高精度GPS数据处理及时间序列分析

论文摘要

全球定位技术（GPS）正在高速发展当中,目前,利用高精度GPS技术进行定位,其产生的坐标时间序列的绝对精度可以达到毫米级。故,GPS观测数据已广泛应用于多种领域,如由于地表运动造成的瞬时形变和一些微小的缓慢形变等。本文在此背景下,以GPS坐标时间序列为研究对象,简要的介绍了当前研究中所用的几款时间序列分析软件,并使用相应软件提取和分析GPS时间序列中的各种特征参数,如趋势项,周期项和噪声类型等。此外,分析和解释了去趋势项的GPS时间序列中的一些非线性影响因素,比如大气负载、土壤水、积雪负载等。针对上述研究内容,本文所做的研究工作主要包括以下几部分:（1）基于高精度GPS数据处理,对高精度数据处理软件GAMIT/GLOBK10.61进行了相关介绍。详细分析了其基线解算和网平差原理、误差源,处理流程和数据处理精度等,以及如何基于GLOBK获取时间序列。（2）本文对时间序列分析软件HECTOR和CATS进行了介绍,并对所选区域的GPS站点进行了趋势项及周期项的提取;然后,基于相应软件使用不同的噪声模型对研究地区的GPS时间序列资料进行噪声分析,实验结果表明,利用HECTOR软件可以更为方便快速的获得参数,使其进行下一步研究。同时,对于所选大部分研究区域的GPS数据,白噪声+幂律噪声为较好的噪声模型,对于少数研究地区的GPS资料,诸如白噪声+广义高斯马尔科夫噪声、白噪声+ARMA（5）噪声等组合噪声为更好的噪声模型。（3）获取全球均匀分布的28个IGS站点,对GPS时间序列中非线性影响因素进行了分析说明,计算了非线性影响因素中大气负载的位移改正值。研究结果表明,大气负载对所选全球均匀分布的28个IGS站点的影响主要体现在垂直方向上,其负载位移均方根（RMS）的最大值可达4mm,且大气负载对测站影响的分布与纬度位置有明显的关联,中高地区影响较为显著,而低纬度地区受其影响相对较小。（4）利用大气负荷的位移影响值校正原始GPS站坐标时间序列,通过对改正后的数据进行分析,结果显示大气负载对所选区域70%的GPS站点不管在垂直方向还是水平方向对其非线性变化都有一定的改善效果。其加权均方根（WRMS）减小量可以达到1.51mm。最后,利用时间序列分析软件HECTOR对所选区域IGS站点未经大气负荷改正的时间序列和经大气负荷校正的时间序列中提取周期和半周期参数,计算结果表明,在GPS时间序列中添加大气负载改正确实会引起IGS基准站周年及半周年变化,尤其在垂直方向最为明显,其影响因站而异。对全球参考框架的建立及维护中,若考虑大气负载的影响,其精度将有毫米级的提升。（5）为了进一步获取环境负载中土壤水和积雪对GPS时间序列的影响值,将土壤水、积雪、大气负载进行累加获取其累计负载来分析累计负载对GPS时间序列中非线性影响的改正效果。研究发现其影响主要是在垂直方向上。对于大多数测站来讲,在垂直方向上其负载改正比较明显,在水平方向上,其负载改正相对较弱。与大气负荷不同,土壤水和积雪对GPS时间序列的影响与纬度无关。分析结果可以得出,其实环境负载主要影响的还是垂直方向的时间序列,对水平方向的影响相对较弱。

论文目录

摘要

abstract

第一章绪论

1.1 研究对象和意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 GPS时间序列分析研究进展

1.2.2 环境负载对GPS时间序列影响的研究进展

1.3 本论文的研究思路和创新点

第二章高精度GPS数据处理

2.1 数据处理理论及方法

2.1.1 基线解算基本原理

2.1.2 GLOBK网平差基本原理

2.2 GAMIT基线数据处理

2.2.1 GAMIT软件介绍

2.2.2 误差来源分析

2.2.3 GPS数据处理流程

2.2.4 数据处理精度分析

2.3 GLOBK网平差

2.3.1 网平差处理流程

2.3.2 网平差结果分析

2.4 本章小结

第三章 GPS坐标时间序列分析

3.1 时间序列分析软件及其基本理论

3.1.1 CATS及 HECTOR软件介绍

3.1.2 AIC/BIC数值分析法

3.1.3 频谱分析法

3.2 时间序列分析

3.2.1 趋势项、周期项的提取

3.3 最佳噪声模型分析

3.3.1 数据来源

3.3.2 噪声模型分析方法

3.3.3 选取最佳噪声模型

3.4 本章小结

第四章大气负载对GPS时间序列的影响分析

4.1 研究背景

4.2 数据来源

4.2.1 GPS数据

4.2.2 大气负载数据

4.3 数据处理策略

4.3.1 QOCA软件介绍

4.3.2 GPS数据处理策略

4.3.3 大气负载改正

4.3.4 评价指标

4.4 案例分析与讨论

4.4.1 大气负载位移时间序列的RMS分布

4.4.2 大气负载对GPS时间序列WRMS影响分析

4.4.3 周年振幅及半周年振幅分析

4.5 GAMIT与 QOCA所得大气负载值对比分析

4.6 本章小结

第五章土壤水、积雪对GPS时间序列的影响分析

5.1 数据来源

5.1.1 土壤水、积雪数据

5.2 算例分析

5.2.1 土壤水位移时间序列的RMS分布

5.2.2 积雪位移时间序列的RMS分布

5.2.3 地表负载对时间序列影响的WRMS分析

5.3 本章小结

结论与展望

本论文主要成果

研究内容的不足之处

下一步工作展望

参考文献

攻读学位期间取得的科研成果

致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 何月帆

导师: 张双成

关键词: 时间序列,噪声模型,大气负荷,土壤水,积雪负载

来源: 长安大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 自然地理学和测绘学

单位: 长安大学

分类号: P228.4

总页数: 71

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