本文關(guān)鍵詞：利用BFAST算法分析GPS時間序列

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【摘要】：隨著GPS科技的發(fā)展,以及全球連續(xù)運行觀測站網(wǎng)絡(luò)不斷完善,定位精度不斷提高,GPS技術(shù)已在越來越多的領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用。目前,連續(xù)運行參考站已經(jīng)累積了幾年甚至幾十年的觀測資料,研究長時間的GPS坐標(biāo)時間序列,可獲取板塊運動規(guī)律、地表沉降、地球振蕩周期變化等信息。但GPS時間序列中的跳躍點會干擾分析結(jié)果,嚴(yán)重影響GPS時間序列中提取的構(gòu)造及非構(gòu)造運動信號的精度。特別是由未知原因引起的跳躍點,由于其量級小,常常被當(dāng)作噪聲處理,且目前缺乏有效的探測方法。雖然手動探測的方法能較準(zhǔn)確地探測出量級及較小的GPS時間序列跳躍點,但隨著GPS時間序列數(shù)據(jù)長度和站點數(shù)量不斷增加,手動探測方法的效率將大大降低。因此,尋求合適的自動化探測方法對于GPS時間序列分析具有一定的必要性。BFAST(全稱為Breaks For Additive Season and Trend)算法通過探測跳躍點,自動地將時間序列分解成趨勢項、季節(jié)項以及殘差項。該算法用于GPS時間序列分析長期趨勢和季節(jié)項時,需顧及GPS時間序列兩方面的特性：1、利用GPS時間序列分析長期趨勢是基于跳躍點前后的速率保持不變的前提條件；2、GPS時間序列中少有季節(jié)項中存在跳躍點的情況。因此本論文中假定GPS時間序列中不存在季節(jié)項跳躍點,并基于GPS時間序列特性將BFAST算法進(jìn)行約束,使BFAST算法基于跳躍點擬合的趨勢項斜率保持一致。本文通過模擬的GPS時間序列來檢驗BFAST算法的可行性。根據(jù)中國陸態(tài)網(wǎng)GPS時間序列中的噪聲量級、季節(jié)項振幅模擬GPS時間序列,在不同位置加入不同量級的跳躍點,并利用蒙特卡羅方法統(tǒng)計準(zhǔn)則來檢驗BFAST算法的可行性。結(jié)果表明：加入約束條件的BFAST算法能較好地探測出模擬的GPS時間序列中的跳躍點、擬合線性趨勢項及季節(jié)項。并且該算法探測跳躍點的準(zhǔn)確度隨著跳躍點的量級增加而提高,擬合出模擬的GPS時間序列的趨勢項、季節(jié)項的精度隨信噪比增加而提高。然后,將BFAST算法用于中國大陸構(gòu)造環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)GPS時間序列分析,并將分析結(jié)果與中國大陸構(gòu)造環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)給出的跳躍點、趨勢以及周期參數(shù)進(jìn)行對比分析。結(jié)果表明,BFAST擬合季節(jié)項周年振幅和半周年偏差都小于2mm。由此可見,該算法對于季節(jié)項的估計精度較高；BFAST算法探測跳躍點的量級服從正態(tài)分布,滿足跳躍點在時間序列中的分布規(guī)律；取5%-95%置信區(qū)間作為該算法擬合速率項與中國陸態(tài)網(wǎng)給定速率偏差正確值區(qū)間,N、E、U三個方向的最大偏差值分別為1.45mm/yr、2.38mm/yr、 3.63mm/yr,與中國陸態(tài)網(wǎng)結(jié)果符合較好。速率差異性的主要原因是由于跳躍點的探測結(jié)果不同而導(dǎo)致趨勢斜率擬合結(jié)果的不同。本論文也將BFAST算法與其他自動半自動探測跳躍點方法進(jìn)行了對比分析。結(jié)果表明,BFAST算法自動探測GPS時間序列中跳躍點、分析趨勢項及季節(jié)項結(jié)果良好。BFAST算法具有精度高、抗噪能力強、自動等優(yōu)勢,可作為GPS時間序列的自動分析方法。
【關(guān)鍵詞】：GPS GPS時間序列 跳躍點 噪聲 BFAST
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P228.4
【目錄】：

• 摘要6-8
• Abstract8-12
• 第一章 緒論12-19
• 1.1 研究背景及意義12-13
• 1.2 研究現(xiàn)狀13-17
• 1.2.1 GPS時間序列模型13-14
• 1.2.2 GPS時間序列研究方法14-15
• 1.2.3 GPS時間序列跳躍點探測方法研究15-16
• 1.2.4 BFAST算法研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3 研究內(nèi)容17-19
• 第二章 理論與算法19-27
• 2.1 時間序列19-20
• 2.2 BFAST算法20-24
• 2.2.1 BFAST分解模型21-22
• 2.2.2 BFAST迭代探測跳躍點22-23
• 2.2.3 約束BFAST算法23-24
• 2.3 蒙特卡羅方法24-26
• 2.4 GPS時間序列譜分析26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第三章 BFAST用于模擬GPS時間序列分析27-41
• 3.1 模擬GPS時間序列27-30
• 3.1.1 時間序列模型建立27
• 3.1.2 GPS時間序列模擬27-30
• 3.2 BFAST用于模擬GPS時間序列數(shù)據(jù)30-35
• 3.3 模擬實驗結(jié)果的Monte Carlo統(tǒng)計分析35-40
• 3.4 本章小結(jié)40-41
• 第四章 BFAST用于實際GPS時間序列分析41-57
• 4.1 陸態(tài)網(wǎng)簡介41-42
• 4.2 中國陸態(tài)網(wǎng)GPS數(shù)據(jù)解算策略42-43
• 4.3 數(shù)據(jù)站點43-46
• 4.4 實驗結(jié)果分析46-55
• 4.4.1 周期項分析46-48
• 4.4.2 跳躍點分析48-49
• 4.4.3 速率項分析49-55
• 4.5 本章小結(jié)55-57
• 第五章 結(jié)論與展望57-59
• 結(jié)論57-58
• 展望58-59
• 致謝59-60
• 參考文獻(xiàn)60-63

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：756905