导读:本文包含了噪声时间序列论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:HHT,本征模态分量,滤波,自相关
噪声时间序列论文文献综述
张旭东,胡在凰[1]（2019）在《一种基于自相关函数的GNSS时间序列噪声提取方法》一文中研究指出对GNSS时间序列的非线性研究一直是大地测量学和地球动力学研究的方向之一,从信号本身的特性去分析和处理非平稳信号的HHT方法在提取GNSS时间序列噪声方面缺乏一种有效的分界点确定方法来进行滤波。针对该问题,本文提出了一种基于自相关函数的GNSS时间序列噪声提取方法,先通过与CMSE方法的对比分析验证了该方法的有效性,随后利用该方法提取了stjo测站的噪声数据进行分析,得出最优噪声模型为WN+FN。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2019年10期）
王子舆,李仲勤[2]（2019）在《顾及有色噪声的ETS对GPS坐标时间序列影响分析》一文中研究指出以12个GPS站12年的坐标序列为研究对象.采用Kashyap信息准则(KIC)噪声模型估计准则对四种组合噪声特性进行估计,探讨慢滑移(ETS)现象对GPS站坐标时间序列的影响,结果表明:ETS引起了GPS站坐标序列模型的变化,E、N方向分量噪声模型占比与U分量模型占比差异较大,可能造成噪声模型的错误估计;ETS后的站速度及其不确定度相比ETS前站速度及其不确定度均有增加,且在U分量表现明显;特殊地理位置的测站可进行标记研究,尽量减少地震运动带来的不利影响,为地壳运动研究提供有价值的参考资料.(本文来源于《全球定位系统》期刊2019年05期）
冯健,陈灏[3]（2019）在《厦门市GPS连续运行台站噪声与速度场时间序列分析》一文中研究指出首先利用2013～2015年该地区连续观测3 a的GPS数据解算获得厦门市的高精度GPS时间序列;其次基于改时间序列进行噪声分析,利用频谱分析法确定噪声模型,接着使用CATS软件顾及噪声估算周期性和速度场。结果表明,厦门市的连续站的最佳噪声模型是"白噪声+闪烁噪声",若未考虑时间序列中时间相关的噪声,速度场估算误差将被低估6～7倍左右。(本文来源于《测绘地理信息》期刊2019年05期）
马俊[4]（2019）在《GPS坐标时间序列严密叁维噪声模型建立方法》一文中研究指出积累多年的GPS基准站坐标时间序列被广泛应用于大地测量学与地球动力学研究。实现坐标时间序列中噪声与信号的有效分离并建立顾及不同分量噪声之间相关性的严密叁维噪声模型,有助于确定测站线性以及非线性运动参数估值更加真实的不确定度。这对于精化速度场、合理解释地壳形变特征、建立毫米级的地球参考框架等研究具有重要的科学和现实意义。目前,虽然GPS坐标时间序列噪声的研究成果丰富,但仍不能有效剔除(本文来源于《测绘学报》期刊2019年09期）
吉长东,沈祎凡,王强[5]（2019）在《中国大陆IGS基准站基线时间序列噪声分析》一文中研究指出针对基线时间序列中信号与噪声难分离的问题,提出一种确定最优噪声模型的方法:利用幂律模型(PLM)与极大似然估计(MLE)相结合的方法,求出3维坐标向量的功率谱指数和最大似然估计值,确定出最优噪声模型;然后利用中国大陆6个IGS站6a的观测数据进行实验。结果表明:基线时间序列存在白噪声(WN)、闪烁噪声(FN)和随机漫步噪声(RWN);N方向的情况为,当基线长度在1 015～2 500 km之间时,主要为WN+FN,当基线长度大于2 500 km且小于3 225 km时,则为WN+FN+RWN,且RWN占43.09%;E和U方向最优噪声模型分别为WN+RWN与WN+FN,并且RWN与FN分别占62.11%和89.88%。(本文来源于《导航定位学报》期刊2019年03期）
刘邢巍,席瑞杰[6]（2019）在《GNSS变形监测网短基线时间序列噪声特性分析》一文中研究指出利用时间跨度为5 a的GNSS短基线时间序列对噪声特性进行分析,发现长周期噪声分量(随机游走噪声)。选取最优噪声模型,评估不同噪声模型对测站周期振幅和线性速度估值的影响。结果表明,短基线时间序列中有色噪声应顾及闪烁噪声和随机游走噪声,对于表现出随机游走噪声的分量,可能与测站的真实运动有关;假设只有白噪声时求得的速度估值与最优噪声模型下求得的速度估值存在0.4～0.6 mm/a的偏差,对周期振幅的影响可以忽略。(本文来源于《大地测量与地球动力学》期刊2019年04期）
许昌[7]（2019）在《IGS站点坐标时间序列噪声特性与季节性变化分析》一文中研究指出分析IGS站点坐标时间序列的噪声特性、季节性变化以及地表质量负载对各坐标分量的贡献,对IGS站点坐标数据的干扰改正、测站季节性运动物理机制的研究以及地固参考框架的稳定性维护具有重要的理论意义及实用价值。本文以IGS再分析中心JPL产出的单日解坐标序列产品为研究对象,对站点坐标时间序列的数据预处理方法,噪声特性分析,地表质量负载形变模拟,站点时变季节性变化提取以及站点坐标质量负载形变修正等方面进行了研究,主要内容和结论如下:(1)对站点坐标时间序列异常值的探测、阶跃修复及(本文来源于《测绘学报》期刊2019年04期）
王子舆,李仲勤[8]（2019）在《顾及MLE的IGS坐标时间序列噪声模型特性分析》一文中研究指出以30个GPS基准站坐标序列为对象,提出分别采用赤池信息量准则(AIC)与贝叶斯信息准则(BIC)噪声模型估计准则判定GPS时间序列噪声特性,对比分析GPS时间序列噪声模型特性,探讨不同噪声模型对GPS站速度及其不确定度的影响.结果表明GPS站坐标序列噪声模型主要表现为FN+WN、PL及FN+RW+WN噪声模型特性;FN+WN噪声模型对GPS站速度估计值的影响相对较小,但在U分量影响最为明显;此外,RW对站速度不确定度的影响不可忽略,正确获取模型参数估计的实际不确定度及改正噪声分量对于合理应用GPS坐标时间序列数据具有重要的意义.(本文来源于《全球定位系统》期刊2019年01期）
贺小星,孙喜文[9]（2018）在《PANGA坐标时间序列噪声模型特性分析》一文中研究指出选取PANGA观测网中的200个GPS基准站12年的坐标序列.采用AIC模型估计准则噪声特性进行分析,并结合不同数据策略对噪声模型建立的影响进行探讨.结果表明:不同数据策略对噪声模型建立的影响较小,基准站站坐标序列噪声模型主要表现为PL+WN噪声模型特性;不同随机模型对GPS站速度估计值的影响相对较小,但在U分量影响最为明显;对比不同策略处理下的周年振幅变化,E、N、U方向振幅值存在差异,最终确定了振幅位移的尺度.(本文来源于《全球定位系统》期刊2018年06期）
范文蓝,姜卫平,袁林果,周伯烨[10]（2018）在《海潮模型差异对GNSS坐标时间序列周期信号及噪声特性影响分析》一文中研究指出选取FES2004、EOT11a、TPXO7.2和Chinasea2010等4种海潮模型分别对23个CMONOC沿海测站进行海潮负荷位移改正,分析不同海潮模型对中国沿海区域测站坐标时间序列的影响。定量比较高频潮波参数模型间差异对周期信号的影响,结果表明,周日、半日潮波参数差异对海潮负荷位移改正后序列长周期信号、周年信号和半周年信号功率的影响最大可达4.3%、2.6%、2.0%和9.1%、0.7%、9.6%。基于Chinasea2010和TPXO7.2海潮模型的OTL改正使WN+FN+RWN测站噪声组合所占比例增至43%,而基于FES2004模型的OTL改正对测站速度不确定度的改善最大,39%的测站得到60%~98%的改善。(本文来源于《大地测量与地球动力学》期刊2018年09期）
噪声时间序列论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
以12个GPS站12年的坐标序列为研究对象.采用Kashyap信息准则(KIC)噪声模型估计准则对四种组合噪声特性进行估计,探讨慢滑移(ETS)现象对GPS站坐标时间序列的影响,结果表明:ETS引起了GPS站坐标序列模型的变化,E、N方向分量噪声模型占比与U分量模型占比差异较大,可能造成噪声模型的错误估计;ETS后的站速度及其不确定度相比ETS前站速度及其不确定度均有增加,且在U分量表现明显;特殊地理位置的测站可进行标记研究,尽量减少地震运动带来的不利影响,为地壳运动研究提供有价值的参考资料.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
噪声时间序列论文参考文献
[1].张旭东,胡在凰.一种基于自相关函数的GNSS时间序列噪声提取方法[J].测绘与空间地理信息.2019
[2].王子舆,李仲勤.顾及有色噪声的ETS对GPS坐标时间序列影响分析[J].全球定位系统.2019
[3].冯健,陈灏.厦门市GPS连续运行台站噪声与速度场时间序列分析[J].测绘地理信息.2019
[4].马俊.GPS坐标时间序列严密叁维噪声模型建立方法[J].测绘学报.2019
[5].吉长东,沈祎凡,王强.中国大陆IGS基准站基线时间序列噪声分析[J].导航定位学报.2019
[6].刘邢巍,席瑞杰.GNSS变形监测网短基线时间序列噪声特性分析[J].大地测量与地球动力学.2019
[7].许昌.IGS站点坐标时间序列噪声特性与季节性变化分析[J].测绘学报.2019
[8].王子舆,李仲勤.顾及MLE的IGS坐标时间序列噪声模型特性分析[J].全球定位系统.2019
[9].贺小星,孙喜文.PANGA坐标时间序列噪声模型特性分析[J].全球定位系统.2018
[10].范文蓝,姜卫平,袁林果,周伯烨.海潮模型差异对GNSS坐标时间序列周期信号及噪声特性影响分析[J].大地测量与地球动力学.2018