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基于K均值聚类EEMD的CORS高程时间序列信号分析方法

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大地测量与地球动力学 2019年第10期39卷 1053-1057页

作者：张恒璟齐昕文汉江辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院阜新市123000 中国测绘科学研究院北京市100830

针对传统EEMD进行信号分解时信噪比低和部分模态混叠的问题,提出基于K均值聚类的CORS高程时间序列改进分析方法。通过添加正负白噪声的EEMD提高信号分解信噪比,基于K均值聚类方法对EEMD迭代过程中分解的各个IMF分量进行聚类分析。实验... 详细信息

针对传统EEMD进行信号分解时信噪比低和部分模态混叠的问题,提出基于K均值聚类的CORS高程时间序列改进分析方法。通过添加正负白噪声的EEMD提高信号分解信噪比,基于K均值聚类方法对EEMD迭代过程中分解的各个IMF分量进行聚类分析。实验结果表明,该方法提高信噪比3%以上,基于正交指数的分解精度提高26%以上,聚类结果能够解决IMF中近似的0.5 a、1 a、2 a周期信号的模态混叠问题。

关键词：高程时间序列模态混叠 K均值聚类信噪比正交指数

不同插值方法对CORS高程时间序列的影响分析

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测绘科学 2013年第1期38卷 16-17,46页

作者：田慧程鹏飞秘金钟中国测绘科学研究院北京100830 辽宁工程技术大学测绘与地理科学院辽宁阜新123000

在CORS站高程时间序列的研究中,当连续缺失较多数据时,插值显得尤为重要。为了较好地解决这个问题,本文尝试采用正交多项式拟合的方法,分别利用正交多项式拟合、拉格朗日和三次样条等插值方法对高程时间序列进行插值,并对不同方法的插... 详细信息

在CORS站高程时间序列的研究中,当连续缺失较多数据时,插值显得尤为重要。为了较好地解决这个问题,本文尝试采用正交多项式拟合的方法,分别利用正交多项式拟合、拉格朗日和三次样条等插值方法对高程时间序列进行插值,并对不同方法的插值结果进行了分析比较,验证了正交多项式拟合的可行性及有效性。结果表明:在高程时间序列插值中,三次样条插值结果较差;连续缺失3个点及以下时,正交多项式拟合、拉格朗日插值结果均较好,插值效果相当;随着缺失点数量的增加,正交多项式拟合结果要优于另2种方法。

关键词：拉格朗日三次样条正交多项式高程时间序列 CORS站

我国IGS基准站高程时间序列抗差功率谱估计

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测绘科学 2012年第3期37卷 52-53,65页

作者：张恒璟程鹏飞郭英辽宁工程技术大学辽宁阜新123000 中国测绘科学研究院北京100830 山东科技大学海岛(礁)测绘技术国家测绘局重点实验室山东青岛266510

为更清晰地了解基准站高程序列的周期运动特性,本文采用抗差最小二乘迭代与功率谱估计相结合的方法,分析了我国6个IGS基准站近11年观测得到的高程时间序列数据。在功率谱分析获取准确的高程运动第一主周期项的基础上,继续抗差迭代,并分... 详细信息

为更清晰地了解基准站高程序列的周期运动特性,本文采用抗差最小二乘迭代与功率谱估计相结合的方法,分析了我国6个IGS基准站近11年观测得到的高程时间序列数据。在功率谱分析获取准确的高程运动第一主周期项的基础上,继续抗差迭代,并分离出高程方向运动的其他主周期项和振幅,得到了主要周期项对高程方向运动能量的贡献大小,基准站高程方向具有接近一年的年周期运动和多于一年的第二主周期项运动,半周年项运动所占的比重很小。

关键词：高程时间序列抗差估计功率谱主周期

基于CEEMDAN和小波包多阈值的GNSS高程时间序列去噪方法

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大地测量与地球动力学 2022年第10期42卷 1005-1009页

作者：于宏旭文汉江刘焕玲董杰蔺文奇辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁省123000 中国测绘科学研究院北京市100036

为提高GNSS高程时间序列的去噪效果,以仿真信号和拉萨站2000~2020年高程时间序列为例,采用自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)方法将信号分解成若干个特征... 详细信息

为提高GNSS高程时间序列的去噪效果,以仿真信号和拉萨站2000~2020年高程时间序列为例,采用自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)方法将信号分解成若干个特征模态函数(intrinsic mode function,IMF),对每个IMF分量进行小波包多阈值分解,依据不同节点能量占IMF总能量百分比选择不同的阈值准则,将降噪后的节点重构得到降噪后的IMF分量,进而得到降噪后的时间序列。利用信噪比、均方根误差等指标对比分析本文方法、EMD、CEEMDAN、小波去噪和小波包多阈值去噪等5种方法的去噪效果。结果表明,本文方法效果最优。

关键词：高程时间序列 CEEMDAN 小波包多阈值去噪

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我国CORS站高程时间序列变化规律分析

我国CORS站高程时间序列变化规律分析

作者：田慧辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

CORS最早诞生于20世纪，是GPS/GNSS技术发展的产物。经过十多年的不断发展，CORS网坐标时间序列数据不断积累，利用测站高程分量坐标的单日解可以进行多方面研究，但是测站坐标受到由多种地球物理因素引起的季节性变化的影响，所以需要... 详细信息

CORS最早诞生于20世纪，是GPS/GNSS技术发展的产物。经过十多年的不断发展，CORS网坐标时间序列数据不断积累，利用测站高程分量坐标的单日解可以进行多方面研究，但是测站坐标受到由多种地球物理因素引起的季节性变化的影响，所以需要对高程时间序列的周期项运动进行分析。本文采用中国地壳运动观测网络（Crustal Movement Observation Network OfChina,CMONOC）十一年（1999.1至2009.12）观测资料，通过GAMIT/GLOBK计算的GPS数据，在获取GPS坐标序列基础上，采用功率谱和小波分析的方法，研究我国CORS站坐标高程分量周期运动变化，揭示我国CORS站高程方向的运动规律。本文主要做了以下工作： 1不同插值方法对时间序列数据缺失的影响分析 GPS高程时间序列存在不连续情况，此时应用进行谱分析和小波分析时就需要插值，以获得均匀采样的时间序列。利用拉格朗日、三次样条和正交多项式拟合三种插值方法对缺失点进行插值，通过比较分析发现，拉格朗日和三次样条插值方法适合对连续缺值点较少的情况，而正交多项式拟合法给时间序列数据连续缺值较多的问题提供了一个较好的解决方法。 2CORS站高程时间序列的谱分析和小波分析通过功率谱方法和小波技术，分析了CORS站高程时间序列的周期变化规律及影响其变化的因素，发现大部分测站主要存在半年周期运动和年周期运动，尤其以年周期运动为主。 3长跨度高程速度场的影响分析利用所建立的多项式模型计算CORS站高程分量速度场，采用线性拟合计算区域网站点高程分量的速度场，根据基准站和区域网站点的垂向速度，分析了我国大范围的地壳垂直形变特征，我国大部分地区处于上升运动趋势，川滇块体，北京地区等以沉降为主。

关键词： CORS 高程时间序列正交多项式拟合谱分析小波分析

CORS高程时间序列非线性趋势项模式识别与估计

同方学位论文库评论

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导航定位学报 2022年第2期10卷 152-158页

作者：张恒璟王蕾金泽林兰文琦齐昕辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁阜新123000

针对传统线性模型拟合连续运行参考站(CORS)高程时间序列使测站运动趋势单一化的问题,提出一种基于CORS高程时间序列本身的非线性趋势项定量识别与估计方法。该方法首先用K均值聚类整体经验模态分解方法,对CORS高程时间序列进行分解;其... 详细信息

针对传统线性模型拟合连续运行参考站(CORS)高程时间序列使测站运动趋势单一化的问题,提出一种基于CORS高程时间序列本身的非线性趋势项定量识别与估计方法。该方法首先用K均值聚类整体经验模态分解方法,对CORS高程时间序列进行分解;其次,基于排列熵理论对非线性趋势项定量识别,统计决策适合的趋势项模型,并估计模型参数。实验结果表明:基于排列熵的非线性趋势项定量识别方法避免了人为判别误差,准确地反映了序列自身的变化趋势;通过比较傅里叶、正弦函数、线性多项式三种模型的拟合效果,发现傅里叶模型拟合效果最佳。

关键词：高程时间序列趋势项排列熵模型拟合定量估计

一种基于混沌理论和LSTM的GPS高程时间序列预测方法

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导航定位学报 2020年第1期8卷 65-73页

作者：李世玺孙宪坤尹玲张仕森上海工程技术大学电子电气工程学院

为了进一步提高全球定位系统(GPS)进行噪声分析或形变监测的可靠性,根据高程时间序列的特点,提出1种基于混沌理论和长短期记忆神经网络(LSTM)的混合预测模型:对时间序列进行经验模态分解(EMD)并降噪,去除序列包含的白噪声部分;求取时间... 详细信息

为了进一步提高全球定位系统(GPS)进行噪声分析或形变监测的可靠性,根据高程时间序列的特点,提出1种基于混沌理论和长短期记忆神经网络(LSTM)的混合预测模型:对时间序列进行经验模态分解(EMD)并降噪,去除序列包含的白噪声部分;求取时间序列的延迟时间,嵌入维数以及李雅普诺夫指数,证明GPS高程站心坐标时间序列具有混沌特性;然后重构序列相空间;最后将相空间每1维特征向量作为LSTM的时间步输入网络进行训练,建立预测模型。实验结果表明,该方法能够提高预测的可靠性,且模型具有一定的泛化能力。

关键词：全球定位系统高程时间序列经验模态分解混沌分析长短期记忆神经网络混合预测模型

IGS连续运行参考站高程时间序列功率谱分析

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太赫兹科学与电子信息学报 2014年第1期12卷 103-107页

作者：周亚王立峰张思慧赵刚张恒璟中国人民解放军95937部队辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院

为提高GPS数据的精确度和可靠性,采用最小二乘平差原理、最小二乘平差的3倍单位权中误差限差准则和稳健估计粗差探测的四分位距(IQR)准则,对数据进行粗差探测、剔除、分类处理与比较,并基于MATLAB平台采用时间序列拟合模型与谱分析法对... 详细信息

为提高GPS数据的精确度和可靠性,采用最小二乘平差原理、最小二乘平差的3倍单位权中误差限差准则和稳健估计粗差探测的四分位距(IQR)准则,对数据进行粗差探测、剔除、分类处理与比较,并基于MATLAB平台采用时间序列拟合模型与谱分析法对我国国际GNSS服务组织(IGS)站的高程分量数据进行研究。通过对北京房山站高程数据的研究可以看出,GPS点位高程分量的时间序列的残差序列近似于正弦函数,周期近似为1年,振幅为0.03,高程分量数据不仅存在很明显的线性趋势,而且存在较明显的周期特性。表明最小二乘原理、误差限差和IQR准则可以很好地体现高程数据的线性特征、周期特征及残差谱特征。

关键词：连续运行参考站高程时间序列快速傅里叶变换功率谱

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北京房山站神经网络高程时间序列分析

地球物理学进展 2014年第3期29卷 1084-1089页

作者：张思慧赵刚张恒璟黄声和辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院阜新123000 福建船政交通职业技术学院福州350007

为了更好地分析高程时间序列的变化规律,使其能更好地应用到地壳运动监测.本文对房山站观测数据先采用PanTa方法剔除异常值,然后进行混沌动力学系统检验.经检验可知,北京房山站高程时间序列为非线性、非稳态时间序列,观测系统为部分确... 详细信息

为了更好地分析高程时间序列的变化规律,使其能更好地应用到地壳运动监测.本文对房山站观测数据先采用PanTa方法剔除异常值,然后进行混沌动力学系统检验.经检验可知,北京房山站高程时间序列为非线性、非稳态时间序列,观测系统为部分确定性机制低阶混沌动力系统.因此对数据进行正则化RBF网络相空间重构和小波神经网络滤波,然后再对数据进行加窗谱估计、最小差距拟合和去除趋势FFT周期拟合计算分析.计算结果显示,北京房山站高程时间序列的平均谱功率为7694W,年周期为0.994～1.109(年),半年周期为0.438～0.617(年),年周期为0.247～0.378(年).分析计算结果表明,该时间序列斜趋势不明显,随机性不明显,其存在着年周期性、半年周期性和季周期性,其中年周期最为明显.

关键词：高程时间序列 RBF神经网络小波神经网络加窗谱估计最小差距法