基于改進奇異譜分析方法提取GNSS坐標時間序列趨勢項及季節(jié)項信息.pdf

1、第一個GNSS連續(xù)觀測站在1991年1月20日建立以后，世界各國陸續(xù)建立更多的GNSS連續(xù)觀測站。并且隨著GNSS測量技術(shù)的進步及數(shù)據(jù)處理中模型精度不斷提高，在全球范圍內(nèi)已經(jīng)累積了20多年高精度的GNSS連續(xù)觀測數(shù)據(jù)。為研究不同時空尺度的地球物理現(xiàn)象如地球自轉(zhuǎn)、區(qū)域形變、地震形變監(jiān)測、冰后回彈、斷層滑動及全球板塊構(gòu)造運動提供重要的數(shù)據(jù)支持。
　　數(shù)據(jù)預(yù)處理是GNSS站點坐標時間序列分析的第一步工作，其主要內(nèi)容包括三部分:粗差探測與

2、剔除、缺損數(shù)據(jù)插值及階躍項改正。在采用小波分析和功率譜分析對GNSS站點坐標時間序列進行分析時，需要GNSS站點坐標時間序列去除線性趨勢并為零均值。首先，在時域上采用小波分析從GNSS站點坐標時間序列中提取的季節(jié)項進行分析。其次，采用功率譜分析對GNSS觀測數(shù)據(jù)進行分析時，結(jié)果發(fā)現(xiàn)在低頻處的譜能量較大且頻譜呈傾斜（斜率趨近于-1），這說明噪聲項中包含著閃爍噪聲;但隨著頻率的增加，在高頻處譜能量逐漸降低且頻譜趨于平緩（斜率趨近于0），這說

3、明噪聲項中包含著白噪聲。結(jié)果得出的閃爍噪聲和白噪聲模型組合也與GNSS站點坐標時間序列噪聲的最佳模型相符合。同時功率譜分析結(jié)果表明GNSS坐標時間序列中含有頻率(cpy)接近1.0和2.0的季節(jié)項。
　　在與GNSS觀測技術(shù)相關(guān)的系統(tǒng)誤差及各種地球物理效應(yīng)共同的影響下，GNSS站點時間序列中可能包含非長期趨勢項、階躍項、噪聲項以及振幅隨時間變化的季節(jié)項。如何將上述信息甚至一些原因不明確的其他信息從GNSS站點時間序列中分離出來是現(xiàn)

4、在時間序列研究的熱點。使用傳統(tǒng)參數(shù)模型去解決這些復(fù)雜的問題時具有局限性。作為一種從數(shù)據(jù)自身出發(fā)的無參自適應(yīng)的奇異譜分析方法可以在沒有使用原始數(shù)據(jù)中任何地球物理現(xiàn)象先驗信息的情況下將有用信息從從受到噪聲干擾的GNSS站點時間序列中提取出來。為改正傳統(tǒng)的奇異譜分析方法(SSA)具有相移現(xiàn)象缺點，本文提出一個改進奇異譜分析方法(SSA-PD)用于擬合GNSS站點時間序列。通過模擬數(shù)據(jù)計算表明模擬信號和改進奇異譜分析方法重構(gòu)信號殘差的均方根小于