GPS坐标时序共模误差提取方法研究

严丽; 罗正东; 李萌; 邹小平

doi:10.12265/j.gnss.2022135

GPS坐标时序共模误差提取方法研究

doi: 10.12265/j.gnss.2022135

严丽^{1, 2, 3,},
罗正东^{1, 2,},
李萌^{1, 2, ,},
邹小平^{1, 2,}

1.
东华理工大学江西省数字国土重点实验室, 南昌 330013
2.
东华理工大学测绘工程学院, 南昌 330013
3.
江西省防震减灾与工程地质灾害探测工程研究中心, 南昌 330013)

基金项目: 国家自然科学基金(41704031)；江西省数字国土重点实验室开放基金项目(DLLJ202213, DLLJ202203)；江西省防震减灾与工程地质灾害探测工程研究中心开放基金(SDGD202109).

详细信息

作者简介:
严丽：(1988—)，女，博士，讲师，研究方向为GNSS数据处理与分析

罗正东：(1997—)，男，硕士，研究方向为GNSS地震地壳形变分析

李萌：(1986—)，男，博士，讲师，研究方向为GNSS数据处理与地壳形变分析

通信作者:
李　萌E-mail: nemon419@foxmail.com

中图分类号: P228
计量
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出版历程
- 收稿日期: 2022-07-31
- 录用日期: 2022-10-13
- 网络出版日期: 2022-11-19

GPS coordinate time series common mode error extraction methods

YAN Li^{1, 2, 3
,},
LUO Zhengdong^{1, 2
,},
LI Meng^{1, 2
, ,},
ZOU Xiaoping^{1, 2
,}

1.
Key Laboratory for Digital Land and Resources of Jiangxi Province, East China University of Technology, Nanchang 330013, China
2.
Faculty of Geomatics, East China University of Technology, Nanchang 330013, China
3.
Engineering Research Center for Seismic Disaster Prevention and Engineering Geological Disaster Detection of Jiangxi Province, East China University of Technology, Nanchang 330013, China

摘要

摘要: 针对GPS坐标时序数据中存在的共模误差(CME)，研究利用堆栈滤波(SF)、网络反演滤波(NIF)和主成分分析(PCA)三种方法进行剔除，以提高GPS监测区域地表位移的精度. 通过构建GPS坐标时序模型，去除明显构造运动，提取噪声残差时序，将隐含在噪声残差时序中的区域CME利用SF、NIF、PCA方法提取出来. 以日本房总半岛2019—2021年GPS坐标时序为例，比较三种方法和GPS站点空间分辨率对CME提取的影响，分析CME去除前后慢滑移地表位移的变化. 研究结果表明：SF、NIF、PCA方法提取CME的结果基本一致；GPS站点空间分辨率降低，提取的CME离散度增大；CME对慢滑移地表水平位移的大小和方向均会产生影响，需进行剔除.
- GPS /
- 坐标时序 /
- 共模误差(CME) /
- 堆栈滤波(SF) /
- 网络反演滤波(NIF) /
- 主成分分析(PCA)
Abstract: The common mode errors (CMEs) existing in the Global Positioning System (GPS) coordinate time series are removed using the stack filter (SF), network inverse filter (NIF) and principal component analysis (PCA) methods, to improve the accuracy of GPS monitoring regional surface displacements. By building GPS coordinate time series model, remove the obvious tectonic movements, and extract the noise residuals. Then, the CMEs in the residuals are extracted with the SF, NIF, PCA methods. Using 2019-2021 GPS coordinate time series in Japan’s Boso peninsular, the SF, NIF, and PCA methods of extracting the CMEs are compared, the effects of different GPS site spatial resolutions on the CMEs are analyzed, and the surface displacements before and after removing the CMEs are analyzed. The results show that the performances of the SF, NIF and PCA methods to extract the CMEs are consistent. The spatial resolution of GPS sites decreases, and the dispersion of the extracted CMEs increases. The CMEs affect the size and direction of the slow slip surface displacements, so they need to be removed.
- GPS /
- coordinate time series /
- common mode error (CME) /
- stack filter /
- principal component analysis (PCA) /
- network inversion filter (NIF)

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图 1 日本房总半岛区域GPS站空间分布

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图 2 GPS坐标时序预处理

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图 3 三种方法提取CME比较

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图 4 不同空间分辨率的GPS站点

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图 5 不同GPS站点空间分辨率条件下提取CME的RMS值

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图 6 去除CME前后的慢滑移信号

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图 7 去除CME前后的水平位移

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图 8 去除CME前后的高程位移

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