山西CORS坐标时间序列噪声特征分析
一种削弱区域CORS站坐标时间序列非线性变化的方法

的组合。
图 5 EMD 和环境负载改正下 N 方向 RMS 变化率
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5 TheRMSva
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图 2 LS 拟合和环境负载改正下 N 方向 RMS 变化率
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ng)和无潮汐海洋负载(
NTOL,
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ng)
3 种负载改正产 品。水
文负载改正选用德国地学研究中心(
GFZ)根据全
球水文模型 LSDM
[
11]
得出的结果,已考虑 积 雪 深
度、土 壤 湿 度 和 地 表 水,空 间 分 辨 率 为 0.
非线性变化的方法
尹涛涛1
王潜心1
1 中国矿业大学环境与测绘学院,江苏省徐州市大学路 1 号,
221116
要:为削弱测站非线性变化对速度场模型和噪声模型的 影 响,提 出 一 种 EMD 分 解 与 环 境 负 载 改 正 相 结
JLCORS观测站时间序列随机游走噪声幅度研究

JLCORS观测站时间序列随机游走噪声幅度研究丁广;刘俊清;张晨侠【摘要】为获得JLCORS观测站坐标时间序列噪声特征,选取网内基岩站、土层站以及楼顶站三种不同类型的观测站作为研究对象,首先进行GNSS数据后处理获得站坐标时间序列,然后利用最大似然估计方法,进行参数估计,对时间序列中随机游走噪声的幅度进行研究。
结果显示,基岩站具有最高的稳定性,随机游走噪声幅值约1.73mm/yr1/2,土层稳定性最低,随机游走噪声幅值约2.24mm/yr1/2,楼顶站稳定性介于其中,随机游走噪声幅值约2.19mm/yr1/2。
%In order to obtain the noise characteristics of the coordinate time series of JLCORS observation station, three different types of observation stations are as the research object, the bedrock station, the soil layer station and the roof station, were selected to obtain the coordinate time series of GNSS data. Then the maximum likelihood estimation method was used to study the amplitude of random walk noise in time series. The results show that the bedrock station has the highest stability, the random walk noise amplitude is about 1.73 mm/ yr1/2, the soil station stability is the lowest, the random walk noise amplitude is about 2.24 mm/yr1/2, the stability of the roof station is between them, and the random walk noise amplitude is about 2.19 mm/yr1/2.【期刊名称】《防灾减灾学报》【年(卷),期】2016(032)001【总页数】5页(P64-68)【关键词】GNSS时间序列;噪声;观测墩【作者】丁广;刘俊清;张晨侠【作者单位】吉林省地震局,吉林长春 130117;吉林省地震局,吉林长春130117;吉林省地震局,吉林长春 130117【正文语种】中文【中图分类】P315.61在板块运动和地震地形变监测过程中,需要获得板块的运动及其断层构造信息以及观测系统的误差信息。
山西CORS坐标时间序列噪声特征分析

RES EARCH oN NoI E S CHARACTERI TI M E ERI S CS oF TI S ES oF CoRS S TES CooRDI I NATES I S N HANXIREGI oN
a tr t so i sc odn tst e e t xmu Lk l o d Es main ML cei i fs e o r iae i sr swi Ma i m iei o t t ( E) a d fl wig u eu o cu sc t me i h h i o n ol n sfl n l. o c
l
Ab t a t T ed t o h ni einC R er oyas r poesda dte hn i O Sse ori s r c h aa f a x rg O Sn a yt er ae rcse n nS ax C R i s 0d. S o l w h t c
山 西 C S坐 标 时 间 序 列 噪 声 特 征 分 析 OR
张彦芬 毕 刚 陈 华
00 0 3 02
冯彦 同。
、
厂) 1 山西省测绘 工程 院 , 太原
l) 武汉大学测 绘学院 , 2 武汉
407 309
I
I) 3 山东省国土测绘院卫星定位运营中心, 济南 200 5 12 摘 要 对山西 C R 近2 OS 年的数据进行处理, 获取了各基准站的坐标时间序列 , 并利用 C T 软件使用最大似 AS
基于背景噪声的山西地区瑞利波速度层析成像

46
国际地震动态
2017 年
研 究 证 实 ,祁 连 山一 六 盘山 地震 带 区 域 的 快 剪 切 波 偏 振 方 向 与 区 域 主 压 应 力 的 方 向 具 有
N E N E 一致性,近 方 向 ,表明研究区域地壳介质的各向异性主要受到近 方向的主压应力场 作 N 用 ,进一步说明来自印度板块的 N E 或 N E 向的水平挤压应力控制了祁连山地震带的中
S N N E 山西断陷带自北而南呈“ ”型 展 布 ,由 5 个 断 陷 盆 地 组 成 ,大 致 呈
向排列,全长
km 1200 ,区域地壳速度结构的研究将对该区地震活动的深部构造环境、动力学背景、危险
性判定等具有非常重要的科学意义。本文基于山西及其周边地区216个宽频带、固 定 台 2014
年 连 续 地 震 背 景 噪 声 记 录 ,利 用 互 相 关 技 术 获 得 瑞 利 面 波 格 林 函 数 ,进 而 反 演 获 得 了 山 西 断
用频散曲线的走时信息对各周期进行反演瑞利波的群速度和相速度,反 演 得 到 了 周 期 为 6〜
s s 50 的瑞利波相速度、群速度异常分布图像。结果显示,短周期相速度(8〜18 )图像和群速 s 度 (10〜22 )图像显示,山西裂谷带中部的断陷盆地均为低速异常,且从地表一直延伸人中、
CORS基准站坐标时间序列周期性分析

CORS基准站坐标时间序列周期性分析于亚杰;唐江森【摘要】为了研究CORS基准站的周期性变化规律,选取SDCORS中分布较为均匀的17个站点进行分析.通过利用小波谱探测基准站坐标时间序列的周期项,利用小波分析将探测的周期项进行分离和提取,得到了这些基准站在N、E、U三个方向的坐标序列中均存在的年周期项、半年周期项、季节性周期项和月周期项.通过对各周期信号特征的分析,进而得到海潮负荷、大气延迟和地下水位变化等原因可能是这些周期项成因的结论.【期刊名称】《城市勘测》【年(卷),期】2019(000)004【总页数】4页(P132-135)【关键词】时间序列;小波分析;小波谱;周期项【作者】于亚杰;唐江森【作者单位】河北省第二测绘院,河北石家庄 050031;河北省第二测绘院,河北石家庄 050031【正文语种】中文【中图分类】P228.41 引言山东省卫星定位连续运行综合应用服务系统(Shandong Continuous OperationalReference System,简称SDCORS)是“数字山东”的基础设施之一,也是山东省一项重要的空间数据基础建设工程。
SDCORS已经连续运行多年,积累的大量坐标时间序列可以反映出测站的线性与非线性的运动特征,为山东地区地壳形变监测及一些地球物理现象的解释提供了宝贵的基础数据。
国内外大量学者已对CORS 系统坐标时间序列进行了深入研究,其方法主要集中在通过公式拟合来确定坐标时间序列模型[1,2]、通过滤波等方法研究其共模误差[3~7]、研究坐标时间序列噪声模型[8~12]等方面,对坐标时间序列周期信号特征和产生原因的分析仍不充分。
本文拟对SDCORS部分测站坐标时间序列进行频谱分析,通过研究坐标时间序列的周期性变化特征进一步探索周期信号的成因。
2 小波谱分析由于基准站受到多种地球物理现象的共同影响,在其坐标时间序列中会表现出一定的周期性。
小波谱可以探测信号的所有频率成分,反映这些频率成分在整个观测区间内的幅值变化情况[13]。
GNSS坐标时间序列噪声特征分析

GNS S基 准站 坐标 时问 序列 , 分析 研究 发 现 各坐 标
分 量 的谱指 数均 较 接近 于 一 1 , 与 GNS S坐标 的相
关 噪声 广泛 具 有 闪烁 噪 声 相 符 ; 黄立人 , 符 养 研 究 了“ 中 国地 壳运 动 观 测 网 络” 基 准 站坐 标 时 间序 列, 发 现大部 分站 的各 坐标 分量 时 间序列 的噪声 可 以用 白噪声加 闪烁 噪声 的模 型来 描述 , 少数 部分 站 点 则可 以用“ 白噪声 + 闪烁 噪声 +随 机 漫 步 噪声 ”
向 的最佳 噪 声模 型 为“ wH+F N” . 关键词: GNS S坐标 时 间序 列 ; 区域 空 间滤波 ; 噪 声特性
中图分 类号 : P 2 2 8 . 4 文 献标 志码 : A 文章 编号 : 1 0 0 8 — 9 2 6 8 ( 2 0 1 4 ) 0 4 — 0 0 1 6 - 0 5
序 列噪 声特征 是否 与 国际领域研 究的成 果相符 合 , 对江苏C oR S网连 续 3年 2 4个分 布均 匀的 GNS S基准站 的数 据进 行 处 理 , 利 用 GAMI T 软 件 获 取 了各 基 准 站 的 坐标 时 间 序 列 , 并利用
C ATS软 件采 用 最大似 然估 计法 对 坐标 时间序 列的噪 声特征 进 行 了分析 , 结 果表 明 : GNS S基 准站 坐标 时 间序 列不 仅 包含 白噪 声 , 还 包含有 色噪 声 ; GNS S基 准站 坐标 时间序 列在 N、 E、 U 方 向的噪 声类 型并 不 完全 一致 , 其 中 N、 E方 向 的 最佳 噪 声模 型 为“ w H+ F N+ R WN” , u 方
时间序列数据处理去噪减误

针对性预处理操作实施
缺失值处理
对于缺失值,采用插值法进行填补,如线性插值、多项式插值等,以保证数据的连续性 。
异常值处理
对于异常值,采用Tukey Fences方法进行识别并处理,用中位数和四分位数计算合理 范围,将超过合理范围的值视为异常值并用中位数进行替换。
数据标准化
为了消除量纲影响,采用Z-Score标准化方法对数据进行处理,使得处理后的数据符合 标准正态分布。
非线性滤波器原理及实现
中值滤波器
对滑动窗口内的数据进行排序, 取中值作为输出,有效消除脉冲
噪声和椒盐噪声。
限幅滤波器
根据设定的阈值限制信号的幅度, 消除异常值和极端噪声的影响。
形态学滤波器
利用数学形态学运算对信号进行去 噪处理,如腐蚀、膨胀、开运算和 闭运算等,适用于处理具有特定形 状和结构的噪声。
时间依赖性
数据点的值依赖于其所在的时间点。
连续性
数据通常是连续的,反映了某种现象或系统的连 续变化。
趋势性
数据中可能包含长期趋势,如增长或减少。
周期性
数据中可能包含周期性变化,如季节性影响。
不规则性
由于随机事件或噪声,数据可能包含不规则波动。
常见数据类型
01
02
03
04
均匀时间序列
数据点在等间隔的时间段内收 集。
交叉验证在模型选择中应用
01
K折交叉验证
将数据集分成K个子集,每次使用K-1个子集进行训练,剩余1个子集进
行验证。重复K次,每次选择不同的子集作为验证集,最终得到K个验
证结果的平均值作为模型性能的评估指标。
02
留出交叉验证
将数据集分成训练集和测试集两部分,先用训练集训练模型,再用测试
小波分析在城市CORS站点时间序列数据处理中的应用

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庙 X 5-,*SW i W N - M + 1
•丄1 WiwM-1
xi.t
1 ;=1
2研究方法
2.1小波变换分析 小波变换及其应用在短时间已经得到了蓬勃发
展,小波理论的日益发展使得小波变换在不同学科 领域都得到了充分的研究与应用。事实上,使用传 统Fourier变换进行信号处理时都可以用小波变换 进行替换并取得更加显著的效果。 2. 1. 1 连续小波变换
设 0(t) e L2 (/?),它的 Fourier 变换为 $(&>), 当$(3)满足恒等分分辨条件ຫໍສະໝຸດ 者完全重构条件NE
U
2.74
2.45
5.78
0.391 xlO-9
0.292 x 10 "
0.448 x 10_9
L 2.22 0.369 x 10 T
首先进行网平差,通过GLOBK软件,可以获得 JSCORS如东站点BTRD相对于ITRF2005框架下的
GNSS观测数据,用MATLAB绘制时间序列图,如 图2所示。
2)若原假设x*不是趋势项成分成立,则t服从 均值为0、均方差为S的正态分布。
/2(2N + 5) -«9N(N-1)
(17)
3)取信度 a = 0. 05,当 t < - 1. 96S 或 t > 1. 96S时,则拒绝原假设,即认为第k个RC为趋势 项成分。r>1.96S时,第%个RC呈上升趋势;t< -1.96S时,呈下降趋势。
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64
大地测量与地球动力学
32 卷
由表 2 可以得出: 1 ) 10 个基准站 在 N、 E 方 向 都 只 包 括 白 噪声 和 闪烁噪声, 并不包含随机漫步噪声; U 方向 不仅 包 括 白噪声和闪烁 噪声, 也 包 括 随 机 漫 步 噪声; 故 选用 WN + FN + RWN 为 山 西 CORS 基 准站的 最 佳 模型 并不是很合理, 最合理的方 案 是 采 用 WN + FN 作 为 N、 E 方向的时间序列的 最 佳 噪声组 合, U 方向采用 WN + FN + RWN 为 最 佳 噪声组 合。 可见, 3 个方向 。 的最佳噪声组合可以不一致 2 ) N、 E、 U 3 个 方 向 所 含 闪烁 噪声 分量 比 白 噪 3 个方向的白 噪声 分量 平 均为 3. 66 mm, 声分量大, 闪烁噪声分量平均为 15. 06 mm; 3 个 坐标 方 向 具有 不同的噪声强度: E 方向的噪声分量 最 小, 白 噪声 和 闪烁噪声分量平均分别为 2. 71 mm 和 10. 56 mm; U 方向 的 噪 声 分 量 最 大, 平 均 分 别 为 5. 00 mm 和 22. 52 mm; N 方向的噪声 分量 平 均 分 别为 3. 27 mm 和 12. 09 mm。 这 与 通 常 认 为 的 U 方 向 坐标 精 度 要 E 方向的结论相一致。 然 而, E 方向比 N 方 低于 N 、 向具有更大的白噪声 和 闪烁 噪声, 其 原 因有 待 进一 步研究。 3 ) 并非所 有 的 基 准站 在 U 方 向 都存 在 随 机 漫 步噪声, 其原因有待进一步研究。
Abstract
1
前言
研究 表 明 GPS 基 准站的坐标 时 间序列 不仅 有
*
1203 收稿日期: 20111987 年生, 作者简介: 张彦芬, 女, 硕士, 主要从事 CORS 数据维护和 GPS 数据处理工作. E - mail: yanfenzh@ 163. com
62
大地测量与地球动力学
E、 U 方向的 WRMS 值直方图 山西 CORS 基准站 N、 Histogram of WRMS in N, E, U directions of SXCORS 山西 CORS 部分基准站坐标时间序列的谱指数值
Spectral index of a part of SXCORS sites coordinates time series Pe - 0. 670 - 0. 646 - 0. 644 - 0. 687 - 0. 725 - 0. 693 - 0. 703 3 1 7 2 3 6 1 Pu - 0. 739 - 0. 813 - 0. 625 - 0. 669 - 0. 797 - 0. 802 - 0. 706 2 5 6 8 1 1 2 SITE PINS QINS QINX TIZH WENX YUAP YUQU Pn - 0. 580 - 0. 649 - 0. 605 - 0. 746 - 0. 714 - 0. 724 - 0. 683 5 7 0 0 1 1 2 Pe - 0. 704 - 0. 776 - 0. 693 - 0. 566 - 0. 757 - 0. 644 - 0. 715 3 1 0 8 8 3 6 Pu - 0. 735 - 0. 695 - 0. 739 - 0. 796 - 0. 771 - 0. 698 - 0. 699 7 8 9 1 0 0 7
关键词
山西 CORS; 坐标时间序列; CATS 软件; 最大似然估计法; 噪声特征
中图分类号: P207
文献标识码: A
RESEARCH ON NOISE CHARACTERISTICS OF TIME SERIES OF CORS SITES COORDINATES IN SHANXI REGION
[5 , 6 ]
通过 计 算 谱指 数 可 以 直 接 认识 GPS 坐标 时 间 序列的噪声特性, 同时, 还可以利用不同噪声模型下 最大似然估计最似然值的比较来研究噪声特 [5 , 6 ] 。山西 CORS 基 准站坐标 时 间序列的 谱指 数 性 如表 1 所示。 SITE 为 CORS 基准站站名, Pn 、 Pe 、 Pu 表 1 中, E、 U 方向的谱 分别为各基准站坐标 时 间序列 在 N、 山西 14 个 CORS 基 准站 各 坐 指数值。由表 1 可见, 标分量的噪声谱指数都为负 值 ( - 1 ~ 0 ) , 说明这些 基准站各坐标分量不仅有白噪声, 也有有色噪声。
由图 3 和图 4 可以看出: 1 ) 各基准站的 N 方 向 的 平 均 NRMS 值 为 3. 5 mm; E 方向为 3. 3 mm; U 方 向 为 2. 3 mm, 表明基准 站坐标的精度都比较高。 2 ) 各基准站 N、 E、 U 方 向 坐标 重 复 性 的 平 均 值 4. 4 、 10. 0 mm, 分别为 4. 7 、 表 明 坐标的 重 复 性 比 较 好, 基准站稳定性较好, 高程方向的坐标重复性是水 平方向的 2 倍。
图3 Fig. 3
E、 U 方向的 NRMS 值直方图 山西 CORS 基准站 N、 Histogram of NRMS in N,E, U directions of SXCORS
图4 Fig. 4 表1 Tab. 1 SITE ANZE FANS HEJI HOUM JIXI LCHU LICH Pn - 0. 685 - 0. 743 - 0. 580 - 0. 661 - 0. 654 - 0. 665 - 0. 585 3 8 2 6 3 4 1
一般而言, 最大似然估计值越大, 噪声模型越有 。 蒙 特 卡 罗 模 拟 实 验表 明, 95% 的 显著 水 平
下, 当两种噪声模型 的 MLE 之 差 大 于 3. 0 时, 两种 [7 ] 。 WN 模型具有 可 区分 性 以 模型下 最 大 似 然 估 WN + 计 最 似 然 值 为 参 考 值, 分 别 将 WN + FN、 RWN、 WN + + FN + RWN、 FN + RWN、 WN + GM 5 种模型的最似然值与之作差, 得到 的结果 如 图 5 ~ 7 所示。
2
山西 CORS 网 坐标时间序列的 获 取
05采 用 GAMIT 软 件 对 山 西 CORS 网 200901 —20110215 日的数据进行基线解算( 图 1 ) 。 解算策 略为 Relax, 观测 值 类 型 为 LC _help, 高 度角为 15° , 采样 率 为 30 s, 每 隔 2 小时 对对 流 层 进 行估计, 并估计 大 气 梯 度等。 此 外, 引 入 10 个 IGS SHAO、 WUHN、 LHAZ、 URUM、 KUNM、 站 点 ( BJFS、 POL2 、 KIT3 、 USUD、 TNML) , 目的是将 IGS 站 点 坐标 和框架引入 到 基线解 算 的 过 程 中。 对 GAMIT 基线 解算获取的松弛解文件 H 文 件进 行 平 差, 从 约束 平 org CROS 差结果 文件中 获 取 山 西 网 各 站 点 的坐标 时间序列( 图 2 ) , 各 基 准站坐标分量的 NRMS 值 和 WRMS 值的统计结果如图 3 和图 4 。
山 西 CORS 坐 标 时间序列 噪声 特征分 析
张彦芬
1)
*
毕
刚
1)
陈
华
2)
冯彦同
3)
太原 030002 1 ) 山西省测绘工程院, 2 ) 武汉大学测绘学院, 武汉 430079 3 ) 山东省国土测绘院卫星定位运营中心, 济南 250102
摘
要
对山西 CORS 近 2 年的数据进行处理, 获取了各 基 准站的坐标 时 间序列, 并 利 用 CATS 软件 使 用 最 大 似
然估计法对 CORS 基准站坐标时间序列的噪声的特征进行分析, 结果表明: 1 ) CORS 基准站坐标 时 间序列 不仅 有 白 E、 U 方 向 所 含的 噪声 类 型 并 不 完 全一 致, N、 E 方向 噪声, 也有有色噪声; 2 ) CORS 基准站坐标时间序列在 N、 其 中, U 方向的最佳噪声模型 为 WN + FN + RWN; 3 ) 在 使 用 CORS 基 准站坐标 时 间序列 拟 的最佳噪声模型为 WN + FN, 为获取正确的速度估值, 不仅需要考虑白噪声, 而且需要顾及有色噪声的影响。 合速度值时,
图1 Fig. 1 SXCORS 基准站分布 Distribution of SXCORS sites
图2 Fig. 2
山西 CORS 网部分站点的坐标时间序列( 相对于 ITRF2005 框架)
Coordinates time series of a part of SXCORS sites ( Related to ITRF2005 framework)
第4 期
张彦芬等: 山西 CORS 坐标时间序列噪声特征分析
63
3
山西 CORS 坐标时间序列 噪声 特 征分析
为分析 噪 声 类 型 或 噪 声 组 合, 根据前人对于 GPS 基准站坐标 时 间序列 噪声 类 型 的分 类, 本文 将 噪声模型或它们的组合分 为: 白 噪声 ( WN ) 、 闪烁 噪 声( FN) 、 随机漫步噪声 ( RWN ) 、 一阶高斯马尔可夫 噪声( GM) 。 效
32 卷
期的特征。然而, 对于 GPS 基 准站的 噪声 特征 虽 然 已经确定具有除白 噪声 之 外 的 有 色 噪声, 但是对于 不同的 GPS 基 准站坐标 时 间序列 所 包 含的 有 色 噪 声类型却有着不同的结论。 本文以山西 CORS 网连续运行 2 年 所 获 取的坐 对 山 西 CORS 坐标 时 间序 标时间序列为 试 验 数据, 列的噪声特征进行 了 分析, 给 出 具 体 的 噪声 类 型 及 其分量, 并对不同 噪声 类 型 对 速 度估 值 的 影 响 进 行 了估计。