我国GPS跟踪站数据处理与时间序列特征分析.pdf

《我国GPS跟踪站数据处理与时间序列特征分析》这篇论文主要探讨了GPS跟踪站的数据处理方法和时间序列特征分析，涉及大数据、数据分析等关键领域。文章由张鹏、蒋志浩等人撰写，发表于2007年3月的《武汉大学学报·信息科学版》。 文章运用了国内GPS跟踪站7天的观测数据，分析了跟踪站坐标位置的变化规律，以及坐标和速度场的精度。这些数据来源于自1999年3月1日至2004年12月31日共364周的GPS观测，覆盖了包括CMONC基准站27个点和未纳入CMONC的国家测绘局跟踪站2个点，共计29个点。 在数据处理方面，作者采用了MIT的GA MIT (10.05版)/GLOBK (10.0版)软件，前者用于GPS双差模型的事后数据处理和分析，后者则基于卡尔曼滤波方法进行平差。在GA MIT单天解中，通过加入9个IGS国际GPS跟踪站，增强了跟踪站网与全球网的几何联系，从而得到无偏解的位置及其协方差矩阵。 进一步，GLOBK软件用于进行高精度GPS网平差处理，将区域GPS观测系统与全球地心坐标系统相联，计算出各个点在全球地壳运动模型中的位移及位移速率。为了获取国内GPS跟踪站的速度场信息，通过GA MIT计算点位置的最小二乘估值，然后利用GLOBK的卡尔曼滤波方法估算点的速度，结果基于ITRF2000框架。 在时间序列分析部分，论文指出GPS基准站的时间序列具有一定的周期性，特别是在高程分量上最为显著。同时，时间序列的时频特性表现出明显的区域差异。这种周期性和区域性的发现，对于理解地壳运动、地质灾害预警和地球动力学研究具有重要意义。 这篇研究提供了关于GPS跟踪站数据处理的详细步骤和时间序列特征的深入分析，对后续的地球物理研究和监测提供了重要的参考依据。同时，它也体现了在大数据时代，如何通过专业的数据分析工具和技术来揭示复杂系统的动态行为，对相关领域的专业指导具有很高的价值。