【摘要】：針對(duì)跨度較長(zhǎng)時(shí)間序列共模誤差噪聲特征研究較少,選擇空間濾波的方法對(duì)較長(zhǎng)時(shí)間序列進(jìn)行分析以滿足參考框架建立的需要。選取歐洲地區(qū)58個(gè)IGS基準(zhǔn)站2001—2011年的坐標(biāo)時(shí)間序列,采用區(qū)域疊加濾波法、分區(qū)區(qū)域疊加濾波法和相關(guān)系數(shù)加權(quán)疊加濾波法求取共模誤差,并以濾波后時(shí)間序列相關(guān)系數(shù)和殘差時(shí)間序列標(biāo)準(zhǔn)差為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)其進(jìn)行對(duì)比分析;進(jìn)而,利用極大似然估計(jì)的方法對(duì)每個(gè)區(qū)域共模誤差及濾波前后坐標(biāo)時(shí)間序列進(jìn)行噪聲分析。結(jié)果表明:分區(qū)區(qū)域疊加濾波法最適合歐洲地區(qū)共模誤差的提取;共模誤差主要成分是閃爍噪聲,也包含白噪聲、隨機(jī)漫步噪聲等;當(dāng)時(shí)間序列長(zhǎng)度較長(zhǎng)時(shí),N、E方向受共模誤差影響較小,可忽略,U方向受共模誤差影響較大,需要考慮。
[Abstract]:In view of the lack of research on the noise characteristics of common mode error in long span time series, the spatial filtering method is chosen to analyze the long time series to meet the need of establishing the reference frame. The coordinate time series of 58 IGS reference stations in Europe from 2001 to 2011 are selected, and the common mode errors are obtained by using the region superposition filtering method, the zonal superposition filtering method and the correlation coefficient weighted superposition filtering method. The correlation coefficient of filtered time series and the standard deviation of residual time series are compared and analyzed. Furthermore, the maximum likelihood estimation method is used to analyze the common mode error of each region and the time series of coordinates before and after filtering. The results show that the zonal region superposition filtering method is the most suitable for the common mode error extraction in Europe, and the main components of the common mode error are flashing noise, white noise, random walk noise and so on. When the length of the time series is longer, the influence of common-mode error on the direction of Nwe E is small and can be ignored, and the direction of U is greatly affected by the common-mode error, which needs to be considered.
【作者單位】： 武漢大學(xué)測(cè)繪學(xué)院;鐵道第三勘察設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司;武漢大學(xué)衛(wèi)星導(dǎo)航定位技術(shù)研究中心;湖南省國(guó)土資源規(guī)劃院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41374033)
【分類號(hào)】：P228.4

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本文編號(hào)：2346663