一种基于去趋势互相关分析的GNSS影像生成方法技术

本发明专利技术公开了一种基于去趋势互相关分析的GNSS影像生成方法，该方法包括以下步骤：S1、获取GNSS测站坐标时间序列的观测值，并获取每个GNSS测站的坐标；S2、提取GNSS测站坐标时间序列观测值中共同跨度的部分；S3、计算GNSS测站坐标时间序列共同跨度部分的速度及其不确定性；S4、选择参考站和对比站，对其进行去趋势互相关分析，计算去趋势互相关系数；S5、逐一对所有GNSS测站进行空间滤波，得到滤波后速度；S6、将研究区域格网化，逐一对格网点进行空间插值，最终生成GNSS影像。本发明专利技术通过原始序列线性趋势相关性对测站速度的相关性进行描述，充分利用了原始序列中的信息，避免了速度估值重复使用导致不确定性的放大；提高了滤波可靠性，确保了插值结果的可靠性。

A method of GNSS image generation based on de trend cross correlation analysis

【技术实现步骤摘要】
一种基于去趋势互相关分析的GNSS影像生成方法
本专利技术涉及GNSS数据精密处理
，尤其涉及一种基于去趋势互相关分析的GNSS影像生成方法。
技术介绍
近年来，国内外建立了各种GNSS监测网络，测站数目日益增多，极大地扩展了GNSS测站的覆盖范围，产生了大量的观测数据，为监测地壳形变提供了基础；因此，利用GNSS坐标时间序列生成地壳形变影像已成为现实(Hammondetal.,2016)。然而，地壳形变在不同空间尺度下呈现出既有广泛分布，又有局部突变的空间分布特征；若不能有效地描述地壳形变的空间特征，会严重影响地壳形变影像结果的可靠性与地学解释。以往，测站之间的相关性主要利用任意两个测站组成的测站对的残差时间序列进行计算，这样，一方面会引入由于速度模型建模导致的误差，另一方面，会大大减少原始时间序列的有效信息。本专利技术提供了一种采用原始时间序列，基于去趋势互相关分析描述测站间速度相关性，利用临近测站的速度对研究区域进行空间插值，最终生成地壳形变影像(即GNSS影像)的方法。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种基于去趋势互相关分析的GNSS影像生成方法，采用原始时间序列，基于去趋势互相关分析描述测站速度相关性，结合临近测站的速度，插值生成研究区域内GNSS影像。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：本专利技术提供一种基于去趋势互相关分析的GNSS影像生成方法，该方法包括以下步骤：S1、获取GNSS测站坐标时间序列的观测值，并获取每个GNSS测站的坐标(Bi，Li)，其中，i＝1，2，…，n，n为总测站数；Bi，Li为第i个测站在大地坐标系下的纬度与经度；S2、提取GNSS测站坐标时间序列观测值中共同跨度的部分，记为其中，mi为第i个测站共同跨度部分的历元个数；S3、计算GNSS测站坐标时间序列共同跨度部分的速度及其不确定性，速度记为v1，…，vn，不确定性记为un1，…，unn；S4、选择第i个GNSS测站作为参考站，第j个GNSS测站作为对比站，对Yi和Yj进行去趋势互相关分析，计算去趋势互相关系数DCCACCij，其中，i＝1，…，n；j＝1，…，n；i≠j；S5、逐一对所有GNSS测站进行空间滤波，记滤波后速度为v′1，…，v′n；S6、将研究区域格网化，逐一对格网点进行空间插值，最终生成GNSS影像。进一步地，本专利技术的步骤S4中计算去趋势互相关系数的具体方法为：S41、获得原始序列Yi和Yj的累加序列Yi′和Yj′：其中，mean(*)表示取均值；S42、将Yi′和Yj′分别划分为L个相互重叠的数据窗口，每个窗口内有w个历元，其中：其中，min(*)表示取最小值，w为窗口宽度；S43、基于最小二乘准则，建立各数据窗口的一次多项式模型，形成累加序列Yi′和Yj′的函数模型，记为LSi，l和LSj，l，l＝1，2，…，min(mi，mj)；S44、计算窗口为w1时的去趋势互相关系数：其中：S45、改变窗口宽度，计算最终的去趋势互相关系数：DCCACCij＝median(ρDCCA(w1)，…，ρDCCA(wN))；其中，median(*)表示取中位数，W1，…，WN表示不同的窗口宽度，窗口宽度的取值范围为用户自定。进一步地，本专利技术的步骤S5中对GNSS测站进行空间滤波的具体方法为：S51、基于测站坐标构建狄洛尼三角网，选取与滤波测站相连的测站作为备选测站；S52、去除其中与滤波测站去趋势互相关系数为负的测站，记滤波测站速度为ve，剩余的备选测站速度为滤波测站与剩余备选测站间的去趋势互相关系数为M为剩余备选测站个数；S53、若M＜MIN，将狄洛尼三角网中与备选测站相连的测站加入备选测站，重复步骤S52，直到M≥MIN，其中MIN为用户设定的最小备选测站个数；S54、计算滤波测站的滤波速度：v′e＝WeightedMedian(vr，wr)(r＝1，…，M，e)其中，wr为备选测站的权，unr为相应测站速度的不确定性，WeightedMedian(*)表示计算加权中位数，此处滤波测站速度加入加权中位数的计算，其权为we＝1/une。进一步地，本专利技术的步骤S6中对格网点进行空间插值的具体方法为：S61、将格网点作为虚拟测站，加入GNSS测站网构建狄洛尼三角网；S62、选取与虚拟测站相连的测站作为备选测站，将虚拟测站坐标记为(Bgrid，Lgrid)，备选测站坐标为{(B1，L1)，…，(Bg，Lg)}，其中，g为备选测站数量；S63、选取备选测站ref(ref＝1，…，g)为参考测站，获取参考测站与其它备选测站的去趋势互相关系数，记为DCCACCref，s(s＝1，…，g)；S64、由于每两个剩余备选测站都能与参考测站形成一个球面三角形，判断虚拟测站位于哪一个球面三角形，假设该三角形的另外两个顶点为(Bt1，Lt1),(Bt2，Lt2)，(t1，t2∈{1，…，g})；S65、计算参考测站与虚拟测站的去趋势互相关系数：S66、重复步骤S63-S65，获得所有备选测站与虚拟测站的去趋势互相关系数，并基于空间滤波后的测站速度，计算格网点的插值速度vgrid：vgrid＝WeightedMedian(v″r，wr)其中，r＝1，…，g。进一步地，本专利技术的步骤S3中采用最小二乘估计的方法，计算得到GNSS测站坐标时间序列共同跨度部分的速度及其不确定性。进一步地，本专利技术的步骤S6中进行网格化处理时，格网大小设为0.05°×0.05°。进一步地，本专利技术的步骤S45中用户自定的窗口宽度的取值范围具体为：窗口宽度为共同跨度部分长度的0.75倍至1倍，间隔设定为3个历元。本专利技术产生的有益效果是：本专利技术的基于去趋势互相关分析的GNSS影像生成方法，通过原始序列线性趋势相关性对测站速度的相关性进行描述，充分利用了原始序列中的信息，避免了速度估值重复使用导致不确定性的放大；空间滤波中基于去趋势互相关系数提出了负相关性的测站，提高了滤波的可靠性；空间插值中基于小范围的狄洛尼三角形对真实测站与格网点的去趋势互相关系数进行估计，并对负相关性的测站进行了相应处理，确保了插值结果的可靠性。附图说明下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：图1是本专利技术实施例的具体流程示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。如图1所示，本专利技术实施例的基于去趋势互相关分析生成GNSS影像的方法，具体包括以下步骤：...

【技术保护点】
1.一种基于去趋势互相关分析的GNSS影像生成方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/nS1、获取GNSS测站坐标时间序列的观测值，并获取每个GNSS测站的坐标(B

【技术特征摘要】
1.一种基于去趋势互相关分析的GNSS影像生成方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1、获取GNSS测站坐标时间序列的观测值，并获取每个GNSS测站的坐标(Bi，Li)，其中，i＝1，，…，n，n为总测站数；Bi，Li为第i个测站在大地坐标系下的纬度与经度；
S2、提取GNSS测站坐标时间序列观测值中共同跨度的部分，记为其中，mi为第i个测站共同跨度部分的历元个数；
S3、计算GNSS测站坐标时间序列共同跨度部分的速度及其不确定性，速度记为v1，…，vn，不确定性记为un1，…，unn；
S4、选择第i个GNSS测站作为参考站，第j个GNSS测站作为对比站，对Yi和Yj进行去趋势互相关分析，计算去趋势互相关系数DCCACCij，其中，i＝1，…，n；j＝1，…，n；i≠j；
S5、逐一对所有GNSS测站进行空间滤波，记滤波后速度为v′1，…，v′n；
S6、将研究区域格网化，逐一对格网点进行空间插值，最终生成GNSS影像。


2.根据权利要求1所述的基于去趋势互相关分析的GNSS影像生成方法，其特征在于，步骤S4中计算去趋势互相关系数的具体方法为：
S41、获得原始序列Yi和Yj的累加序列Yi′和Yj′：






其中，mean(*)表示取均值；
S42、将Yi′和Yj′分别划分为L个相互重叠的数据窗口，每个窗口内有w个历元，其中：



其中，min(*)表示取最小值，w为窗口宽度；
S43、基于最小二乘准则，建立各数据窗口的一次多项式模型，形成累加序列Yi′和Yj′的函数模型，记为LSi，l和LSj，l，l＝1，2，…，min(mi，mj)；
S44、计算窗口为w1时的去趋势互相关系数：



其中：









S45、改变窗口宽度，计算最终的去趋势互相关系数：
DCCACCij＝median(ρDCCA(w1)，…，ρDCCA(wN))；
其中，median(*)表示取中位数，w1，…，wN表示不同的窗口宽度，窗口宽度的取值范围为用户自定。


3.根据权利要求1所述的基于去趋势互相关分析的GNSS影像生成方法，其特征在于，步骤S5中对GNSS测站进行空间滤波的具体方法为：
S51、基于测站坐标构建狄洛尼三角网，选取与滤波测站相连的测站作为备选测站；
S52、去除其中与滤波测站去趋势互相关系数为负的测站，记滤波测站速度为ve，剩余的备选测站速...

【专利技术属性】
技术研发人员：周晓慧，杨艺林，范文蓝，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42