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        降雨對GPS時間序列及其噪聲的影響分析

        2020-07-14 01:45:02蘆東旭聞燕豪
        工程技術(shù)研究 2020年11期
        關(guān)鍵詞:方向利用

        蘆東旭,聞燕豪

        (山東省煤田地質(zhì)局物探測量隊(duì),山東 濟(jì)南 250014)

        利用GPS基準(zhǔn)站時間序列計(jì)算得出的站點(diǎn)形變信息,作為觀測板塊運(yùn)動的直觀手段被廣泛應(yīng)用于地殼運(yùn)動和構(gòu)造變形研究[1-2]。但受經(jīng)濟(jì)、人力等因素影響,我國大陸構(gòu)造環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)(陸態(tài)網(wǎng))間距較大,降雨時段,GPS接收機(jī)附近水汽信息劇烈變化,由此引入的基線解算誤差造成了時間序列點(diǎn)值的異常偏移,而時間序列中的瞬時信號對噪聲估計(jì)有重要影響[3]。譜分析和最大似然估計(jì)(maximum likelihood estimator,MLE)被廣泛用于時間相關(guān)噪聲的確定,估計(jì)相關(guān)噪聲的特性和強(qiáng)度[4-8]。文章通過對比山東陸態(tài)網(wǎng)GPS時間序列與降雨信息,確定降雨與GPS時間序列中異常偏移的關(guān)系,并利用降雨時間窗口剔除GPS時間序列中對應(yīng)時段的坐標(biāo)信息,然后通過CATS軟件分析剔除窗口期坐標(biāo)信息前后的頻譜特征和噪聲特性。

        1 GPS基準(zhǔn)站數(shù)據(jù)處理

        陸態(tài)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理采用的是美國麻省理工學(xué)院(MIT)和加州大學(xué)Scripps海洋研究所(SIO)研制的GAMIT/GLOBK軟件。數(shù)據(jù)解算策略:(1)利用GAMIT10.7軟件求解陸態(tài)網(wǎng)站點(diǎn)和衛(wèi)星軌道的松弛約束解。(2)利用GLOBK軟件將區(qū)域內(nèi)的站點(diǎn)的約束解與周邊IGS核心跟蹤站的已有松弛解合并,得到所有站點(diǎn)的松弛約束解。(3)通過GLOBK軟件,利用卡爾曼濾波平差計(jì)算,獲得站點(diǎn)在ITRF2008坐標(biāo)框架下的NEU坐標(biāo)時間序列。

        2 GPS時間序列受降雨影響分析

        文章以3倍RMS作為粗差探測的取舍準(zhǔn)則,以時間序列坐標(biāo)值減去對應(yīng)算術(shù)平均值的殘差項(xiàng)為分析樣本,殘差值與3σ比較,大于3σ則標(biāo)記為異常點(diǎn)。將各測站時間序列異常點(diǎn)與降水情況對比,能夠比較明顯地反映出時間序列中異常點(diǎn)主要出現(xiàn)在降雨時間窗口附近,如圖1所示。以24h為時間尺度,刪除降雨時間窗口內(nèi)數(shù)據(jù)后,時間序列異常點(diǎn)數(shù)量如表1所示,可以看出:(1)GPS時間序列異常點(diǎn)分布與降雨有較大相關(guān)性,主要原因?yàn)槭芙涤暧绊?,GAMIT采用的函數(shù)誤差改正模型因?yàn)闇囟?、濕度、氣壓劇烈變化殘留誤差增大。(2)刪除降雨時間24h窗口內(nèi)GPS時間序列數(shù)據(jù)后,GPS時間序列NEU三方向異常點(diǎn)數(shù)量降低分別為38%、40%、33%。

        3 GPS時間序列噪聲分析

        GPS時間序列的功率譜可表示為

        式中:Px(f)為GPS時間序列功率譜密度;f為頻率;P0和f0為常數(shù);k為譜指數(shù)。k值的大小能夠判定噪聲特性。當(dāng)k取值區(qū)間為(-3,-1)時,為非靜態(tài)過程;當(dāng)k取值區(qū)間為(-1,1)時,為靜態(tài)過程;當(dāng)k值為0時,為高斯白噪聲;當(dāng)k值為-1時,為閃爍噪聲;當(dāng)k值為-2時,為隨機(jī)漫步噪聲。

        圖1 HZEZ站GPS坐標(biāo)時間序列NEU方向異常點(diǎn)與降水情況

        文章選用CATS軟件進(jìn)行噪聲參數(shù)值估計(jì),該程序主要采用最大似然估計(jì)法,概率似然值如下:

        表1 刪除數(shù)據(jù)前后各站點(diǎn)時間序列異常點(diǎn)個數(shù)統(tǒng)計(jì)

        式中:C為假定噪聲的協(xié)方差矩陣;N為歷元個數(shù);為殘差項(xiàng)。

        GPS時間序列最優(yōu)噪聲模型為WN+FN模型,部分情況下存在RWN噪聲。文章將刪除降雨窗口期數(shù)據(jù)后的時間序列,以“天”為單位合并后,利用CATS軟件進(jìn)行分析。

        首先利用譜密度分析,確定各方向時間序列的譜指數(shù),如表2所示??梢缘贸觯海?)GPS原始時間序列譜指數(shù)屬于區(qū)間(-1,0),以白噪聲(WN)+閃爍噪聲(FN)為主。(2)降雨窗口期GPS數(shù)據(jù)刪除后,水平方向時間序列譜指數(shù)有所增大,譜指數(shù)仍然屬于區(qū)間(-1,0)。垂直方向刪除24h數(shù)據(jù)出現(xiàn)譜指數(shù)減小,部分站點(diǎn)譜指數(shù)落入?yún)^(qū)間(-2,-1),但48h數(shù)據(jù)刪除序列譜指數(shù)仍然屬于區(qū)間(-1,0)。

        利用CATS計(jì)算WN+FN噪聲模型下的最大似然值及各類噪聲的參數(shù)值,如表3所示。(1)原始時間序列以WN+FN為主,與譜分析結(jié)果相同。(2)垂直分量的噪聲參數(shù)值明顯大于水平分量,這與研究得出的垂直方向精度低于水平方向精度的結(jié)論相同。

        表2 測站時間序列譜指數(shù)

        表3 測站時間序列噪聲參數(shù)估值

        4 結(jié)論

        (1)GPS時間序列中異常點(diǎn)與降雨有較強(qiáng)的相關(guān)性,當(dāng)GPS站點(diǎn)跨度較大時,由于各站點(diǎn)環(huán)境差異明顯,GAMIT模型不能完全消除降雨影響。大跨度GPS基線時間序列需進(jìn)一步消除降雨影響。

        (2)GPS時間序列水平方向以白噪聲和閃爍噪聲為主,水平方向噪聲小于垂直方向,進(jìn)一步證明GPS水平精度高于垂直精度。

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