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基于随机模型的IGS台站高精度解算及其时间序列分析

丁凯

  高精度的IGS台站基线向量解算结果可为地震的预测预报,地球动力学研究,地球物理和空间大地测量提供基础数据,但由于GPS信号在传播过程中受到多种误差源的影响,使得基线向量解算过程无法模型化,解算精度无法满足我们的需求,所以我们在解算过程中加入了三种常用的随机模型提高其解算精度,选取的随机模型是:(1)基于卫星高度角的模型,(2)基于信噪比的模型,(3)基于最小二乘残差的模型,然后通过时间序列的小波分析方法,剔除粗差项,分析基线向量随时间的变化规律,从而得出一些有益的结论。本文选取了BJFS(北京房山)、SHAO(上海佘山)、KUNM(昆明)和WUHN(武汉)四个位置相对较为均衡,数据观测质量稳定的国内IGS台站,选取的数据为这四个IGS站2008年每天的观测数据。本文的主要内容:首先介绍了研究问题的由来及国内外研究现状:接着又叙述了GPS定位的基本原理及精密定位的数学模型;然后对GAMIT软件进行了介绍,并将三种随机模型加入到了解算过程中,使用GAMIT软件对原始观测数据进行处理;最后使用时间序列的小波分析方法对解算结果进行分析,我们从处理的结果中可以看出,这三种随机模型都能不同程度的提高解算精度,其中基于最小二乘残差随机模型结果与真值更为接近,结果更可靠,可以更好的消除各种误差影响。由此我们发现,通过将随机模型引入到数据处理过程中,可以有效的提高IGS站的基线向量解算精度,这也为现代GPS数据处理提供了依据。……   
[关键词]:GAMIT;IGS;随机模型;时间序列;小波
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:山东科技大学2010年
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