GNSS形变监测时间序列的粗差数据处理方法  被引量:4

Gross Error Data Processing Method for GNSS Deformation Monitoring Time Series

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作  者:王民顿 尚俊娜[1] WANG Mindun;SHANG Junna(School of Communication Engineering,Hangzhou Dianzi University,1158 Second-Baiyang Street,Hangzhou 310018,China)

机构地区:[1]杭州电子科技大学通信工程学院,杭州市310018

出  处:《大地测量与地球动力学》2022年第12期1246-1249,1275,共5页Journal of Geodesy and Geodynamics

基  金:中老北斗精密形变监测合作研究及示范项目(SBZ2019080054);江苏省政策引导类计划国际科技合作项目(BZ2019006)。

摘  要:针对GNSS形变监测的传统粗差探测算法性能受限于数据长度的问题,提出基于小波分析的一阶导数粗差剔除法。首先使用新算法对原始信号进行粗差剔除,再利用广义延拓插值补充残缺点。实测算例结果表明,新算法执行时间是3倍中误差法(3σ法)的0.01倍,插值后与真实值偏离仅0.03 mm,远优于其他传统粗差探测手段。The performance of the traditional gross error detection algorithm for GNSS deformation monitoring is limited by the data length,so we propose a first-order derivative gross error elimination method based on wavelet analysis.First,we use the new algorithm to remove gross errors from the original signal,and then use generalized continuation interpolation to supplement the residual defects.The actual measurement results show that the execution time of the new algorithm is 0.01 times that of the 3-times medium-error method(3σmethod),and the deviation from the real value after interpolation is only 0.03 mm,which is much better than other traditional gross error detection methods.

关 键 词:GNSS形变监测 粗差剔除 广义延拓插值 小波变换 一阶导数 

分 类 号:P228[天文地球—大地测量学与测量工程]

 

参考文献:

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引证文献:

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