【摘 要】
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对于GPS区域网坐标序列中普遍存在的共模误差(CME),常规方法是利用堆栈空间滤波去除,通常假设CME是空域不变的;而主成分分析法(PCA)和Karhunen-Loeve(KLE)展开法都是把随时间
【机 构】
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武汉大学测绘学院; 武汉大学灾害监测与防治研究中心; 东华理工大学测绘工程学院; 江西省科学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41374007,41174010,41374011);精密工程与工业测量国家测绘地理信息局重点实验室开放基金项目(PF2013-9)
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对于GPS区域网坐标序列中普遍存在的共模误差(CME),常规方法是利用堆栈空间滤波去除,通常假设CME是空域不变的;而主成分分析法(PCA)和Karhunen-Loeve(KLE)展开法都是把随时间变化的台站网时间序列分解成时间域的主分量和空间域的特征分量,不限制CME的本征。因此,本文尝试结合PCA和KLE方法对GPS区域网坐标序列进行空间滤波,并通过对美国中加州Carrizo平原的一个连续运行GPS监测网进行分析,表明PCA/KLE法可有效提取共模误差,提高站点坐标精度,增强空间滤波的稳健性。
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