利用MSMPCA去噪的CEEMD方法监测高频GNSS同震形变

摘要：

考虑到全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)地震信号的非线性和非平稳性,利用一种多尺度多方向主成分分析(multiscale multiway principal component analysis,MSMPCA)去噪的完备总体经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)(C-MSMPCA)方法对高频GNSS同震位移进行去噪,该方法有效地削弱了低频系统误差和高频白噪声,提高GNSS定位结果精度.去噪前,各站坐标残差分量(北向、东向和垂向)平均中误差分别为1.82 mm、2.55 mm和7.16 mm,经C-MSMPCA去噪后,其平均中误差分别为0.89 mm、0.96 mm和4.27 mm,比原始坐标残差时间序列的平均中误差分别降低了 51.10％、62.35％和40.36％.C-MSMPCA不直接舍弃高频本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),而对IMF分量进行相同频带分组,避免了高频有效信息的损失,从而有效保留了高频地震信号,这对高频GNSS在地震学中的研究和应用具有重要意义.

关键词：高频全球导航定位系统、经验模态分解、主成分分析、同震位移

所属期刊栏目：47

分类号：P228(大地测量学)

资助基金：国家自然科学基金;山东省自然科学基金;山东省自然科学基金

在线出版日期：2022-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：352-360