本文關(guān)鍵詞：利用BFAST算法分析GPS時(shí)間序列

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【摘要】：隨著GPS科技的發(fā)展,以及全球連續(xù)運(yùn)行觀測站網(wǎng)絡(luò)不斷完善,定位精度不斷提高,GPS技術(shù)已在越來越多的領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用。目前,連續(xù)運(yùn)行參考站已經(jīng)累積了幾年甚至幾十年的觀測資料,研究長時(shí)間的GPS坐標(biāo)時(shí)間序列,可獲取板塊運(yùn)動(dòng)規(guī)律、地表沉降、地球振蕩周期變化等信息。但GPS時(shí)間序列中的跳躍點(diǎn)會(huì)干擾分析結(jié)果,嚴(yán)重影響GPS時(shí)間序列中提取的構(gòu)造及非構(gòu)造運(yùn)動(dòng)信號(hào)的精度。特別是由未知原因引起的跳躍點(diǎn),由于其量級(jí)小,常常被當(dāng)作噪聲處理,且目前缺乏有效的探測方法。雖然手動(dòng)探測的方法能較準(zhǔn)確地探測出量級(jí)及較小的GPS時(shí)間序列跳躍點(diǎn),但隨著GPS時(shí)間序列數(shù)據(jù)長度和站點(diǎn)數(shù)量不斷增加,手動(dòng)探測方法的效率將大大降低。因此,尋求合適的自動(dòng)化探測方法對(duì)于GPS時(shí)間序列分析具有一定的必要性。BFAST(全稱為Breaks For Additive Season and Trend)算法通過探測跳躍點(diǎn),自動(dòng)地將時(shí)間序列分解成趨勢項(xiàng)、季節(jié)項(xiàng)以及殘差項(xiàng)。該算法用于GPS時(shí)間序列分析長期趨勢和季節(jié)項(xiàng)時(shí),需顧及GPS時(shí)間序列兩方面的特性：1、利用GPS時(shí)間序列分析長期趨勢是基于跳躍點(diǎn)前后的速率保持不變的前提條件；2、GPS時(shí)間序列中少有季節(jié)項(xiàng)中存在跳躍點(diǎn)的情況。因此本論文中假定GPS時(shí)間序列中不存在季節(jié)項(xiàng)跳躍點(diǎn),并基于GPS時(shí)間序列特性將BFAST算法進(jìn)行約束,使BFAST算法基于跳躍點(diǎn)擬合的趨勢項(xiàng)斜率保持一致。本文通過模擬的GPS時(shí)間序列來檢驗(yàn)BFAST算法的可行性。根據(jù)中國陸態(tài)網(wǎng)GPS時(shí)間序列中的噪聲量級(jí)、季節(jié)項(xiàng)振幅模擬GPS時(shí)間序列,在不同位置加入不同量級(jí)的跳躍點(diǎn),并利用蒙特卡羅方法統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則來檢驗(yàn)BFAST算法的可行性。結(jié)果表明：加入約束條件的BFAST算法能較好地探測出模擬的GPS時(shí)間序列中的跳躍點(diǎn)、擬合線性趨勢項(xiàng)及季節(jié)項(xiàng)。并且該算法探測跳躍點(diǎn)的準(zhǔn)確度隨著跳躍點(diǎn)的量級(jí)增加而提高,擬合出模擬的GPS時(shí)間序列的趨勢項(xiàng)、季節(jié)項(xiàng)的精度隨信噪比增加而提高。然后,將BFAST算法用于中國大陸構(gòu)造環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)GPS時(shí)間序列分析,并將分析結(jié)果與中國大陸構(gòu)造環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)給出的跳躍點(diǎn)、趨勢以及周期參數(shù)進(jìn)行對(duì)比分析。結(jié)果表明,BFAST擬合季節(jié)項(xiàng)周年振幅和半周年偏差都小于2mm。由此可見,該算法對(duì)于季節(jié)項(xiàng)的估計(jì)精度較高；BFAST算法探測跳躍點(diǎn)的量級(jí)服從正態(tài)分布,滿足跳躍點(diǎn)在時(shí)間序列中的分布規(guī)律；取5%-95%置信區(qū)間作為該算法擬合速率項(xiàng)與中國陸態(tài)網(wǎng)給定速率偏差正確值區(qū)間,N、E、U三個(gè)方向的最大偏差值分別為1.45mm/yr、2.38mm/yr、 3.63mm/yr,與中國陸態(tài)網(wǎng)結(jié)果符合較好。速率差異性的主要原因是由于跳躍點(diǎn)的探測結(jié)果不同而導(dǎo)致趨勢斜率擬合結(jié)果的不同。本論文也將BFAST算法與其他自動(dòng)半自動(dòng)探測跳躍點(diǎn)方法進(jìn)行了對(duì)比分析。結(jié)果表明,BFAST算法自動(dòng)探測GPS時(shí)間序列中跳躍點(diǎn)、分析趨勢項(xiàng)及季節(jié)項(xiàng)結(jié)果良好。BFAST算法具有精度高、抗噪能力強(qiáng)、自動(dòng)等優(yōu)勢,可作為GPS時(shí)間序列的自動(dòng)分析方法。
【關(guān)鍵詞】：GPS GPS時(shí)間序列 跳躍點(diǎn) 噪聲 BFAST
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P228.4
【目錄】：

• 摘要6-8
• Abstract8-12
• 第一章 緒論12-19
• 1.1 研究背景及意義12-13
• 1.2 研究現(xiàn)狀13-17
• 1.2.1 GPS時(shí)間序列模型13-14
• 1.2.2 GPS時(shí)間序列研究方法14-15
• 1.2.3 GPS時(shí)間序列跳躍點(diǎn)探測方法研究15-16
• 1.2.4 BFAST算法研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3 研究內(nèi)容17-19
• 第二章 理論與算法19-27
• 2.1 時(shí)間序列19-20
• 2.2 BFAST算法20-24
• 2.2.1 BFAST分解模型21-22
• 2.2.2 BFAST迭代探測跳躍點(diǎn)22-23
• 2.2.3 約束BFAST算法23-24
• 2.3 蒙特卡羅方法24-26
• 2.4 GPS時(shí)間序列譜分析26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第三章 BFAST用于模擬GPS時(shí)間序列分析27-41
• 3.1 模擬GPS時(shí)間序列27-30
• 3.1.1 時(shí)間序列模型建立27
• 3.1.2 GPS時(shí)間序列模擬27-30
• 3.2 BFAST用于模擬GPS時(shí)間序列數(shù)據(jù)30-35
• 3.3 模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果的Monte Carlo統(tǒng)計(jì)分析35-40
• 3.4 本章小結(jié)40-41
• 第四章 BFAST用于實(shí)際GPS時(shí)間序列分析41-57
• 4.1 陸態(tài)網(wǎng)簡介41-42
• 4.2 中國陸態(tài)網(wǎng)GPS數(shù)據(jù)解算策略42-43
• 4.3 數(shù)據(jù)站點(diǎn)43-46
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析46-55
• 4.4.1 周期項(xiàng)分析46-48
• 4.4.2 跳躍點(diǎn)分析48-49
• 4.4.3 速率項(xiàng)分析49-55
• 4.5 本章小結(jié)55-57
• 第五章 結(jié)論與展望57-59
• 結(jié)論57-58
• 展望58-59
• 致謝59-60
• 參考文獻(xiàn)60-63

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：756905