歐洲地區(qū)IGS基準(zhǔn)站坐標(biāo)時(shí)間序列各分量方向最優(yōu)噪聲模型變化探討

楊登科

(鐵道第三勘察設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司,天津 300142)

歐洲地區(qū)IGS基準(zhǔn)站坐標(biāo)時(shí)間序列各分量方向最優(yōu)噪聲模型變化探討

楊登科

(鐵道第三勘察設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司,天津 300142)

針對(duì)現(xiàn)有坐標(biāo)時(shí)間序列研究中各分量方向間噪聲特性對(duì)比研究較少,本文選取歐洲地區(qū)58個(gè)IGS基準(zhǔn)站11年的坐標(biāo)時(shí)間序列,采用不同的噪聲模型組合對(duì)它們進(jìn)行噪聲分析并就各分量方向間的噪聲特性進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明,各測(cè)站在NEU分量表現(xiàn)出不同的噪聲特性,因此分析時(shí)間序列變化特征的物理解釋時(shí)需對(duì)各分量區(qū)別對(duì)待;垂直分量的有色噪聲、振幅等明顯大于水平方向,與一般認(rèn)為的垂直分量精度低于水平分量相一致。

坐標(biāo)時(shí)間序列;最優(yōu)噪聲模型;分量方向;極大似然估計(jì);噪聲特性

0 引 言

20多年累積的IGS基準(zhǔn)站坐標(biāo)時(shí)間序列序列,已成為大地測(cè)量學(xué)和地球動(dòng)力學(xué)研究(地殼形變監(jiān)測(cè)、全球板塊動(dòng)力學(xué)研究、區(qū)域構(gòu)造運(yùn)動(dòng)等)的主要數(shù)據(jù)之一。針對(duì)GPS坐標(biāo)時(shí)間序列建立適當(dāng)?shù)脑肼暷Ｐ?可實(shí)現(xiàn)形變信號(hào)和噪聲的有效分離,其結(jié)果可精化速度場(chǎng),為板塊運(yùn)動(dòng)引起的線性構(gòu)造形變以及各種非線性形變的分離提供準(zhǔn)確的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)[1]。

當(dāng)前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)GPS坐標(biāo)時(shí)間序列各分量方向的噪聲特性進(jìn)行了研究。如文獻(xiàn)[2]中李昭對(duì)中國(guó)區(qū)域11個(gè)IGS基準(zhǔn)站的坐標(biāo)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行了噪聲特性分析,并指出中國(guó)區(qū)域IGS基準(zhǔn)站各分量的噪聲特性存在多樣性;文獻(xiàn)[3]中蔣志浩等利用CGCS2000坐標(biāo)系下的29個(gè)CORS站坐標(biāo)時(shí)間序列進(jìn)行了噪聲分析,得出我國(guó)CORS站的東西分量比南北分量具有較大的閃爍噪聲,并提出這主要與我國(guó)周邊IGS站框架點(diǎn)分布有關(guān);文獻(xiàn)[4]中李靖分析了“陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)”基準(zhǔn)站坐標(biāo)時(shí)間序列的噪聲特性,指出在水平方向,E分量比N分量具有較大的隨機(jī)漫步噪聲和閃爍噪聲。由于對(duì)各分量方向間的噪聲特性缺乏系統(tǒng)詳盡的對(duì)比分析,因此采用不同的噪聲模型組合對(duì)歐洲地區(qū)58個(gè)IGS基準(zhǔn)站坐標(biāo)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲分析,并就各分量方向間的噪聲特性進(jìn)行對(duì)比是極為必要的。

本文的主要目的是采用多種類的噪聲模型組合分析歐洲地區(qū)58個(gè)IGS基準(zhǔn)站坐標(biāo)時(shí)間序列的隨機(jī)特性,并對(duì)各分量方向內(nèi)的噪聲特性進(jìn)行對(duì)比分析,從而得出有意義的結(jié)論。

1 數(shù)據(jù)及分析策略

1.1數(shù)據(jù)介紹

使用SOPAC提供的歐洲地區(qū)58個(gè)IGS基準(zhǔn)站2001.0014-2011.9986的坐標(biāo)時(shí)間序列數(shù)據(jù),地理位置如圖1所示(由于站數(shù)較多,未標(biāo)注IGS基準(zhǔn)站站名)。

1.2數(shù)據(jù)處理策略

能有效確定GPS坐標(biāo)時(shí)間序列噪聲特性的方法通常有兩種:極大似然估計(jì)和功率譜分析,分別從時(shí)間域和頻率域?qū)PS坐標(biāo)時(shí)間序列進(jìn)行噪聲分析。極大似然估計(jì)可避開頻譜分析需要均勻采樣、依賴頻譜平均的局限性,被認(rèn)為是目前最準(zhǔn)確的噪聲分析方法。本文選取WN、FN+WN、RWN+WN、FN+RWN+WN、PL+WN、FOGM+WN、FOGM+RWN+WN共七個(gè)噪聲模型,采用CATS軟件對(duì)IGS基準(zhǔn)站各分量方向進(jìn)行噪聲分析[5]。

1.3最優(yōu)噪聲模型評(píng)價(jià)準(zhǔn)則

選用Langbein提出的保守準(zhǔn)則判斷不同模型的優(yōu)劣,具體的最優(yōu)噪聲模型評(píng)價(jià)準(zhǔn)則可參見文獻(xiàn)[1]。

2 GPS坐標(biāo)時(shí)間序列最優(yōu)噪聲模型的建立

2.1譜指數(shù)的求取

譜指數(shù)計(jì)算是一種有效判斷噪聲模型的方法,利用CATS軟件求取各測(cè)站在不同分量方向的譜指數(shù),由于站數(shù)較多,本文僅列出5個(gè)測(cè)站的譜指數(shù)(下同),結(jié)果如表1所示。

表1 各分量方向的譜指數(shù)

從表1可以看出,各分量方向的譜指數(shù)均不相同,且均不等于0,表明各分量方向均包含有色噪聲。對(duì)歐洲地區(qū)58個(gè)IGS基準(zhǔn)站各分量方向譜指數(shù)的平均值進(jìn)行了統(tǒng)計(jì),如圖2所示。

圖2 N、E、U三方向譜指數(shù)對(duì)比

由圖2可見,N、E、U三方向譜指數(shù)平均值差別不大,N方向譜指數(shù)平均值最大。

2.2GPS時(shí)間序列最優(yōu)模型的建立

采用1.2節(jié)的數(shù)據(jù)處理策略和1.3節(jié)的最優(yōu)噪聲模型評(píng)價(jià)準(zhǔn)則,對(duì)選取的歐洲地區(qū)58個(gè)IGS基準(zhǔn)站坐標(biāo)時(shí)間序列各分量方向進(jìn)行上述7種組合噪聲模型分析,得到各分量方向的最優(yōu)噪聲模型[6-8],結(jié)果如表2所示。

表2 各分量方向的最優(yōu)噪聲模型

由表2可知,各測(cè)站在不同分量方向的最優(yōu)噪聲模型是可變的,時(shí)間序列在一個(gè)分量方向求得的最優(yōu)噪聲模型僅能代表此方向,因此在對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行噪聲模型等的研究時(shí),需指出相應(yīng)方向。對(duì)歐洲地區(qū)58個(gè)IGS基準(zhǔn)站各分量方向的最優(yōu)噪聲模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì),結(jié)果如圖3所示。

圖3 N、E、U三方向最優(yōu)噪聲模型對(duì)比

由圖3可知,N、E、U三方向最優(yōu)噪聲模型主要為FN+WN和PL+WN,其余噪聲模型組合所占比例都較小;各測(cè)站的最優(yōu)噪聲模型是可變的,且N、E、U三方向表現(xiàn)出不同的最優(yōu)噪聲模型變化特征。

2.3FN+RW+WN噪聲分量對(duì)比

對(duì)FN+RW+WN中各噪聲分量在每個(gè)方向所占比值進(jìn)行了統(tǒng)計(jì),如圖4所示。

圖4 N、E、U三方向噪聲分量對(duì)比

由上圖可知,閃爍噪聲為噪聲的主要成分,在N、E、U三方向所占比例均達(dá)到了50%;垂直分量有色噪聲(FN和RW均為有色噪聲)明顯大于水平分量,這與一般認(rèn)為的垂直分量精度低于水平分量相一致。

2.4振幅的求取

圖5 N、E、U三方向振幅對(duì)比

由圖5可知,N、E方向振幅大致相同,且遠(yuǎn)小于垂直方向。

3 結(jié)束語(yǔ)

隨著GPS的快速發(fā)展,針對(duì)GPS坐標(biāo)時(shí)間序列建立適當(dāng)?shù)脑肼暷Ｐ?實(shí)現(xiàn)形變信號(hào)與噪聲的有效分離,是GPS數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題。本文利用歐洲地區(qū)58個(gè)IGS基準(zhǔn)站坐標(biāo)時(shí)間序列數(shù)據(jù),采用多種類的噪聲模型組合對(duì)其進(jìn)行噪聲分析并對(duì)比各分量方向間的噪聲特性。結(jié)果表明:各測(cè)站在N、E、U分量方向表現(xiàn)出不同的噪聲特性,因此分析時(shí)間序列變化特征的物理解釋時(shí)需對(duì)各分量區(qū)別對(duì)待;垂直分量的有色噪聲、振幅等明顯大于水平方向,這與一般認(rèn)為的垂直分量精度低于水平分量相一致。

[1] 楊登科,安向東,黃廣利,等. 不同GPS時(shí)間序列跨度對(duì)噪聲模型建立的影響[J]. 測(cè)繪科學(xué),2016(5):33-37.

[2] 李昭. GPS坐標(biāo)時(shí)間序列的非線性變化研究[D]. 武漢:武漢大學(xué),2012:1-178.

[3] 蔣志浩,張鵬,秘金鐘,等. 顧及有色噪聲影響的CGCS2000下我國(guó)CORS站速度估計(jì)[J]. 測(cè)繪學(xué)報(bào),2010,39(4):355-363.

[4] 李靖. “陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)”基準(zhǔn)站坐標(biāo)時(shí)間序列變化特性分析[D]. 鄭州:解放軍信息工程大學(xué),2013.

[5] 楊登科,鄧連生,安向東,等. IGS基準(zhǔn)站坐標(biāo)時(shí)間序列最優(yōu)噪聲模型變化探討[J]. 測(cè)繪地理信息,2016(1):7-10.

[6] 張彥芬,畢剛,陳華,等. 山西CORS坐標(biāo)時(shí)間序列噪聲特征分析[J]. 大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué),2012,32(4):61-66.

[7] 田云鋒. GPS位置時(shí)間序列中的中長(zhǎng)期誤差研究[D]. 北京:中國(guó)地震局地質(zhì)研究所,2011:1-124.

[8] 蘇利娜,丁曉光,張彥芬,等. 陜西連續(xù)GPS基準(zhǔn)站坐標(biāo)時(shí)間序列分析[J]. 大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué),2014,34(5):106-110.

TheAnalysisontheBestNoiseModelChangeoftheComponentDirectionofIGSReferenceStationCoordinateTimeSeriesinEurope

YANGDengke

(The3rdRailwaySurveyamp;DesignInstitute,Tianjin300142,China)

According to the fact that there is on enough research on the comparison of noise characteristics among different components, this paper focusing on the coordinate time series of 58 reference stations in Europe for 11 years, noise analysis has been implemented using different noise model combination and the noise characteristics of each component direction are compared. From these analysis, the noise characteristics in the NEU component of each station is variable, so it is necessary to treat each component differently when analysing the physical interpretation of time series variation characteristics; the coloured noise and amplitude of the vertical component are obviously larger than the horizontal direction, which is consistent with the generally considered the accuracy of the vertical component lower than the horizontal component.

Position time series; optimal noise model; component direction; maximum likelihood estimation; noise characteristics

10.13442/j.gnss.1008-9268.2017.05.004

P228.4

A

1008-9268(2017)05-0021-04

2017-05-30

聯(lián)系人: 楊登科 E-mail: 624892261@qq.com

楊登科(1990-),男,河南商丘人,碩士，助理工程師,主要從事GPS坐標(biāo)時(shí)間序列分析及應(yīng)用、變形監(jiān)測(cè)等研究。