CORS高程在矿山贯通测量的分析及应用

针对CORS的特点,结合现代测量技术要求,分析CORS在矿山建设中具体的定位精度;探讨在多山矿区利用CORS高程代替三角高程来实现矿区高程控制的可行性。结合蓬莱市某金矿矿井控制点高程布设及联系测量的实例,通过CORS布设地面高程点,并与传统三角高程测量结果进行对比。结果表明:在精度要求不高的短巷道贯通中,CORS高程可以满足矿井贯通要求,并且提高了作业效率。

CORS高程在中短距离巷道贯通测量的应用分析

根据CORS特点,依据现代测量技术的相关要求,对矿山建设的定位精度进行分析。探讨巷道贯通测量中利用CORS高程取代三角高程的可行性。实际案例认为:通过CORS技术布设的高程点与传统测量高程结果误差小。在中短巷道贯通中,CORS高程满足贯通点高程误差符合精度要求,提高作业效率。

CORS站高程非线性速度场及方差波动模型构建方法

本文描述了CORS站高程时间序列采用固定周期项建立线性速度场的基本概念,指出给定周期与实际周期存在偏差的问题。为此,提出了CORS站高程时间序列非线性速度场建模方法。该方法以线性最小二乘解作为迭代初值,利用高斯-牛顿迭代算法求解非线性速度场模型的未知参数,实现了CORS站高程时间序列数据的非线性建模;给出了拟合模型残差平方序列异方差特性的检验方法,阐述了建立GARCH(p,q)模型反映CORS站高程非平稳序列波动情况的基本准则。本文以国内外6个CORS站20余年的高程时间序列为研究对象,建立非线性速度场运动模型。结果表明:CORS站高程运动并不存在严格的整年或半年周期项,近似年周期运动最为明显,近似两年周期运动占比最小,年周期估计偏差达到12%,半年周期偏差18%,两年周期偏差6%,非线性建模精度和效果整体优于线性模型。利用ARCH检验法得到CORS站高程非线性模型的残差平方序列存在异方差性,即残差平方序列具有非平稳特性,引入GARCH(p,q)模型对CORS站高程分量非平稳残差平方序列建模,反映了残差平方序列的非平稳波动。验证了GARCH(p,q)模型对CORS站高程非平稳残差平方序列建模的可行性,为今后利用GARCH(p,q)模型对CORS站高程非平稳噪声序列建模和非线性速度场重构提供了思路。

上海CORS站高程数据非线性建模方法研究

CORS站坐标运动特征预测分析是维持CGCS2000(2000国家大地坐标系)框架准确性和现势性的重要基础。针对目前CORS站高程数据建模采用线性最小二乘给定固定整年周期项与实际周期存在偏差的问题,提出一种非线性速度场建模预测方法。该方法首先将线性最小二乘的解作为非线性最小二乘初值求解出非线性模型的数学表达式,然后进行CORS站高程数据的预测。以上海CORS站2005~2017年高程数据为研究对象,利用线性和非线性两种方法进行建模实验,结果表明:上海CORS站高程方向运动存在周期性变化规律,但周期值并不是严格的整年数值。这就说明上海CORS站高程数据采用传统线性最小二乘方法进行建模是不可行的。

EEMDAN的CORS站高程时间序列分析方法

针对整体经验模态分解(EEMD)方法对连续运行参考站(CORS)高程时间序列分解结果整体平均时,噪声未能完全消除的问题,该文引入一种噪声自适应整体经验模态分解(EEMDAN)方法,在经验模态分解(EMD)处理时添加白噪声分解的模态分量,改进CORS站高程时间序列信号分解的模态混叠,根据平均周期和能量密度乘积指标区分噪声和周期信号,并基于正交性指数及均方根误差指标衡量分解的精度。两个CORS站20年高程时间序列实验结果表明,以正交指数衡量的分解精度EEMDAN比EEMD提高近35%,均方根误差指标提高近22%,实现了对CORS站高程时间序列的精确分解,并改善EEMD整体平均后噪声未完全消除对信号重构的影响。

一种CORS站高程序列噪声识别算法

针对能量密度谱判断噪声与信号主导模态分界点性能不稳定的问题,该文提出基于夹角余弦的分界点判断方法。该方法首先利用EEMD对CORS站高程数据进行分解,其次计算原始信号与各阶模态分量的夹角余弦值,最后根据夹角余弦值的首次逆向转折位置判定噪声主导模态和信号主导模态的分界点。以4个CORS基准站近20年原始高程时间序列信号为研究对象,对噪声与信号模态分量分界点进行判定,实验结果表明采用基于夹角余弦的判定方法可以一次判断出噪声和信号模态分量的分界点。该方法应用到CORS站高程信号与噪声序列的识别中性能更加稳定。

顾及噪声项的连续运行参考站高程建模方法

针对未考虑噪声情况下利用非线性周期拟合模型得到的高程预测值与实际值存在偏差较大的问题,该文提出一种顾及噪声项的CORS站高程建模预测方法。对CORS站高程原始数据进行CEEMD分解,利用自相关函数绝对值均值变点理论判定噪声与信号分界点;对噪声序列建立ARMA模型、信号序列建立非线性周期拟合模型;将非线性周期拟合模型和ARMA模型组合进行CORS站高程数据的预测。实验结果表明:顾及噪声项的非线性速度场预测方法高程预测精度优于未考虑噪声项的非线性预测方法。该方法为CORS站高程数据的建模预测提供了一种新的途径。