摘 要

目前CORS基准站在人类的生活研究中扮演了很重要的角色，在城市测量中也变得更加的重要。本文利用了目前对苏州CORS站点来观测之后得到的数据，对站点的坐标的时间序列加以分析。由分析之后的结果表明，苏州CORS基准站坐标的时间序列在N、E、U方向上存在着不一样的特性，其中最显著的为高程方向，本文也对为何会出现这种特性的原因进行了猜想。同时，我们也发现，在不同的时间进行观测的数据的时间序列的特性也不一样。

对于时间序列中有无周期性信号可由它的功率谱来判断，功率谱是可以解析噪声的频谱特性的。本文利用了MATLAB 拟合工具箱的计算成果解析了苏州CORS基准站坐标时间序列,阐述了其周期变化特征,即苏州CORS基准站坐标的时间序列在北、东、高程方向有着各自的变化特征，高程方向上的周期变化特征是最为明显的,并且CORS基准站在不同的季节运动变化也不同。通过分析之后发现GPS测站也存在这明显的季节变化趋势，正常情况下我们认为引起测站发生这种变化的主要原因是大气压的变化，海潮以及其他地物的影响。一般的情况下，我们认为这种来自大气压以及其他方面的影响且仅能减少测站U方向的周年变化，但并不会是使测站U方向半周年变化及水平方向周年变化的主要因素。 除了季节的变化对高程方向的时间序列的变化有着影响之外，U方向的时间序列还有很多的因素制约。

关键字：时间序列 曲线拟合 matlab 苏州CORS

Analysis of Coordinate Time Series of Suzhou CORS Base

Abstract

The current CORS benchmarks play a very important role in human life research and become more important in urban surveys. This paper uses the current data obtained from the observation of the CORS site in Suzhou, and analyzes the time series of the coordinates of the site. The results of the analysis show that the time series of the coordinates of the CORS base in Suzhou is different from that in the direction of N, E and U, and the most significant is the elevation direction. This paper also explains why the reason of this characteristic is Guess it. At the same time, we also found that the characteristics of the time series of the observed data at different times were different.

The presence or absence of periodic signals in the time series can be judged by its power spectrum, which is the spectral characteristic that can resolve the noise. In this paper, the time series of the coordinates of the CORS base station in Suzhou is analyzed by using the results of MATLAB fitting toolbox. The time series of the coordinates of the CORS base station in Suzhou has their own changing characteristics in the north, east and elevation directions, The cyclical variation characteristics in the elevation direction are most pronounced, and the CORS base station is also different in different seasonal movements. Through the analysis found that the GPS station also has this obvious seasonal trend, under normal circumstances we believe that the cause of this change is mainly due to changes in atmospheric pressure, tide and other features of the impact. In general, we believe that this from the atmospheric pressure and other aspects of the impact and can only reduce the direction of the station U changes in the direction of the station, but it will not make the station U direction of the half-year changes and the horizontal direction of the main factors of change. In addition to the seasonal changes in the direction of the direction of the change has an impact, the U direction of the time series there are many factors.

Keyword：Sequentialy ;Curve Fitting ;Matlab ;Suzhou CORS

目 录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究意义 1

1.2.1 时间序列分析在自然科学中的意义 1

1.2.2时间序列分析对GPS基准站的意义 2

1.3 国内外对于GPS基准站坐标时间序列分析研究现状 3

第二章 技术背景介绍 5

2.1 CORS基准站 5

2.2 谱分析 6

2.3 拟合分析和小波分析 6

2.4 噪声序列的获取 7

2.5 曲线拟合 7

2.5.1 简介 8

2.5.2曲线拟合的主要步骤 8

第三章 实例分析 10

3.1 数据的选取及处理 10

3.1.1 选择数据 10

3.1.2 数据处理 10

3.2 数据分析步骤 11

3.3 数据分析结果 14

3.3.1 各站点N方向曲线拟合图像及结果 14

3.3.2 各测站E方向曲线拟合图像及结果 21

3.3.3 各测站U方向曲线拟合图像及结果 27

3.4 结论 34

参考文献 36

致谢 37

第一章 绪论

1.1 研究背景

所谓时间序列，顾名思义就是把一组数字按照时间发展前后的顺利排列在一起。时间序列分析就是使用一定的方式来处理分析这段数字，来预言出未来这件事将会如何进展。时间序列分析就是一种预测的方法，原理有两个：第一是认为事物是不断的向前发展的。我们利用以前已经发生过的一系列数据，就能推断出这件事以后的发展趋向。二则是由于事物的发展是会有随机性的变动的，任意事件以及物体都不会一直不变的向前发展的，有可能会遇到一些事物的影响。该方法简单容易操作，便于掌握，但正确性差，通常只适合用于短时间的预测。所以综上所述时间序列具有趋势变化，周期变化，随机变化这三种变化规律。

时间序列分析就是一种对按时间排列的数据进行系统的分析，然后再来为之建一个数学模型。一般有两种方法来实施，分别是曲线拟合和参数估计来建立理论模型的两种方法。时间序列分析这套方式在很多地方都起着很大的用途。比如天气预报、自然灾害的预防、企业的发展和管理等。

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