[发明专利]基于相关系数的削弱坐标时间序列中CME影响的方法

说明书

技术领域

本发明属于GPS数据精密处理领域，涉及一种削减时间序列中CME影响的方法，尤其是涉及一种基于相关系数的削减坐标时间序列中CME影响的方法。

背景技术

共模误差（CME），是指在特定区域范围内，所有测站受到空间相关的共同误差。CME概念最初由Wdowinski于1997年提出，存在显著的空间分布特征。然而，由于受到空间不同因素影响，CME的空间分布存在非均匀性（Nikolaidis，2002）。因此，通常通过测站残差坐标时间序列的相关系数作为相关性的表征指标(Marquez-Azua，Demets，2003；SimonWilliams，2004)。

在空间相关误差领域，已有传统空间叠加滤波法、主成分分析法（PCA）、KLE（Karhunen-Loève expansion）等方法，这些滤波方法均基于空间均匀的假设。空间叠加滤波法假设所有测站受到的共模误差的影响，导致目标区域网的大小受到限制。主成分分析法将具有一定相关性的残差GPS时间序列的三个分量矩阵正交分解，获取一组相互正交的向量，这些主成分向量反映了对应时刻的残差向量在以特征向量表述的相应空间轴上的坐标，具有较好的空间响应。然而，当时间序列中含有较强的局部噪声影响时，PCA法提取信号及其对应的空间特性将受到影响。KLE方法将PCA法中采用的协方差矩阵标准化，得到相关系数矩阵，利用相关系数矩阵计算正交向量。KLE法能有效抑制局部效应影响，但空间特性准确度不高。基于GPS台站间的坐标时间序列相关系数叠加滤波（田云锋等，2011），采用台站间的相关性大小作为空间滤波的权重，同时考虑距离、总体相关性水平等因素，无需现有滤波方法所需的空间均匀分布这一假设。相关系数叠加滤波能够分离出单站一场和不同空间尺度上的共模误差，提高检测弱构造信息的能力。在200km尺度上存在较强的共模误差，随着距离的增加，测站之间的相关性逐渐减弱，直至2000km左右不再相关。该方法仍受制于测站间的相对距离。

目前削弱坐标时间序列中CME影响的方法主要存在两大不足：1)滤波效果受制于GPS坐标时间序列所在网的大小（即测站间距离）；2)能有效抑制局部效应影响，但空间特性准确度不高。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明提供了一种适用于任何大小的GPS网且能提高空间特性准确度的、基于相关系数的削弱坐标时间序列中CME影响的方法。

为解决上述技术问题，本发明采用如下的技术方案：

基于相关系数的削弱坐标时间序列中CME影响的方法，包括步骤：

步骤1，获取GPS测站坐标时间序列观测值，并获取GPS测站的残差坐标时间序列；

步骤2，从GPS网内选定基准站s，计算基准站s与GPS网内普通测站间的公共历元，并确定公共历元个数；所述的普通测站为GPS网内除基准站s外的测站；

步骤3，计算公共历元内基准站s与普通测站p间的相关系数r_sp；

步骤4，根据基准站s与普通测站p间的相关系数获取GPS网内所有普通测站共同作用于基准站s的共模误差其中，S-1为GPS网内参与共模误差计算的普通测站数目；r_sp为公共历元内基准站s与普通测站p间的相关系数；v_p,k和分别为第k个公共历元下普通测站p坐标时间序列的残差和标准差；

步骤5，从基准站s的原始坐标时间序列观测值中对应扣除普通测站共同作用于基准站s的共模误差。

上述GPS测站的残差坐标时间序列采用如下公式获得：