大空间GPS网共模误差剔除研究
Research on Elimination of Common Mode Error in Large-Scale GPS Networks
摘要 利用叠加滤波、PCA、KLE 3种方法对欧洲区域平均基线长度为2 000 km的大空间GPS网12个IGS站9 a(2006-01~2014-12)的观测数据进行处理,分析对比3种方法剔除共模误差的效果。结果显示,3种方法剔除百分比分别为25.87%、41.48%、35.72%,滤波后坐标精度明显提高;对于较大的GPS观测网,相对于叠加滤波,PCA和KLE法效果更好,可以显示不同站点的空间特征。
关键词 :
GPS时间序列 ,
叠加滤波 ,
共模误差 ,
PCA ,
KLE
Abstract :The data of 12 continuous GPS reference stations from Jan 1st, 2006 to Dec 31st, 2014 are computed and compared using stacking filtering, PCA, and KLE methods. The mean baseline of these GPS sites is 2 000 km. After common mode error is removed, the mean RMS of coordinate time series declined 69%, 60% and 41% in N, E, U directions respectively, and position precision is highly improved. For large-scale GPS Networks, PCA and KLE methods can reveal spatial patterns of different sites, more effectively than the stacking filtering method.
Key words :
GPS time series
stacking filtering
CME
PCA
KLE
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