抗差Vondrak滤波方法在时间频率传递中的应用

时间频率传递的结果会受到非模型化误差和观测噪声的影响,其噪声常为高频信号,构建低通滤波器可在一定程度上消除观测值序列中的高频噪声信号.本文对Vondrak滤波函数的本质进行剖析,通过IGG3算法对钟差序列进行定权并采用频率响应法选择适合的滤波因子;对不同的链路分别进行卫星双向时间频率传递(two-way satellite time and frequency transfer,TWSTFT)、基于软件接收机的卫星双向时间传递(two-way satellite time and frequency transfer based on software defined receiver,SDR-TWSTFT)和短基线共视时间频率传递实验,并对钟差结果采用抗差Vondrak滤波进行平滑去噪.结果表明:滤波后的钟差序列能够很好地反映原始钟差序列的趋势;平滑后的TWSTFT钟差结果,日波动效应得到了有效的抑制,精度有明显提升;对于共视钟差结果,精度有明显提升,与精密单点定位(precise point positioning,PPP)时间传递结果的差值保持在−1.0~1.0 ns范围内.

Vondrak滤波在GNSS时序数据分析中的应用

结合某地壳运动GNSS观测网络,分析Vondrak滤波在时序数据分析中的有效性。先对GNSS时序数据进行粗差剔除和数据补全,再进行滤波平滑与消噪,然后将Vondrak滤波引入小波谱周期探测中进行平滑处理,滤去噪声影响。结果表明,经滤波后的GNSS时间序列曲线能更好地反映站点位移变化,不仅可以很好地保留有用信号,滤去高频噪声信号,减小均方根值,同时还能增强小波谱周期探测能力,改善谱图光滑度,提高数据分析结果的准确性。

Vondrak滤波法用于结构振动与GPS多路径信号的分离

根据Vondrak滤波法在信号的截断频带上具有较高信号分辨率的特点,将Vondrak带通滤波法应用于全球定位系统(GPS)结构变形监测中以分离结构振动和多路径效应的影响。对GPS实际观测资料进行分析,结果表明:采用该方法不仅能从坐标序列中成功提取结构振动信息,也能正确分离载波相位双差观测值的残差序列中的结构振动和多路径效应影响,因而在提高GPS定位精度上具有较大的应用潜力。

基于Vondrak滤波和三次样条插值的船舶轨迹修复研究

船舶航行轨迹是船舶的位置和时间的记录序列,对分析船舶的航行状态、水上交通事故预测等具有重要的意义。为了修正AIS数据传输中断等原因导致船舶位置、时间更新数据不正确,解决船舶轨迹的缺失问题开展了船舶轨迹修复的研究,设计了分布式船舶轨迹修复模型,运用Vondrak滤波对船舶航行轨迹进行平滑的预处理,再通过三次样条插值法分别对船舶经度、纬度信息进行修复,最后将经度、纬度信息合并得到修复后的船舶轨迹,并利用Matlab对修复方法的效果进行仿真验证。结果表明,其算法误差为6.01×10-5,能够准确地修复船舶轨迹。为基于船舶航行轨迹数据的相关研究提供相对准确的数据支持。

Vondrak平滑因子最佳确定方法及在时间比对数据中的应用

考虑到原子钟比对数据和远程时间比对数据的噪声水平具有时变性,因此选用Vondrak平滑方法对这两种数据进行平滑,并用交叉证认法动态地选取平滑因子。利用模拟数据验证了交叉证认法的有效性,并利用实测的原子钟比对数据及远程时间比对数据对该方法进行分析验证,结果表明交叉证认法可以针对不同类型的数据,计算得到客观、最佳的平滑因子,有效地滤除原子钟比对数据和远程时间比对数据中的大部分噪声,对进一步提高时间保持精度有积极的意义。

抗差Vondrak滤波器设计及其在粗差探测中的应用

首先,分析了Vondrak滤波器设计的基本原理,在原有模型的基础上引入一个惩罚函数,利用惩罚函数来抑制粗差对拟合的影响,得到抗差Vondrak滤波模型;然后,给出了抗差Von-drak滤波模型的迭代求解算法,利用抗差Vondrak滤波器获得原始信号在粗差污染情况下的稳健估计,进而利用估计残差的大小进行粗差探测;最后,分别利用仿真数据和实测数据进行粗差探测试验,试验结果验证了抗差Vondrak滤波的正确性和有效性。

Vondrak滤波与多面函数相结合在高程异常拟合中的应用

首先介绍了一维Vondrak滤波、二维Vondrak滤波以及他们的最小二乘解,并尝试将二维Vondrak滤波与多面函数拟合相结合应用到高程异常拟合中。最终实例证明了此种滤波方法在高程异常拟合的应用中是可行的,其与单纯的多面函数拟合法相比,精度都有很大的提高,最大的提高了88.2%,平均提高了32.9%,中误差提高了11.8%。

二维Vondrak滤波在高程异常拟合中的应用

将二维Vondrak滤波与多面函数拟合相结合应用到高程异常的拟合中,实例证明此方法在高程异常拟合中的应用是可行的,与单纯的多面函数拟合法相比,最大精度可提高76.4%,中误差降低54.72%。

利用Vondrak平滑处理PPP时间传递的随机噪声

利用精密单点定位(Precise Point Positioning,PPP)获得的时间传递结果受到非模型化误差和观测噪声的影响,这些误差和噪声表现出随机噪声特性,因此,对时间传递数据进行平滑是一项非常重要的任务。将天文数据处理中广泛应用的Vondrak平滑方法应用于PPP时间传递的消噪中,采用观测误差法选取较为合理的平滑因子,并对实测数据进行平滑处理,结果表明:Vondrak平滑法可有效地滤除PPP数据的随机噪声,不仅可以提高时间传递的精确度,也能明显改善PPP时间传递所体现的频率稳定度。

基于Helmert方差分量估计的Vondrak滤波方法

Vondrak滤波是基于测量数据本身的一种数据处理方法,该方法能够在未知拟合函数的情况下,通过选择不同的平滑因子控制数据平滑的程度,对测量数据序列进行合理平滑。本文从Vondrak滤波的基本原理出发,将Vondark滤波与最小二乘估计统一起来,推导出基于Helmert方差分量估计的Vondark滤波方法(简称HVF法)。通过对模拟数据资料的分析,表明该方法能合理有效的选取平滑因子,最大限度的削弱数据序列中的随机误差,将信号与噪声合理分离。

Vondrak滤波在能谱光滑中的应用研究

提出基于Vondrak滤波的能谱光滑算法,并构建光滑效果评价指标。使用溴化铈探测器获取了^(152)Eu、^(232)Th的γ能谱,分别将平均移动法、重心法、多项式最小二乘拟合法和Vondrak滤波法用于γ能谱的谱光滑处理。结果表明,相较于平均移动法,重心法、多项式最小二乘拟合法和Vondrak滤波法对能谱中统计涨落的抑制更加彻底,同时对能谱的特征信息可以进行较好的保持,是一种更优的谱光滑方法。

Vondrak滤波方法在软件接收机卫星双向时间传递中的应用

基于软件接收机的卫星双向时间传递(Two-Way Satellite Time and Frequency Transfer based on Software Defined Receiver,SDR-TWSTFT)链路每秒采集测量数据后通过数学模型将原始数据拟合为300 s一组的观测文件,因此链路的时间传递结果受短期测量噪声和非模型误差的影响,呈现出一定的随机噪声的特征.提出了一种频域幅值分析方法,针对性地确定滤波因子,构造符合需求的低通Vondrak滤波器.通过对中国科学院国家授时中心(National Time Service Center,NTSC)和德国联邦物理技术研究所(Physikalisch-Technische Bundesanstalt,PTB)之间的SDR-TWSTFT链路测量数据的分析发现,该方法对过滤链路平均时间一天内的高频噪声有效,能够提高链路时间传递结果的可信度,同时滤波后链路的短期频率、时间稳定度也有了显著提高.

Vondrak滤波法在定点地形变资料分析中的应用

本文使用天文学数据处理中常用的Ｖｏｎｄｒａｋ平滑滤波法，对库尔勒短水准和呼图壁断层形变资料进行了高通、低通和带通数字滤波处理。结果表明，处理后的资料突出了地震前不同周期的地壳形变异常信息，降低了背景噪声和观测误差的影响。该方法对于识别形变异常有较好的效果。

Vondrak滤波在周跳探测与修复中的应用

将Vondrak滤波法应用于双差观测数据的残差分析,并且利用残差信息导出了结合Vondrak滤波的GPS周跳探测与修复的新方法。通过试验和实际观测资料的分析表明,该方法能准确的分析双差观测数据质量,可以在双差观测域中有效的探测和修复周跳。

基于Vondrak滤波的GPS周跳探测与修复

利用天文数据处理中的最优平滑法Vondrak滤波,导出了结合双差观测数据的GPS周跳探测与修复的新方法,实现了分析双差观测数据质量和双差观测域中探测和修复周跳的功能。

改进Vondrak滤波在削减BDS多路径误差中的应用

针对传统Vondrak滤波在GNSS高精度定位数据处理中易受粗差值影响的问题,提出一种削减BDS多路径误差的改进型Vondrak滤波方法,即基于抗差的Vondrak滤波法:从函数模型方面论述结合最小二乘并通过引入校正函数在循环解算中逐步消减粗差影响的过程,并以滤波前、后序列RMS,序列间相关系数,误差改正前、后坐标序列RMS作为误差改正的效果评价准则,将RVF方法实际应用于削减BDS数据多路径误差的研究中,发现RVF模型可最大限度削弱BDS多路径观测资料中异常粗差的影响,提取出精确的多路径模型。实验结果表明,经RVF提取的多路径序列改正后,BDS定位结果坐标序列的精度能够提高30%~40%。

基于Vondrak粗差探测的抗差EKF算法在GPS导航中的应用

提出基于Vondrak滤波粗差探测的抗差EKF算法,并应用于GPS导航定位。分析了传统抗差EKF的基本原理,结合粗差特性及Vondrak粗差探测理论,建立了新的抗差EKF模型。首先对观测值进行粗差识别和定位,再在粗差点处采用抗差EKF模型滤波。实验表明,当观测值中存在粗差时,新建抗差EKF模型可以很好地抵抗观测值中粗差的影响;和传统抗差模型相比,避免了对每个历元进行抗差迭代,提高了导航求解的效率。

Vondrak滤波在磁悬浮陀螺全站仪数据处理中的应用

磁悬浮陀螺全站仪容易受到外界干扰力矩的影响,采样数据中包含随机性漂移,而这种随机性漂移无法建立数学模型,因此采用不要求建立函数模型的Vondrak滤波对陀螺数据进行处理;并在西安地区建立一条高精度天文基准线,在此基准线上反复进行8次测回的陀螺方位角测量试验,对每一测回的40 000组第1、2位置寻北力矩进行Vondrak滤波平滑处理。结果表明:Von-drak滤波平滑处理后,数据序列的毛刺减少,平滑数据序列能够反映出磁悬浮陀螺全站仪寻北力矩的变化趋势;与原始数据相比,Vondrak滤波平滑处理结果的均方根明显减小,数据更为集中;Vondrak滤波能够有效消除磁悬浮陀螺全站仪的随机性漂移影响,提高真北方位角的测定精度,在最大程度上滤除干扰成分,保留有用信息。

随机抽样一致性算法在Vondrak滤波中的应用

针对传统Vondrak滤波法易受粗差值影响的问题,提出了一种基于随机抽样一致性的Vondrak滤波算法来探测和剔除数据中的粗差。首先通过采用随机抽样一致性算法对需要滤波的观测数据进行预处理;然后对数据是否在阈值范围内进行判断,给相应的数据赋予不同的权值系数;最后利用Vondrak滤波估计预处理后的数据。为了验证所提滤波算法的有效性,通过计算机仿真的方法,采用两种不同的信号模型产生信号,并且在两种信号中都加入粗差,分别利用传统的Vondrak滤波、抗差Vondrak滤波和所提滤波算法对两种信号进行滤波。仿真结果表明,所提滤波算法具有良好的粗差探测能力。

Vondrak-Cepek组合滤波在北斗共视和卫星双向时间比对融合中的应用

为减小卫星双向时间比对(Two-Way Satellite Time and Frequency Transfer,TWSTFT)中的周日效应,利用北斗共视链路没有周日效应的特点,通过Vondrak-Cepek组合滤波方法对中国科学院国家授时中心(National Time Service Center,NTSC)、德国物理技术研究院(Physikalisch-Technische Bundesanstalt,PTB)以及中国计量科学研究院(National Institute of Metrology,NIM)间的北斗共视时间比对结果分别与硬件卫星时间和距离测量设备(SAtellite Time and Ranging Equipment,SATRE)TWSTFT和软件接收机(Software-Defined Radio,SDR)TWSTFT结果进行了融合处理。采用时间偏差和幅值频谱两个指标以及GPS精密单点定位(Precise Point Positioning,PPP)时间比对分别对融合结果进行内外符合评估。结果表明,经过Vondrak-Cepek滤波的融合结果中周日效应基本消失,其与GPS PPP链路差值结果的绝对值保持在链路校准的不确定度范围内。对于长基线NTSC-PTB链路,融合结果1 d的时间偏差稳定度对SATRE和SDR TWSTFT的增益因子分别为1.85和1.81;对于短基线NTSC-NIM链路,融合结果对SATRE和SDR TWSTFT的增益因子分别为1.69和1.59。融合结果的短期稳定度显著提高。