GPS单历元变形监测恒星日周期误差消除方法技术

一种GPS单历元变形监测恒星日周期误差消除方法，属于测绘科学技术领域。GPS卫星与地面监测站的几何位置关系是以恒星日为周期重复的，GPS系统误差具有整周日特性。现有系统误差消除方法中，延长观测时间对单历元来说行不通；根据卫星高度角和方位角建立误差模型，因太复杂没有实用性；离散恒星日滤波不是采用连续改正函数，难以对齐时间点。本发明专利技术采用时间序列最大相关系数确定复现周期，通过中值滤波滤去高频噪声，再以连续函数对系统误差建立改正模型并动态更新，可确定NEU三方向不同复现周期，消除高频噪声和周期误差，提高GPS单历元变形监测精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术是一种GPS单历元变形监测恒星日周期误差消除方法，属于“大地测量学与测量工程”学科中的“卫星大地测量学”

技术介绍
众所周知，GPS变形监测具有全天候、自动化、高采样率、稳定参考点设立自由等优势，因而广泛应于滑坡监测、高层建筑物监测、地壳形变监测、地震监测等。由于GPS卫星在天空动态飞行，同时地球也在自转，GPS卫星与地面监测站的几何位置关系是以一个整恒星日为周期重复的，GPS信号的各种系统性误差具有整周日特性，例如典型的多路径效应。由于恒星日周期性系统误差的存在，降低了GPS单历元变形监测的精度。因此，必须把GPS恒星日周期性系统误差从变形监测时间序列中消除，从而提高变形监测的精度。然而时至今日，仍然缺乏好的方法以消除GPS单历元时间序列中的周期性误差。现有的方法中，通过延长观测时间的方法对于单历元来说，是行不通的。根据卫星的高度角和方位角建立误差预测模型，在整个观测周期中，新卫星在视野中的出现和旧卫星的消失，卫星高度角和方位角处于复杂的变化中，非常复杂的预测模型并没有实用性。恒星日滤波通常采用星历文件求出每颗GPS卫星的复现周期，但变形监测时间序列是多颗卫星相位观测综合解算的结果，变形时间序列的周期并不与单颗GPS卫星的周期严格对应。恒星日滤波采用多天的加权平均值作为离散的改正数去修正新的时间序列，而不是采用连续的改正模型函数，并且改正的时间点上很难做到严格对齐。本专利技术是我们提出的GPS单历元变形监测时间序列恒星日周期性系统误差消除的全新技术方案，不同于现有技术方案，采用时间序列自身的最大相关系数来确定复现周期，通过在移动窗口进行中值滤波先滤去高频噪声，然后再采用连续函数对系统性成份建立严密改正模型，用于后续时间序列的恒星日系统误差改正。随着时间序列的增长，改正模型可以动态更新以保持其现势性。该技术方案的优点在于能确定N、E、U三个坐标轴方向具有微小差异的严密复现周期，消除高频噪声，并采用严密模型函数改正变形时间序列中系统性周期误差，从而提高GPS单历元变形监测时间序列的精度。
技术实现思路
一种GPS单历元变形监测恒星日周期误差消除方法，用于消除GPS单历元变形监测时间序列中的各类误差，其基本目标是提高GPS单历元变形监测的精度。本专利技术的创新点在于：提出采用时间序列自身的最大相关系数确定系统误差的复现周期，建立精密的系统误差改正函数模型，基于最小二乘原理严密解算模型参数，动态修正模型参数，在实践应用中，通过消除误差，可以提高GPS单历元变形监测的精度。本专利技术的基本特征在于，针对GPS单历元变形监测原始的时间序列，先进行中值滤波对偶然误差进行处理，在恒星日周期附近对时间序列前后循环比对，求得相关系数，最大相关系数对应的周期即为复现周期，建立移除周期后的观测历元与系统误差之间的连续函数模型，基于最小二乘原理求解模型参数估值，模型理论上严密，可获得非常高的逼近精度，从而获得最优的系统误差改正模型。由于恒星日周期性误差始终存在于GPS相位观测值中，在变形监测分析中必须消除各种误差。本专利技术方法简洁，易于编程实现，可操作性强，在实践中具有实用性，普遍适用于GPS时间序列周期性误差的处理。本专利技术的关键技术特征和流程包括以下内容：(A)对GPS单历元时间序列采用中值滤波，滤去高频噪声；(B)按最大相关系数法求得系统误差的复现周期，精确到秒；(C)重心化处理，从时间序列中移去其平均值；(D)从观测历元中移除系统误差的复现周期；(E)建立系统误差改正连续函数模型，基于最小二乘原理，解算得到模型系数；恢复被移去的时间序列均值，获得系统误差改正模型；(F)根据GPS单历元观测时间序列，定期重建系统误差改正模型，保持误差改正模型的现势性。附图说明图1GPS单历元变形监测时间序列恒星日周期性系统误差消除方法流程图。具体实施方式一种GPS单历元变形监测恒星日周期误差消除方法，其特征在于，具体实施中包括以下步骤：l）根据GPS单历元变形监测时间序列长度，设置移动窗口的大小为50至100历元之间，对移动窗口中的单历元观测值从小到大排序并取中值，通过中值滤波，滤去时间序列中的高频噪声；2）以86159±40秒为系统误差复现周期搜索范围，在一轮复现周期分断的两个时间序列之间，应该具有最大的相关性，即最大相关性对应的时间点为复现周期的起始点，以此求得精确到秒的复现周期，两时间序列、之间相关性为，其中为时间序列的长度，为的平均值，为的平均值；3）设时间序列中有共同的周期性系统误差，对进行精确建模，从中移去其平均值得，为的平均值；4）求出GPS单历元观测时间中所包含的复现周期的整周数，；5）从GPS单历元观测时间中移去个复现周期，得到；6）将缩小倍得到，，应该介于0与1之间；7）根据对建立函数模型，,其中，，，为模型参数，为模型逼近误差，为模型阶数（整数），可根据模型残差自适应调整；8）模型参数，，，为未知参数，为了解算模型参数，设矩阵：，,，其中为历元数；9）解算得到模型参数，其中为单位矩阵，为正则化因子，取0.01；10）的模型表达为；11）恢复的平均值，得到的模型表达式，此即周期性系统误差的表达式，可用于后续GPS单历元变形监测时间序列恒星日周期性误差的改正；12）从后续GPS单历元变形监测时间序列中移去系统误差；13）随着观测时间的推进，重复上述步骤，求解最新周期性系统误差的模型参数，保持周期性系统误差模型的现势性。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种GPS单历元变形监测恒星日周期误差消除方法，其特征在于，包括以下步骤：（l）根据GPS单历元变形监测时间序列长度，设置移动窗口的大小为50至100历元之间，对移动窗口中的单历元观测值从小到大排序并取中值，通过中值滤波，滤去时间序列中的高频噪声；（2）以86159±40秒为系统误差复现周期搜索范围，在一轮复现周期分断的两个时间序列之间，应该具有最大的相关性，即最大相关性对应的时间点为复现周期的起始点，以此求得精确到秒的复现周期，两时间序列、之间相关性为，其中为时间序列的长度，为的平均值，为的平均值；（3）设时间序列中有共同的周期性系统误差，对进行精确建模，从中移去其平均值得，为的平均值；（4）求出GPS单历元观测时间中所包含的复现周期的整周数，；（5）从GPS单历元观测时间中移去个复现周期，得到；（6）将缩小倍得到，，应该介于0与1之间；（7）根据对建立函数模型，,其中，，，为模型参数，为模型逼近误差，为模型阶数（整数），可根据模型残差自适应调整；（8）模型参数，，，为未知参数，为了解算模型参数，设矩阵：，,，其中为历元数；（9）解算得到模型参数，其中为单位矩阵，为正则化因子，取0.01；（10）的模型表达为；（11）恢复的平均值，得到的模型表达式，此即周期性系统误差的表达式，可用于后续GPS单历元变形监测时间序列恒星日周期性误差的改正；（12）从后续GPS单历元变形监测时间序列中移去系统误差；（13）随着观测时间的推进，重复上述步骤，求解最新周期性系统误差的模型参数，保持周期性系统误差模型的现势性。...

【技术特征摘要】
1.一种GPS单历元变形监测恒星日周期误差消除方法，其特征在于，包括以下步骤：（l）根据GPS单历元变形监测时间序列长度，设置移动窗口的大小为50至100历元之间，对移动窗口中的单历元观测值从小到大排序并取中值，通过中值滤波，滤去时间序列中的高频噪声；（2）以86159±40秒为系统误差复现周期搜索范围，在一轮复现周期分断的两个时间序列之间，应该具有最大的相关性，即最大相关性对应的时间点为复现周期的起始点，以此求得精确到秒的复现周期，两时间序列、之间相关性为，其中为时间序列的长度，为的平均值，为的平均值；（3）设时间序列中有共同的周期性系统误差，对进行精确建模，从中移去其平均值得，为的平均值；（4）求出GPS单历元观测时间中所包含的复现周期的整周数，；（5）从GPS单历元观测时间中移去个复现周期，得到；（6）将缩小倍得到，...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓兴升，周韬，黄小鹏，
申请(专利权)人：长沙理工大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43