CEEMDAN在GNSS时间序列分析中的应用

摘要：

通过对模拟信号的处理,验证了自适应完备经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)方法在资料分析处理过程中的有效性和可靠性.利用该方法对10个GNSS(Global Navigation Satellite System)连续站N、E、U三方向时间序列进行分解,发现其不仅存在年周期和半年周期信号,部分台站还存在更短或更长周期信号,且垂向周期性比水平向更明显,对应幅值更大.经周期项改正后,相比于原始N、E、U 方向时间序列的平均 WRMS(Weighted Root Mean Square error)分别降低了 19.8％、19.0％和29.9％,表明该方法对周期项修正的有效性.

关键词：GNSS、周期项、谐波模型、自适应完备经验模态分解

所属期刊栏目：42

分类号：P315.7(大地（岩石界）物理学（固体地球物理学）)

资助基金：国家重点研发计划;中国地震局青年震情跟踪课题;中国地震局青年震情跟踪课题;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：99-110