摘要：区域GPS网坐标时间序列存在共模误差,该误差影响GPS网站点坐标精度,因此去除共模误差具有重要意义.文中提出了一种基于灰色关联系数的叠加滤波方法,该方法以GPS网台站坐标时间序列的灰色关联系数作为叠加滤波的权重.通过实测GPS网数据分析表明,灰色关联系数叠加滤波方法是一种识别单站共模误差的有效方法;同时,该方法能够识别异常GPS台站坐标时间序列,避免异常台站对共模误差计算的影响.该方法在不同尺度GPS网坐标时间中提取共模误差的效果都优于叠加滤波方法.

摘要：基于SSA技术对GPS时序的去噪及季节信号分离进行研究。通过对模拟数据及GPS实测数据的分析,并与经验模式分解EMD(empirical mode decomposition)和小波分析方法进行对比,结果表明,SSA、EMD和小波分析均是有效的去噪方法,但SSA去噪性能更优越,且能更有效和稳定地从GPS时序中提取周期项信号。

摘要：根据噪声序列的Hurst指数特性,提出一种新的确定半参数模型平滑因子的方法——基于Hurst指数的二分搜索法,并将该方法应用于分离时变GPS季节性信号。通过对模拟数据及实测GPS坐标序列的分析,验证了该方法是一种有效的确定平滑因子的方法。将计算得到的平滑因子代入半参数模型,能够将GPS坐标序列中的季节性信号充分地分离出来。

摘要：传统多变量灰色模型MGM(1,n)的背景值误差会使得求解的灰色参数精度降低。总体最小二乘是一种可以同时顾及到观测误差与模型系数矩阵误差的数学方法。基于此,引入TLS对传统MGM(1,n)模型的灰色参数进行修正。通过对某大坝变形数据试算,验证表明,该方法能够有效地提高变形预报精度。

摘要：提出一种基于拉格朗日插值的灰色模型卫星钟差预报方法:首先对卫星钟差第一天偶数整时的值采用灰色模型进行建模,然后利用已建立的模型预报第二天相应时间的钟差,对预报得到的钟差进行拉格朗日插值建模,通过内插得到其他时刻的预报值。计算结果表明,该方法能够大幅度地提高预报精度。