本文選題：GPS時間序列　切入點：主成分分析　出處：《大地測量與地球動力學》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為消除共模誤差CME,目前廣泛應用的主成分分析法(PCA)基于觀測數(shù)據(jù)的二階統(tǒng)計量(方差和協(xié)方差)將觀測網(wǎng)殘差分解成一組不相關(guān)的隨時間變化的模態(tài)和對應的空間響應,而GPS時間序列分布具有非高斯特征,二階統(tǒng)計量不能完全描述其隨機特性。本文假設區(qū)域網(wǎng)CME與其他誤差相互統(tǒng)計獨立,則可以采用獨立分量分析(ICA)法。采用模擬數(shù)據(jù)對ICA提取CME的精確性和有效性進行驗證,并與PCA結(jié)果進行對比。結(jié)果表明,ICA能夠有效地提取觀測網(wǎng)CME。
[Abstract]:In order to eliminate the common mode error (CMEs), the widely used principal component analysis (PCAA) decomposes the network residuals into a set of irrelevant time-varying modes and corresponding spatial responses based on the second-order statistics (variance and covariance) of the observed data. The GPS time series distribution is characterized by non-#china_person0#, and the second-order statistics can not completely describe its stochastic characteristics. In this paper, we assume that the regional network CME and other errors are statistically independent of each other. The method of independent component analysis (ICA) can be used to verify the accuracy and validity of CME extraction from ICA by using simulated data. The results show that ICA can be used to extract CME effectively.
【作者單位】： 信息工程大學地理空間信息學院;地理信息工程國家重點實驗室;
【基金】：國家重點研發(fā)計劃(2016YFB0501701) 國家自然科學基金(41604013,41374019,41474015) 地理信息工程國家重點實驗室開放基金(SKLGIE2015-Z-1-1) 江西省數(shù)字國土重點實驗室開放研究基金(DLLJ201701)~~
【分類號】：P228.4

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本文編號：1601676