奇異譜分析在大地測(cè)量時(shí)間序列分析中的應(yīng)用研究.pdf

1、全球連續(xù)GPS觀測(cè)站己積累了大量的觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)GPS時(shí)間序列分析已成為一個(gè)研究熱點(diǎn)。由于對(duì)觀測(cè)精度要求越來越高，影響因素越來越多，發(fā)現(xiàn)時(shí)間序列中包含著非常豐富的、甚至原因不明確的各種信息，如何分離它們已成研究的難點(diǎn)。傳統(tǒng)參數(shù)模型已無法解決這種復(fù)雜性的問題，而奇異譜分析(Singular Spectrum Analysis，SSA)是一種從時(shí)間序列自身出發(fā)的無參自適應(yīng)的分析方法，它具有濾波、去噪、插值、探測(cè)周期信號(hào)及趨勢(shì)的功能。目前，SS

2、A方法己被廣泛應(yīng)用在時(shí)間分析中，而大地測(cè)量領(lǐng)域研究還較少。為此，本文詳細(xì)分析了SSA方法在大地測(cè)量時(shí)間序列中的應(yīng)用中存在的一些問題。具體研究工作和成果如下:
　　1、詳細(xì)介紹了SSA方法的基本原理，并在SSA方法的基礎(chǔ)上，利用噪聲與信號(hào)的赫斯特(Hurst)指數(shù)有顯著的差異這一特性，提出了一種基于SSA的濾波法;然后，又對(duì)確定SSA重構(gòu)分量的趨勢(shì)及周期信號(hào)的判定方法進(jìn)行了闡述。
　　2、針對(duì)GPS動(dòng)態(tài)變形監(jiān)測(cè)中多路徑效應(yīng)誤差

3、存在很強(qiáng)的時(shí)間相關(guān)性的特點(diǎn)，利用本文提出的SSA濾波法對(duì)包含多路徑誤差的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理獲取多路徑改正模型，同時(shí)，又用小波、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Empirical Mode Decomposition，EMD)濾波法以及其他學(xué)者提出的SSA濾波法進(jìn)行了比較。對(duì)最終的處理結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的SSA濾波法的去噪效果優(yōu)于其他學(xué)者提出的SSA濾波法，與小波、EMD去噪效果相當(dāng)，將得到多路徑改正模型用于削弱多路徑效應(yīng)，可以顯著提高定位

4、精度。此外，本文提出的SSA濾波法還給出了嵌入維數(shù)L與重構(gòu)階次P的確定標(biāo)準(zhǔn)。
　　3、結(jié)合美國(guó)加州ZIMM站的時(shí)間序列，利用SSA提取其高程方向的周期信號(hào)，并將其從高程時(shí)間序列中去除，顧及有色噪聲的情形下，采用最大似然估計(jì)，對(duì)速率進(jìn)行重新估計(jì)。結(jié)果顯示:SSA方法可以有效地提取周期信號(hào)，且ZIMM站的周期信號(hào)振幅是時(shí)變的，在采用傳統(tǒng)模型進(jìn)行最小二乘擬合將會(huì)引入模型誤差，在估計(jì)有色噪聲的情況下，其速率受到模型誤差的影響。