要针对具体测站进行逐一确定,当分解个数和重构分量选取恰当时,VMD方法在GNSS高程时间序列中的应用效果可进一步提高。

拟稳平差法在GNSS时间序列修复中的研究与应用

针对CORS坐标时间序列的缺失问题提出一种基于GNSS网拟稳平差的时间序列插值方法。在区域内选择相对稳定的测站构建基线网,根据稳定测站的趋势变化对缺失序列进行修复。模拟实验对比分析证明,拟稳平差法的修复效果最好,平均误差在5 mm以内,并保留了原始数据的运动趋势。使用拟稳平差法对待求点365 d的坐标序列进行仿真处理,并与真实序列进行对比分析。结果表明,仿真序列与真实序列变化趋势基本一致,E、N方向上的平均误差在5 mm以内,U方向上的平均误差在10 mm以内。

一种CEEMDAN的坐标时间序列降噪方法

针对全球卫星导航系统(GNSS)站坐标时间序列信号成分复杂、噪声难以分离的问题,提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解方法(CEEMDAN)的降噪方法:通过CEEMDAN分解将信号分解为多个不同频率的信号;再以相关系数作为评判标准进行噪声与信号的分离。实验结果表明:与经典经验模态分解方法(EMD)降噪方法相比,CEEMDAN的降噪方法能够获得更精确的坐标时间序列,且不受噪声大小的影响,稳定性更高。

变分模态分解新小波阈值法在GNSS坐标时间序列去噪中的应用

变分模态分解(VMD)是一种强制去噪方法,该方法通过将信号分解为若干个本征模态函数(IMF)分量,将高频IMF分量直接剔除实现信号去噪,导致有用信息丢失。为了尽可能提取全球导航卫星系统(GNSS)站坐标时间序列中的有用信息,本文在硬、软阈值函数的基础上提出一种新的小波阈值函数去噪方法并融合VMD方法,构造了基于VMD方法的新小波阈值去噪法。该新去噪方法通过将含噪信号分解为若干个IMF分量,并根据计算变分模态分量的能量熵确定噪声与信号的分界,对于高频噪声分量,使用新小波阈值取植方法进一步处理,提取更多有用信息。最后重构低频信号与经小波阈值去噪法提取信息得到最终去噪信号。分别使用仿真信号与实测GNSS站坐标时间序列进行去噪实验,从均方根误差与信噪比这两个评价指标上定量说明本文方法具有更好的去噪性能。

LMD-SVD方法在坐标时间序列去噪中的应用

为了降低噪声对全球导航卫星系统(GNSS)坐标时间序列的影响,提取坐标时间序列中的有效信息,本文在奇异值分解(SVD)去噪方法的基础上,引入局部均值分解(LMD)方法构建新的组合去噪方法。首先,使用LMD方法对待去噪信号进行分解,得到多个不同频段的PF分量与余项,利用连续均方误差准则确定高频分量与低频分量的分界点,保留低频分量与余项;其次,使用SVD方法对高频分量进行信号重构,将低频分量、余项与高频分量重构信号叠加,实现信号的去噪;最后,使用3种精度评价指标对去噪结果进行精度评价。结果表明,相比于SVD去噪方法,新的LMD-SVD组合去噪方法的信噪比增加29.8%,平均绝对误差减少39.0%,均方根误差减少36.2%,去噪效果更好。

基于DIA的GNSS坐标时间序列异常值探测

为解决GNSS坐标时间序列中存在异常值导致地壳形变分析受到影响的问题,首先将经典数据探测法DIA(detection,identification,adaptation)引入GNSS坐标时间序列分析中,基于谐波模型构造相应的统计量;然后采用计算效率更高的改进DIA算法进行异常值探测;最后采用模拟数据和中国内地地壳运动观测网络(陆态网络)CMONOC实测数据对DIA算法和传统3σ法进行比较。结果表明,DIA算法能够有效探测出GNSS坐标时间序列中的异常值,准确率高于传统3σ法。相较于传统DIA算法,改进后的DIA算法计算效率显著提高。

EMD与VMD组合站坐标时间序列降噪方法

针对全球卫星导航系统(GNSS)站坐标时间序列成分复杂难分离,而传统经验模态分解(EMD)方法存在模态混叠问题,提出一种EMD与变分模态分解(VMD)组合降噪方法,可更好地提取有用信号。该方法以EMD方法确定VMD方法的分解层数,首先采用EMD降噪方法分离高频噪声与低频信号,接着采用VMD降噪方法从高频噪声中再次提取信号分量,两次降噪的信号分量之和为降噪后站坐标时间序列。以模拟数据和20个实测站坐标时间序列进行实验分析,多种传统评价指标进行定量评估,结果表明:EMD与VMD的组合降噪方法其降噪效果在一定程度上优于传统EMD降噪方法。

基于多通道奇异谱分析的GNSS坐标时间序列共模误差的提取

共模误差是区域连续GNSS网中存在的一种与时空相关的主要误差源.为了有效的剔除共模误差,提高坐标时间序列的精度,本文提出了利用多通道奇异谱分析(Multi-channel Singular Spectrum Analysis,MSSA)提取共模误差的新思路,并利用实验区域18个测站9年(2002年到2010年)的GPS坐标时间序列进行实验,分析了共模误差对时间序列的影响和测站噪声特性的影响,并对共模误差序列进行周期探测,结果显示:通过MSSA能够有效的剔除共模误差,提高坐标时间序列的精度.

静止坐标系下基于最优时间序列的电压型PWM整流器电流预测控制

有限状态预测控制能够实现静止坐标系下电压型PWM整流器的电流控制,但开关频率及稳态控制精度方面的缺陷限制了其进一步发展。针对这一问题,提出了基于最优时间序列的电压型PWM整流器电流控制策略。根据电网电压相位信息筛选非零矢量,基于电流变化特性预测模型得出不同矢量作用下的电流变化特性,结合电流给定值构建基于、轴电流误差的价值函数,以单个采样周期内电流误差最小为约束条件确定非零矢量作用时间。实验结果表明,本文提出的基于最优时间序列的预测控制策略能够有效弥补有限状态预测控制在开关频率及稳态控制精度方面的缺陷,在保证稳态控制精度的同时,实现静止坐标系下电流的准确、快速调节。

基于坐标转换目标动态RCS时间序列研究

考虑目标机体坐标系与地面雷达坐标系之间的坐标转换关系,计算得到了雷达视线在目标坐标系中的方位角和高低角。通过对典型目标建模,得到目标全空域的静态RCS值,并利用Matlab仿真分析了动态目标的RCS特性和突防概率变化。仿真结果表明:不同飞行高度以及不同的航路捷径均可以影响机动目标的RCS序列,且当目标作适当的俯仰机动后,减小了目标RCS,给作战飞机设计飞行航线提供仿真依据,给成功实现突防带来一定影响。

时间跨度对GPS坐标时间序列噪声模型估计影响分析

文中介绍GPS坐标时间序列模型,并给出GPS噪声模型种类、估计方法及最佳噪声模型评价准则。选取来自IGS08的24个IGS核心站的时间序列作为数据基础,对不同时间跨度的时间序列噪声模型进行定量分析,探讨其随着时间变化的演化规律。结果表明:当时间序列长度较短时,噪声模型的不确定性较大,而12.5a以上时间跨度的噪声模型趋于稳定且主要表现为闪烁噪声加白噪声的组合噪声模型;大跨度时间序列中噪声的长周期分量变得显著。

华北地区GPS基准站坐标时间序列噪声特征研究

利用华北地区GPS连续运行基准站网络2008-08~2013-04观测数据,分析36个基准站坐标时间序列的噪声特征。利用区域堆栈滤波方法对GPS单日解坐标时间序列进行共性误差剔除,使用极大似然估计准则定量估计坐标时间序列的噪声特性,并分析有色噪声对测站计算速度的影响。结果表明,华北地区GPS基准站坐标时间序列的共性误差在N、E和U方向分别约为1mm、1mm和3mm,且共性误差具有类似闪烁噪声的特性;共性误差剔除前,坐标时间序列的噪声特性可以用可变白噪声加闪烁噪声模型或可变白噪声加幂律噪声模型来描述;共性误差剔除后降低了坐标时间序列噪声中闪烁噪声的成分,突出了本地效应部分噪声,坐标时间序列的噪声特性可以用可变白噪声加闪烁噪声和随机漫步噪声模型或可变白噪声加幂律噪声模型来描述;最优噪声模型计算的速度误差比仅考虑可变白噪声所计算的速度误差增大5~8倍;剔除共性误差,可使测站速度的精度获得40%左右的提高。