中国区域GNSS参考站时间序列分析(M)文献综述
2020-05-28 07:01:34
一、选题目的和意义 随着测绘新技术的发展和制造工艺的提升,GNSS系统已经越来越成为日常测量中不可缺少的一部分,在我们的工作和学习生活中,经常能够接触到各种品牌,各种外观以及拥有很强大的功能的GNSS接收机,在用GNSS接收机测量的过程中,GNSS时间序列可以用于获取各种地球物理现象和地壳运动的季节性变化规律和板块运动的速度,对地球动力学的研究具有相当重要的意义。
本课题将就GNSS时间序列分析的方法及其过程,对国内IGS站数据的时间序列进行分析,并运用功率谱分析其残差时间序列,来获得连续跟踪站时间序列的噪声类型,其中主要包括GNSS坐标时间序列噪声特征分析,GPS时间序列的分析,IGS站的时间周期的变化,以及对MATLAB软件的使用,对MATLAB中曲线拟合工具的使用。
二、选题研究现状 GNSS观测技术的不断完善和发展,尤其是卫星星历的精度不断提高,卫星星历时钟及地球极移等参数更新周期不断缩短,参考框架的维护和精度不断改善,全球IGS跟踪站数目迅速增加,使定位精度得到了很大提高,己经基本满足了板块运动与地壳形变研究的需求,因此观测技术在现今地壳运动的研究中发挥着越来越重要的作用连续观测站目前已经积累了数十年的观测数据,形成了时间相对长的时间序列,为人们进一步研究 误差的特征提供了宝贵的数据。
一些研究者主要就GNSS的时间序列进行了研究。
韩英[1] 等对GPS台站时间序列进行了研究, 对我国IGS连续跟踪站高程分量的数据进行谱分析和小波分析, 用最小二乘法将时间序列的白噪声与有色噪声分离,并利用AR模型建模。
通过分析, 获得拉萨、上海和武汉GPS连续跟踪站的有色噪声特征。
杨虎[1]等对GPS时间序列可以用于获取各种地球物理现象、地壳运动的季节性变化规律和板块运动的速度,对地球动力学的研究具有相当重要的意义。
本文详细阐述了 GPS时间序列分析的方法及其过程,对国内IGS站数据的时间序列进行了分析,并运用功率谱分析其残差时间序列,最后获得 GPS连续跟踪站时间序列的噪声类型。
黄焱[1]等对江苏CORS网连续3年24个分布均匀的GNSS基准站的数据进行处理,利用GAMIT软件获取了各基准站的坐标时间序列,并利用CATS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:GNSS基准站坐标时间序列不仅包含白噪声,还包含有色噪声;GNSS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”WH+FN+RWN ”,U方向的最佳噪声模型为”WH+FN”。
田云锋[1]对GPS坐标时间序列中的异常高频周期性噪声进行了研究,最终得出GPS坐标时间序列中存在的异常周期性波动尚不能用正弦函数来较好地拟合。