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刊名：地震研究

发表时间：2018-03-01

摘要:

通过计算GPS时间序列共模误差,对大华北地区(华北和东北)不同尺度的共模误差进行分析和讨论,结果表明:计算共模误差时可采用Stacking与PCA方法相结合的方法,空间上需对测站进行细致挑选,区域面积在覆盖测站的条件下应尽可能小;扣除随机噪声试验说明并非用任意噪声序列都能起到共模误差滤波的作用;东北大尺度区域含有较多的框架误差成份,京津冀小尺度区域含有的共模误差成分比东北大尺度区域更多.

大华北地区 GPS时间序列共模误差

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2.【期刊】GPS位置时间序列中的中长期误差研究

作者：田云锋

刊名：国际地震动态

发表时间：2012-09-01

摘要:

GPS 位置时间序列共模分量共模误差周年项最大似然估计相关系数空间滤波

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3.【期刊】一种改进的GPS坐标序列共模误差滤波方法

作者：谢玖刚匡翠林周要宗

刊名：大地测量与地球动力学

发表时间：2019-09-01

摘要:

提出一种改进的相关加权叠加滤波方法,顾及GPS站点位置残差序列的总体噪声水平,有利于抑制站点自身噪声和残余粗差给共模误差(common-mode error,CME)计算带来的不利影响.该方法采用相关系数作为权重因子,拥有良好的空间响应.选取我国陆态网8个GPS站点的数据对该方法的适用性进行分析,结果表明,相对于相关加权叠加滤波,其拥有更好的性能,均方根(RMS)改进率提高20％左右,能更加准确地提取CME.

GPS坐标时间序列共模误差相关加权叠加滤波

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4.【期刊】GPS网共模误差的灰色关联系数加权叠加滤波识别法

作者：王洪卢辰龙

刊名：西北师范大学学报（自然科学版）

发表时间：2019-02-01

摘要:

区域GPS网坐标时间序列存在共模误差,该误差影响GPS网站点坐标精度,因此去除共模误差具有重要意义.文中提出了一种基于灰色关联系数的叠加滤波方法,该方法以GPS网台站坐标时间序列的灰色关联系数作为叠加滤波的权重.通过实测GPS网数据分析表明,灰色关联系数叠加滤波方法是一种识别单站共模误差的有效方法;同时,该方法能够识别异常GPS台站坐标时间序列,避免异常台站对共模误差计算的影响.该方法在不同尺度GPS网坐标时间中提取共模误差的效果都优于叠加滤波方法.

GPS坐标时间序列共模误差灰色关联系数空间滤波

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5.【期刊】高频GPS坐标时序的噪声特性分析

作者：顾铁李萌严丽

刊名：地震工程学报

发表时间：2017-05-01

摘要:

为研究高频GPS坐标时序的噪声特性,对芦山地震前后三天,北京时间8:00-9:00,位于四川盆地8个CORS站50 Hz的高频观测资料进行解算与分析.分析过程中,分别采用恒星日滤波和主成分滤波分析以及去除时空噪声,并采用功率谱分析经滤波后的坐标时序.结果表明,高频GPS坐标时序的谱指数在1.6～2.0间,符合白噪声+随机游走噪声模型特性.建议当利用高频GPS研究地表运动特性、监测大型建筑的运动结构或确定GPS动态实验平台姿态时,应考虑高频GPS坐标时序的这一噪声特性.

CORS 多路径共模误差恒星日滤波频谱分析噪声特性

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6.【期刊】顾及共模误差的四川连续GPS基准站坐标时间序列噪声分析

作者：刘宗强党亚民杨强张光茹王健韩德强

刊名：大地测量与地球动力学

发表时间：2018-05-01

摘要:

使用GAMIT/GIOBK软件处理四川省内23个连续GPS基准站2010～2015年数据,获取各测站的坐标时间序列,然后利用堆栈法对其进行空间滤波以剔除共模误差,通过谱指数计算和最大似然估计法(MLE)对滤波后的GPS站坐标时间序列进行噪声分析.结果表明,四川连续GPS基准站坐标时间序列N、U方向最优噪声模型为WN+FN,E方向最优噪声模型为WN+FN+RWN;空间滤波可以降低闪烁噪声,同时使一些测站显现出随机漫步噪声;根据GPS站坐标时间序列估计基准站速度时,应当顾及有色噪声的影响.

四川连续GPS基准站时间序列共模误差速度场

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7.【期刊】多核函数法对 GNSS 大空间域共模误差的识别

作者：杨博占伟刘志广梁洪宝朱爽

刊名：测绘科学技术学报

发表时间：2014-02-01

摘要:

根据 GNSS 时序资料3分量 E,N 和 U 误差的构成和地壳微形变分析的需求,提出了基于多核函数大空间域共模误差识别的实用方法。并以川滇地区 GNSS 连续观测资料为例进行了实际计算与应用,获得了如下看法或结果：1)基于多核函数可有效识别大空间尺度 GNSS 时序3分量中的共模误差；2)进一步明确了 GNSS 连续站水平向时序观测值中共模误差是其误差的主要组成部分；3)通过对共模误差白噪声的剔除性处理可以更有效地分辨微形变或弱动态变化信息。

全球卫星导航系统时间序列共模误差多核函数法大空间域

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8.【期刊】台湾连续GPS网主成分空间滤波分析

作者：卿龙袁林果郝景恺李炳姜中山

刊名：大地测量与地球动力学

发表时间：2020-08-01

摘要:

采用PCA方法提取台湾GPS区域网共模误差,进行空间滤波.结果表明,第1主成分在空间上表现出强烈的一致性,第2～5主成分在空间上呈现出局部响应的特点;滤波后残差时间序列的均方根(RMS)在N、E、U方向平均分别降低33％、31％、19％;滤波效果在水平方向好于垂直方向,东、西部存在明显的差异,这可能与台湾地区地形有关;幂律噪声振幅在N、E、U方向平均分别下降36％、43％、23％.

GPS 共模误差 PCA 台湾

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9.【期刊】GPS连续站水平分量时间序列共模误差识别的欧拉-小波法

作者：杨博张风霜韩月萍

刊名：大地测量与地球动力学

发表时间：2010-03-01

摘要:

结合先验误差、欧拉法、小波方法及地壳形变分析的特点,探讨了共模误差的识别与消减处理模式,对于不同情况给出不同的处理方案,可最大程度地消减共模误差.

GPS时间序列共模误差欧拉法小波法信噪比

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10.【期刊】共模误差PCA与ICA提取方法的比较

作者：明锋杨元喜曾安敏

刊名：大地测量与地球动力学

发表时间：2017-04-01

摘要:

为消除共模误差CME,目前广泛应用的主成分分析法(PCA)基于观测数据的二阶统计量(方差和协方差)将观测网残差分解成一组不相关的随时间变化的模态和对应的空间响应,而GPS时间序列分布具有非高斯特征,二阶统计量不能完全描述其随机特性.本文假设区域网CME与其他误差相互统计独立,则可以采用独立分量分析(ICA)法.采用模拟数据对ICA提取CME的精确性和有效性进行验证,并与PCA结果进行对比.结果表明,ICA能够有效地提取观测网CME.

GPS时间序列主成分分析独立分量分析共模误差时空滤波

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