歐洲地區IGS基準站坐標時間序列各分量方向最優噪聲模型變化探討

楊登科

(鐵道第三勘察設計院集團有限公司,天津 300142)

歐洲地區IGS基準站坐標時間序列各分量方向最優噪聲模型變化探討

楊登科

(鐵道第三勘察設計院集團有限公司,天津 300142)

針對現有坐標時間序列研究中各分量方向間噪聲特性對比研究較少,本文選取歐洲地區58個IGS基準站11年的坐標時間序列,采用不同的噪聲模型組合對它們進行噪聲分析并就各分量方向間的噪聲特性進行對比。結果表明,各測站在NEU分量表現出不同的噪聲特性,因此分析時間序列變化特征的物理解釋時需對各分量區別對待;垂直分量的有色噪聲、振幅等明顯大于水平方向,與一般認為的垂直分量精度低于水平分量相一致。

坐標時間序列;最優噪聲模型;分量方向;極大似然估計;噪聲特性

0 引 言

20多年累積的IGS基準站坐標時間序列序列,已成為大地測量學和地球動力學研究(地殼形變監測、全球板塊動力學研究、區域構造運動等)的主要數據之一。針對GPS坐標時間序列建立適當的噪聲模型,可實現形變信號和噪聲的有效分離,其結果可精化速度場,為板塊運動引起的線性構造形變以及各種非線性形變的分離提供準確的基礎數據[1]。

當前,國內外學者對GPS坐標時間序列各分量方向的噪聲特性進行了研究。如文獻[2]中李昭對中國區域11個IGS基準站的坐標時間序列數據進行了噪聲特性分析,并指出中國區域IGS基準站各分量的噪聲特性存在多樣性;文獻[3]中蔣志浩等利用CGCS2000坐標系下的29個CORS站坐標時間序列進行了噪聲分析,得出我國CORS站的東西分量比南北分量具有較大的閃爍噪聲,并提出這主要與我國周邊IGS站框架點分布有關;文獻[4]中李靖分析了“陸態網絡”基準站坐標時間序列的噪聲特性,指出在水平方向,E分量比N分量具有較大的隨機漫步噪聲和閃爍噪聲。由于對各分量方向間的噪聲特性缺乏系統詳盡的對比分析,因此采用不同的噪聲模型組合對歐洲地區58個IGS基準站坐標時間序列數據進行噪聲分析,并就各分量方向間的噪聲特性進行對比是極為必要的。

本文的主要目的是采用多種類的噪聲模型組合分析歐洲地區58個IGS基準站坐標時間序列的隨機特性,并對各分量方向內的噪聲特性進行對比分析,從而得出有意義的結論。

1 數據及分析策略

1.1數據介紹

使用SOPAC提供的歐洲地區58個IGS基準站2001.0014-2011.9986的坐標時間序列數據,地理位置如圖1所示(由于站數較多,未標注IGS基準站站名)。

1.2數據處理策略

能有效確定GPS坐標時間序列噪聲特性的方法通常有兩種:極大似然估計和功率譜分析,分別從時間域和頻率域對GPS坐標時間序列進行噪聲分析。極大似然估計可避開頻譜分析需要均勻采樣、依賴頻譜平均的局限性,被認為是目前最準確的噪聲分析方法。本文選取WN、FN+WN、RWN+WN、FN+RWN+WN、PL+WN、FOGM+WN、FOGM+RWN+WN共七個噪聲模型,采用CATS軟件對IGS基準站各分量方向進行噪聲分析[5]。

1.3最優噪聲模型評價準則

選用Langbein提出的保守準則判斷不同模型的優劣,具體的最優噪聲模型評價準則可參見文獻[1]。

2 GPS坐標時間序列最優噪聲模型的建立

2.1譜指數的求取

譜指數計算是一種有效判斷噪聲模型的方法,利用CATS軟件求取各測站在不同分量方向的譜指數,由于站數較多,本文僅列出5個測站的譜指數(下同),結果如表1所示。

表1 各分量方向的譜指數

從表1可以看出,各分量方向的譜指數均不相同,且均不等于0,表明各分量方向均包含有色噪聲。對歐洲地區58個IGS基準站各分量方向譜指數的平均值進行了統計,如圖2所示。

圖2 N、E、U三方向譜指數對比

由圖2可見,N、E、U三方向譜指數平均值差別不大,N方向譜指數平均值最大。

2.2GPS時間序列最優模型的建立

采用1.2節的數據處理策略和1.3節的最優噪聲模型評價準則,對選取的歐洲地區58個IGS基準站坐標時間序列各分量方向進行上述7種組合噪聲模型分析,得到各分量方向的最優噪聲模型[6-8],結果如表2所示。

表2 各分量方向的最優噪聲模型

由表2可知,各測站在不同分量方向的最優噪聲模型是可變的,時間序列在一個分量方向求得的最優噪聲模型僅能代表此方向,因此在對時間序列進行噪聲模型等的研究時,需指出相應方向。對歐洲地區58個IGS基準站各分量方向的最優噪聲模型進行統計,結果如圖3所示。

圖3 N、E、U三方向最優噪聲模型對比

由圖3可知,N、E、U三方向最優噪聲模型主要為FN+WN和PL+WN,其余噪聲模型組合所占比例都較小;各測站的最優噪聲模型是可變的,且N、E、U三方向表現出不同的最優噪聲模型變化特征。

2.3FN+RW+WN噪聲分量對比

對FN+RW+WN中各噪聲分量在每個方向所占比值進行了統計,如圖4所示。

圖4 N、E、U三方向噪聲分量對比

由上圖可知,閃爍噪聲為噪聲的主要成分,在N、E、U三方向所占比例均達到了50%;垂直分量有色噪聲(FN和RW均為有色噪聲)明顯大于水平分量,這與一般認為的垂直分量精度低于水平分量相一致。

2.4振幅的求取

圖5 N、E、U三方向振幅對比

由圖5可知,N、E方向振幅大致相同,且遠小于垂直方向。

3 結束語

隨著GPS的快速發展,針對GPS坐標時間序列建立適當的噪聲模型,實現形變信號與噪聲的有效分離,是GPS數據處理領域的熱點問題。本文利用歐洲地區58個IGS基準站坐標時間序列數據,采用多種類的噪聲模型組合對其進行噪聲分析并對比各分量方向間的噪聲特性。結果表明:各測站在N、E、U分量方向表現出不同的噪聲特性,因此分析時間序列變化特征的物理解釋時需對各分量區別對待;垂直分量的有色噪聲、振幅等明顯大于水平方向,這與一般認為的垂直分量精度低于水平分量相一致。

[1] 楊登科,安向東,黃廣利,等. 不同GPS時間序列跨度對噪聲模型建立的影響[J]. 測繪科學,2016(5):33-37.

[2] 李昭. GPS坐標時間序列的非線性變化研究[D]. 武漢:武漢大學,2012:1-178.

[3] 蔣志浩,張鵬,秘金鐘,等. 顧及有色噪聲影響的CGCS2000下我國CORS站速度估計[J]. 測繪學報,2010,39(4):355-363.

[4] 李靖. “陸態網絡”基準站坐標時間序列變化特性分析[D]. 鄭州:解放軍信息工程大學,2013.

[5] 楊登科,鄧連生,安向東,等. IGS基準站坐標時間序列最優噪聲模型變化探討[J]. 測繪地理信息,2016(1):7-10.

[6] 張彥芬,畢剛,陳華,等. 山西CORS坐標時間序列噪聲特征分析[J]. 大地測量與地球動力學,2012,32(4):61-66.

[7] 田云鋒. GPS位置時間序列中的中長期誤差研究[D]. 北京:中國地震局地質研究所,2011:1-124.

[8] 蘇利娜,丁曉光,張彥芬,等. 陜西連續GPS基準站坐標時間序列分析[J]. 大地測量與地球動力學,2014,34(5):106-110.

TheAnalysisontheBestNoiseModelChangeoftheComponentDirectionofIGSReferenceStationCoordinateTimeSeriesinEurope

YANGDengke

(The3rdRailwaySurveyamp;DesignInstitute,Tianjin300142,China)

According to the fact that there is on enough research on the comparison of noise characteristics among different components, this paper focusing on the coordinate time series of 58 reference stations in Europe for 11 years, noise analysis has been implemented using different noise model combination and the noise characteristics of each component direction are compared. From these analysis, the noise characteristics in the NEU component of each station is variable, so it is necessary to treat each component differently when analysing the physical interpretation of time series variation characteristics; the coloured noise and amplitude of the vertical component are obviously larger than the horizontal direction, which is consistent with the generally considered the accuracy of the vertical component lower than the horizontal component.

Position time series; optimal noise model; component direction; maximum likelihood estimation; noise characteristics

10.13442/j.gnss.1008-9268.2017.05.004

P228.4

A

1008-9268(2017)05-0021-04

2017-05-30

聯系人: 楊登科 E-mail: 624892261@qq.com

楊登科(1990-),男,河南商丘人,碩士，助理工程師,主要從事GPS坐標時間序列分析及應用、變形監測等研究。