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基于CEEMDAN与TCN-Attention的陆态网络GNSS高程时间序列多尺度预测
1
作者 罗亦泳 占奥文 冯小欢 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第8期781-790,共10页
提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和时间卷积网络-注意力机制(temporal convolutional network-attention mechanism,TCN-Attention)算法的... 提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和时间卷积网络-注意力机制(temporal convolutional network-attention mechanism,TCN-Attention)算法的多尺度预测模型(简称C-TCN-A),该模型可有效应用于GNSS高程时间序列缺失数据的插补和未来趋势的预测。该模型利用CEEMDAN对时间序列进行多尺度分解,然后基于TCN-Attention对不同尺度分量进行预测和重构得到预测结果。为验证模型的性能,选取12个观测站进行1 d与5 d预测,并与其他多种模型进行对比。结果表明,在1 d预测中,C-TCN-A的RMSE和MAE分别降低35%~40%和36%~41%,相关系数R提高25%~29%;在5 d预测中,C-TCN-A的RMSE和MAE分别降低20%~26%和20%~28%,相关系数R提高26%~33%。为验证模型的普适性,利用C-TCN-A对陆态网络99个观测站进行1 d与5 d预测。结果表明,RMSE和MAE指标总体上结果较好,误差分布集中,大多数误差小于4 mm;预测精度存在一定的空间分布差异,西北地区效果最佳。 展开更多
关键词 gnss高程时间序列 陆态网络 改进经验模态分解 时间卷积网络
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考虑噪声影响的MEMD-XGBoost方法在GNSS高程时间序列建模和预测中的应用 被引量：1
2
作者 鲁铁定 李祯 贺小星 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期149-158,共10页
全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)高程时间序列研究有助于监测和分析地壳板块运动,可以为研究人员判断区域运动趋势提供依据。基于经验模态分解和极端梯度提升算法构建了MEMD-XGBoost模型来预测分析GNSS高程... 全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)高程时间序列研究有助于监测和分析地壳板块运动,可以为研究人员判断区域运动趋势提供依据。基于经验模态分解和极端梯度提升算法构建了MEMD-XGBoost模型来预测分析GNSS高程时间序列。为了验证模型的预测性能,实验选取8个GNSS站高程时间序列数据进行预测实验,特征构造结果显示,多次经验模态分解可以准确地提取原始时间序列信息,提供有效特征。建模结果表明,MEMD-XGBoost模型可以有效改善数据质量。预测结果表明,MEMD-XGBoost模型预测结果具有较高的精度和准确率,误差离散程度较小,模型具有较强的稳定性和鲁棒性,可以较好地预测出GNSS站高程方向的运动趋势和季节性变化。因此,该模型可以应用于GNSS高程时间序列建模和预测研究。 展开更多
关键词 gnss时间序列 经验模态分解 极端梯度提升 建模 预测
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基于STL-XGBoost模型的GNSS高程时间序列预测方法 被引量：2
3
作者 何会齐 谢伟 孔冷进 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第S02期282-287,共6页
为了更精确地预测GNSS高程时间序列,解决传统GNSS高程时间序列预测方法特征选取不完善、稳定性差的问题,本文提出一种基于STL-XGBoost组合模型的预测方法。该方法应用STL分解对GNSS数据进行分离得到趋势项,将其从原始GNSS数据中去除后... 为了更精确地预测GNSS高程时间序列,解决传统GNSS高程时间序列预测方法特征选取不完善、稳定性差的问题,本文提出一种基于STL-XGBoost组合模型的预测方法。该方法应用STL分解对GNSS数据进行分离得到趋势项,将其从原始GNSS数据中去除后的非趋势项作为以时间为特征的XGBoost模型的输入数据,利用其强大的非线性建模能力进行GNSS高程时间序列的预测。同时,利用STL分解对趋势项进行预测,将非线性预测值和趋势项预测值等权相加得到最终的组合模型预测值。通过多个GNSS数据集的分析验证,相较于单一的STL和XGBoost模型预测结果,STL-XGBoost模型预测结果的MAE均值降低了32%,RMSE均值降低了30%,预测结果具有更高的准确性,且与原始时间序列具有较强的相关性。本文提出的组合模型在预测精度和稳定性方面有显著提升,为GNSS高程时间序列分析提供了一种有效的预测方法。 展开更多
关键词 STL XGBoost gnss 时间序列 预测
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优化EWT-NLM的自适应GNSS高程时间序列降噪方法 被引量：5
4
作者 鲁铁定 陶蕊 +2 位作者 程远明 周子琪 何锦亮 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2022年第5期451-456,共6页
提出一种引入样本熵(SE)优化的经验小波变换(EWT)结合非局部均值(NLM)滤波的组合自适应降噪方法。该方法使用SE确定全部经验模态分量中低频有效信号界限,叠加其余中高频分量后进行NLM滤波处理,之后重构滤波信号与有效信号为最终降噪信号... 提出一种引入样本熵(SE)优化的经验小波变换(EWT)结合非局部均值(NLM)滤波的组合自适应降噪方法。该方法使用SE确定全部经验模态分量中低频有效信号界限,叠加其余中高频分量后进行NLM滤波处理,之后重构滤波信号与有效信号为最终降噪信号,从而达到滤除高频噪声的目的。模拟数据与实测数据的实验结果表明,优化的EWT-NLM方法整体优于EMD、EWT方法,RMSE分别降低13.41%/10.63%(实测数据/模拟数据)、7.13%/5.78%,信噪比分别提升22.03%/22.54%、9.72%/7.42%。 展开更多
关键词 gnss高程时间序列 EWT SE NLM 信号降噪
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一种基于MAD改进的GNSS高程时间序列粗差探测方法 被引量：4
5
作者 鲁铁定 何锦亮 +1 位作者 徐华卿 贺小星 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2022年第4期349-354,共6页
针对GNSS高程时间序列中不可避免地含有粗差,以及在非线性、不平稳性的高程时间序列中粗差难以探测的问题,在传统MAD方法基础上,构建一种引入小波分析的WT-MAD粗差探测方法。利用模拟数据和LHAZ、BJFS、TWTF三个IGS站的实测高程数据进... 针对GNSS高程时间序列中不可避免地含有粗差,以及在非线性、不平稳性的高程时间序列中粗差难以探测的问题,在传统MAD方法基础上,构建一种引入小波分析的WT-MAD粗差探测方法。利用模拟数据和LHAZ、BJFS、TWTF三个IGS站的实测高程数据进行实验,将WT-MAD法与基于最小二乘的3σ法、IQR法和MAD法进行对比分析。结果表明,新构建的WT-MAD法能够更有效地探测出GNSS高程时间序列中的粗差,可为后续GNSS高程时间序列的分析处理提供更“干净”的数据。 展开更多
关键词 gnss高程时间序列 小波分析 MAD 粗差探测 最小二乘
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基于CEEMDAN和小波包多阈值的GNSS高程时间序列去噪方法 被引量：8
6
作者 于宏旭 文汉江 +2 位作者 刘焕玲 董杰 蔺文奇 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2022年第10期1005-1009,共5页
为提高GNSS高程时间序列的去噪效果,以仿真信号和拉萨站2000~2020年高程时间序列为例,采用自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)方法将信号分解成若干个特征... 为提高GNSS高程时间序列的去噪效果,以仿真信号和拉萨站2000~2020年高程时间序列为例,采用自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)方法将信号分解成若干个特征模态函数(intrinsic mode function,IMF),对每个IMF分量进行小波包多阈值分解,依据不同节点能量占IMF总能量百分比选择不同的阈值准则,将降噪后的节点重构得到降噪后的IMF分量,进而得到降噪后的时间序列。利用信噪比、均方根误差等指标对比分析本文方法、EMD、CEEMDAN、小波去噪和小波包多阈值去噪等5种方法的去噪效果。结果表明,本文方法效果最优。 展开更多
关键词 高程时间序列 CEEMDAN 小波包多阈值 去噪
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西南极GPS测站高程时间序列周期特征分析
7
作者 王朝阳 邢喆 +2 位作者 马丹 孙毅 王剑 《极地研究》 北大核心 2025年第2期189-197,共9页
区域全球定位系统(Global Positioning System,GPS)测站的高程时间序列周期性特征分析,对于板块构造运动、冰后回弹及海平面变化等不同时空尺度下的地球物理学现象研究具有重要的意义。本文基于BERNESE5.2软件双差定位处理西南极区域63... 区域全球定位系统(Global Positioning System,GPS)测站的高程时间序列周期性特征分析,对于板块构造运动、冰后回弹及海平面变化等不同时空尺度下的地球物理学现象研究具有重要的意义。本文基于BERNESE5.2软件双差定位处理西南极区域63个GPS测站11a的观测数据,获得了各站在国际地球参考框架(ITRF)2014下的单日解坐标时间序列,利用小波多尺度分解和奇异谱分析组合方法剔除测站高程时间序列中的噪声,应用快速傅里叶变换方法分析测站时间序列频谱和测站高程方向的显著周期,同时采用谐波分析方法提取高程时间序列的年周期振幅和相位及其分布特征。结果显示,GPS测站的高程时间序列不仅存在1 a、0.5 a、0.3 a、2个月和1个月等周期项,还存在2 a、4.2 a和6.3 a等长周期信号,显著周期项以1 a、2a和0.5a为主;测站年周期的振幅在0.9~8.2mm之间,并且从沿海向内陆地区呈现逐渐增大的趋势;年周期峰值出现在1—6月,其分布与纬度位置不存在明显的相关性。上述结果也表明,西南极GPS测站高程时间序列存在着多时间尺度的周期特征,将为深入解释相关地球物理现象提供数据基础。 展开更多
关键词 全球定位系统(GPS) 高程时间序列 周期项提取 年周期 西南极
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自适应寻秩与FiPLAM结合的GNSS坐标时间序列重构方法
8
作者 王卓凡 陈刚 +1 位作者 赵旭 边家文 《导航定位学报》 北大核心 2025年第3期29-41,共13页
针对全球卫星导航系统(GNSS)坐标时间序列中的周期信号振幅随时间波动,导致现有的方法的重构性能受到较大影响的问题,提出一种自适应寻秩与FiPLAM结合的GNSS坐标时间序列重构方法:利用趋势和周期信号所构造的汉克尔(Hankel)矩阵的低秩性... 针对全球卫星导航系统(GNSS)坐标时间序列中的周期信号振幅随时间波动,导致现有的方法的重构性能受到较大影响的问题,提出一种自适应寻秩与FiPLAM结合的GNSS坐标时间序列重构方法:利用趋势和周期信号所构造的汉克尔(Hankel)矩阵的低秩性,通过对GNSS坐标时间观测序列所构造的Hankel矩阵进行低秩重构,进而利用反Hankel变换获得GNSS坐标时间序列的重构;由于利用核范数来近似地表示矩阵的秩存在一定的误差,利用快速惯性近端线性化交替方向乘子算法(FiPLAM),将因子分解作为低秩约束,并将自适应选秩与低秩矩阵拟合算法相结合,使用更为准确的低秩约束获得所构造的Hankel矩阵真实秩的更好估计。实验结果表明,与奇异谱分析、小波分解、滑动最小二乘方法及加权核范数最小化方法相比,提出的自适应寻秩与FiPLAM结合的方法在不需要插值情形下在残差振幅、残差谱指数、残差谱密度、速度不确定度、重构偏差等指标上具有更好的重构精度,能为实际的GNSS坐标时间序列重构提供参考。 展开更多
关键词 全球卫星导航系统(gnss)坐标时间序列 汉克尔(Hankel)矩阵 信号重构 低秩矩阵拟合 自适应选秩
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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
9
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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GNSS连续站坐标的高程分量时间序列在地壳垂直运动研究中应用的若干问题 被引量：42
10
作者 黄立人 韩月萍 +2 位作者 高艳龙 郑智江 付黎明 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2012年第4期10-14,共5页
介绍GNSS连续站坐标的高程分量时间序列在地壳垂直运动研究中应用时需要解决的几个实际问题和具体的解决方法。
关键词 地壳垂直运动 高程分量 时间序列 gnss连续站 大地测量
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贵州喀斯特地貌地区GNSS站坐标时间序列特性研究 被引量：3
11
作者 姚秀光 郭金城 +2 位作者 严梦琪 陈新欣 李静 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第1期10-15,共6页
使用GAMIT/GLOBK10.71软件解算贵州省北斗卫星导航定位基准站网(GZCORS)25个基准站数据,获得各站单天解坐标时间序列。利用主成分分析法提取站坐标共模误差,利用谱分析法分析共模误差基本特性,采用极大似然估计法确定站点最优噪声模型... 使用GAMIT/GLOBK10.71软件解算贵州省北斗卫星导航定位基准站网(GZCORS)25个基准站数据,获得各站单天解坐标时间序列。利用主成分分析法提取站坐标共模误差,利用谱分析法分析共模误差基本特性,采用极大似然估计法确定站点最优噪声模型及其运动速度。结果表明,GZCORS坐标序列共模误差中包含有周期项,N方向最大振幅周期分别出现在0.2周/a、1.2周/a、3.2周/a和4.2周/a;GZCORS站点最优噪声模型以WN+FN和WN+GM为主,剔除共模误差后,36%的测站分量噪声特性发生变化;剔除共模误差后,坐标时间序列噪声水平明显降低,各坐标分量速度参数的估计精度均有明显提升,其中N、E、U分量分别提高52%、56%和50%。 展开更多
关键词 gnss 时间序列分析 共模误差 噪声模型 喀斯特地貌
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广义回归神经网络修正GNSS垂向坐标时间序列环境负荷效应 被引量：1
12
作者 高菡 匡翠林 楚彬 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3357-3366,共10页
环境负荷通常会引起GNSS垂向坐标时间序列发生非线性变化,对其影响进行精细改正是GNSS坐标时间序列研究中的一项重要内容.传统的物理模型环境负荷改正方法在模型建立与参数求解等过程中需引入部分简化与近似,导致改正不够精细.本文引入... 环境负荷通常会引起GNSS垂向坐标时间序列发生非线性变化,对其影响进行精细改正是GNSS坐标时间序列研究中的一项重要内容.传统的物理模型环境负荷改正方法在模型建立与参数求解等过程中需引入部分简化与近似,导致改正不够精细.本文引入数据驱动的广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)方法改善环境负荷修正效果.以川滇地区GNSS测站的垂向坐标时间序列为研究对象,首先基于变分贝叶斯独立分量分析(Variational Bayesian Independent Component Analysis,vbICA)技术分离坐标序列,分析得到周期性分量,发现大气及陆地储水负荷是引起测站坐标发生季节性变化的重要原因.然后通过GRNN建立与大气及陆地储水相关的环境因素数据和坐标时间序列数据之间的关联,进而消除坐标时间序列中两种环境负荷的影响.经数据驱动的GRNN建模修正大气及陆地储水负荷影响后,各测站坐标残差序列的RMS值平均降低了21.56%,而采用传统的物理模型方法修正后平均降低幅度仅为9.29%,可认为基于GRNN方法的改正效果更好.另外顾及地下温度、冰浓度、比湿、降雨率四种气候因素的影响建立GRNN模型,结果表明地下温度因素对川滇地区GNSS测站垂向坐标影响稍大. 展开更多
关键词 gnss坐标时间序列 环境负荷 广义回归神经网络 数据驱动
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拟稳平差法在GNSS时间序列修复中的研究与应用
13
作者 齐聪 党亚民 杨强 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第1期16-20,26,共6页
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... 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。 展开更多
关键词 拟稳平差法 gnss坐标时间序列 插值 间接平差 仿真数据
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顾及随机特征的GNSS连续站坐标时间序列建模方法 被引量：2
14
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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数据缺失对GNSS时间序列分析的影响 被引量：22
15
作者 占伟 黄立人 +1 位作者 刘志广 孟宪纲 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2013年第2期49-53,共5页
以GNSS连续站高程分量观测时间序列为例,讨论了不同噪声水平和数据缺失情况对GNSS时间序列分析结果的影响。结果表明,同样的数据缺失,噪声水平越高,对分析结果的影响越大;同样的数据缺失总数,数据缺失连续对分析结果的影响最大;在观测... 以GNSS连续站高程分量观测时间序列为例,讨论了不同噪声水平和数据缺失情况对GNSS时间序列分析结果的影响。结果表明,同样的数据缺失,噪声水平越高,对分析结果的影响越大;同样的数据缺失总数,数据缺失连续对分析结果的影响最大;在观测噪声较大的情况下,如果缺数天数超过一定的数量,通常无法用数据插补的方法弥补得到与观测时间长度相当的周期信号的较为可靠的结果。在此基础上,讨论了不同的可靠性需求下对观测数据的要求。并指出,如果顾及年及更短周期变化的情况下,要保证用一年的时间序列观测值求得的线性速率偏差在10%内,例如当噪声水平为9 mm时,则连续缺数应不超过11天,离散缺数应不超过12天。因此在用GNSS连续站高程时间序列研究地壳垂直运动时,应对GNSS连续站的运行状况进行严格的筛选。 展开更多
关键词 gnss连续站 高程分量 观测噪声 数据缺失 时间序列
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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 被引量：21
16
作者 周茂盛 郭金运 +2 位作者 沈毅 孔巧丽 袁佳佳 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期4383-4395,共13页
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... 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. 展开更多
关键词 gnss 坐标时间序列 多通道奇异谱分析 共模误差 噪声
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HHT-EEMD用于IGS站高程时间序列分析 被引量：12
17
作者 施闯 牛玉娇 +2 位作者 魏娜 楼益栋 张双成 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2018年第7期661-667,共7页
利用经验模态分解(EMD)和整体经验模态分解(EEMD)方法,将BJFS站2000~2015年高程时间序列进行分解,发现其不仅存在1a、0.5a、0.25a、2个月、1个月以及长周期等周期项,还存在以往方法很难探测出来的近似2a周期信号。与EMD分解结果对比,整... 利用经验模态分解(EMD)和整体经验模态分解(EEMD)方法,将BJFS站2000~2015年高程时间序列进行分解,发现其不仅存在1a、0.5a、0.25a、2个月、1个月以及长周期等周期项,还存在以往方法很难探测出来的近似2a周期信号。与EMD分解结果对比,整体经验模态分解可以明显减弱模式混叠现象。对各分量进行Hilbert变换(HHT),得到时间-频率-能量的Hilbert频谱图。结果表明,年周期和2a周期变化是高程运动的主要贡献项。利用小波变换方法对比验证EEMD的分解结果表明,与小波分析相比,EEMD重构信号与高程序列差异的RMS更小,证明了HHT-EEMD方法在数据资料分析过程中的有效性。对环境负载及GRACE负载造成的测站位移进行功率谱分析得出,环境负载确实会造成IGS站高程时间序列的1a、0.5a以及季节性运动,GRACE负载还验证了2a信号的存在。 展开更多
关键词 IGS基准站 高程时间序列 整体经验模态分解 希尔伯特-黄变换 环境负载
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基于经验模式分解的CORS站高程时间序列分析 被引量：34
18
作者 张恒璟 程鹏飞 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2012年第3期129-134,共6页
提出基于经验模式分解技术的GPS高程时间序列时频分析方法,并以两个CORS基准站多年连续的高程时间序列数据为对象,获取序列信号的各个本征模态函数分量,研究了信号周期运动的主要贡献分量和序列趋势项的合成与分离的方法。结果表明:在... 提出基于经验模式分解技术的GPS高程时间序列时频分析方法,并以两个CORS基准站多年连续的高程时间序列数据为对象,获取序列信号的各个本征模态函数分量,研究了信号周期运动的主要贡献分量和序列趋势项的合成与分离的方法。结果表明:在一定的序列区间长度上识别周期项与趋势项才有意义;经验模式分解技术分离的序列趋势项呈现大曲率的非线性形式,与传统的周期函数高程序列拟合线性趋势项存在较大的差异。 展开更多
关键词 经验模式分解 本征模态函数 趋势项 GPS高程时间序列 方差贡献率
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基于EEMD的GPS高程时间序列噪声识别与提取 被引量：25
19
作者 张恒璟 程鹏飞 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2014年第2期79-83,共5页
提出一种基于EEMD的GPS高程时间序列噪声识别与提取方法,将信号通过整体经验模式分解,再结合平均周期与能量密度乘积指标,改进了基于连续均方误差准则的噪声识别方法。通过中国两个CORS基准站高程时间序列信号噪声提取实验,结果表明改... 提出一种基于EEMD的GPS高程时间序列噪声识别与提取方法,将信号通过整体经验模式分解,再结合平均周期与能量密度乘积指标,改进了基于连续均方误差准则的噪声识别方法。通过中国两个CORS基准站高程时间序列信号噪声提取实验,结果表明改进后的方法能避免有物理意义的周期分量被误认为噪声,正确识别了信号与噪声的分界点。 展开更多
关键词 GPS高程时间序列 整体经验模式分解 信号去噪 能量密度 连续均方误差
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基于GPS高程时间序列粗差的抗差探测与插补研究 被引量：27
20
作者 张恒璟 程鹏飞 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2011年第4期71-75,共5页
研究抗差估计和稳健估计粗差探测IQR准则的粗差剔除算法以及缺值点插值的正交多项式最小二乘拟合方法。以中国3个CORS基准站从1999-03-01—2009-12-31日的单天解GPS高程时间序列为对象进行粗差探测与插补的试验。结果表明:抗差估计比IQ... 研究抗差估计和稳健估计粗差探测IQR准则的粗差剔除算法以及缺值点插值的正交多项式最小二乘拟合方法。以中国3个CORS基准站从1999-03-01—2009-12-31日的单天解GPS高程时间序列为对象进行粗差探测与插补的试验。结果表明:抗差估计比IQR准则能更有效地探测和剔除粗差;三次样条插值当连续缺失历元超过5～10个时插值结果易发生扭曲;低次正交多项式拟合的结果稳定,一般选择2～3次拟合即可获得理想的效果,当连续缺失历元达3个月时,正交多项式拟合后的曲线与序列趋势仍基本一致。 展开更多
关键词 GPS高程时间序列 抗差估计 IQR准则 正交多项式拟合 三次样条插值
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