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GPS坐标时间序列分析研究

明锋  
【摘要】:近二十年来,以GPS为代表的空间大地测量技术观测精度不断提高,已累积了丰富的、高精度、全球覆盖的坐标时间序列数据。这些数据为研究不同时空尺度下的各类地球物理现象提供了重要的数据支撑和大地测量几何约束。然而,由于GPS坐标时间序列中同时包含了各类“信号”和“噪声”,而且噪声来源复杂,信号类型多样,水平和高程分量上信号与噪声的表现形式差异较大。如何从原始序列中提取可靠的“信号”、分离出“误差”是目前地学界研究的热点和难点之一。另一方面,通过对比GPS坐标时间序列与其它观测技术或地球物理模型的结果,也有助于分析、确认与观测技术相关或模型有关的误差,进一步提高数据处理精度。本文较全面、系统地研究了与GPS坐标时间序列分析相关的理论、模型与方法。内容涵盖地球参考框架的建立理论、有色噪声的时频特性、GPS坐标时间序列质量控制以及中国区域GPS网时空滤波、高程时间序列趋势和季节性信号估计、基于网解Kalman滤波的GPS坐标时间序列分解等。论文的主要工作和贡献如下:1.系统梳理了目前3种不同的地球参考框架建立方法,重点对国际地球参考框架(ITRF)建立的基本理论、步骤和关键技术进行了分析和推导,对广义系统约束中使用的参考框架转换方法进行了理论推导,同时对ITRF2014的建立过程以及挑战进行了阐述。2.详细分析并推导了几种常见噪声的时频特性,给出了幂律噪声、分数阶自回归滑动平均过程、广义高斯-马尔科夫过程等通用表达公式,并推导了其方差-协方差阵公式以及功率谱密度公式。3.系统研究了GPS坐标时间序列质量控制方法与数据处理策略,提出了采用基于数据驱动进行缺失数据插值的方法,比较了RegEM法和DINEOF法在不同有色噪声水平下的性能,推荐采用RegEM法进行插值;提出了一种基于L1范数估计与IQR统计量结合的粗差探测算法—L1_Mod IQR,并与传统的探测方法进行了对比;针对GPS坐标时间序列包含有色噪声的情况,提出了一种顾及有色噪声的序贯中断探测算法—COL-STARS,并分别采用模拟数据和实测数据验证了其性能。4.针对利用主成分分析法进行时空滤波的不足,提出了一种基于独立成分分析的时空滤波方法,将其应用到中国区域GPS观测网CMONOC II,并与主成分分析法、区域堆栈法的结果进行了比较。结果表明,主成分分析法导出了“虚假”的空间特征,独立成分分析法则能可靠地提取共模误差,进一步的分析表明CMONOC II的共模误差的空间响应并不均匀,而具有明显东-西、南-北对称分布特征。5.提出了一种基于局部加权回归的季节项-趋势分解(STL)的“两步法”策略,对中国区域10个IGS站高程时间序列进行了分析,提取了季节性信号,估计了长期速度,并与SOPAC的结果进行了对比。结果表明,基于“两步法”策略解算的测站速度不确定度优于SOPAC的结果。6.提出了一种基于网解Kalman滤波的GPS坐标时间序列分解方法—NETKF,可以将GPS坐标时间序列分解为趋势、季节性信号以及有色噪声和残差。由于各分量均表示为状态—空间模型形式,并允许其随时间变化,故可以捕获各分量的时变特征。将NETKF应用到10个测站组成的GPS观测网,并与常规的“单测站”、“单分量”的最大似然估计法进行了对比。结果表明,NETKF能够成功地提取各结构化变量,且在水平分量上两者估计的长期速度在2倍的中误差范围内一致;但在高程分量上仍存在一定的差异。


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