GPS变形监测数据的小波分析与应用研究
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摘要
本文针对GPS变形监测数据中噪声的不同分布,对小波变换特性、小波消失矩阵、正则性、紧支性和对称性等特性进行了理论分析,研究了变形数据预处理时最优小波基的选择问题,采用多种不同的小波函数对变形观测序列中含有的高斯噪声、多种系统性干扰信号或突变信号等进行了实际应用效果试验,提出了小波变换模极大值的信号去噪新方法和非线性小波变换阈值去噪新算法,构建了阈值法均方误差估计和阈值自适应算法。将小波分析的多分辨率(多尺度)特性同卡尔曼滤波、人工神经网络强有力的逼近能力有机地结合起来,充分发挥它们各自的优势,建立了小波多尺度卡尔曼滤波模型与小波神经网络模型及算法,实现了对非线性变形的预测。采用VC++语言和MATLAB开发了RINEX级GPS变形监测数据处理系统,为GPS变形监测数据处理与变形预报提供了一种新的手段与方法。
In allusion to the different noising distribution of GPS monitoring deformation data, the theoretical analysis has been carried on the wavelet conversion characteristics, wavelet vanishing matrix, regularity, tight nature, symmetry and so on. The selection of optimal wavelet basis is studied in the processing of pre-treating deformation data. On the basis of experimental analysis and practical application with different wavelet functions to the Gauss noise, the systematic characteristic unwanted signal and the sudden change signal which is included in the deformation observation data sequence, the new signal de-noising method of the max-mode and non-linear threshold algorithm in wavelet transformation are proposed. The error estimating algorithms of the threshold and the auto-adapting threshold are proposed also. According to the wavelet's multi-resolution or multi-criteria characteristics and the powerful approaching ability of artificial neural network, the wavelet-Kalman filtering model, the wavelet-artificial neural network model and its algorithms are founded and realized. Their respective advantages are fully displayed and unified. The non-linear deformation prediction is carried out. Finally, the GPS deformation monitoring data processing system in the level of RINEX is developed based on the VC++ language and MATLAB platform. It can provide a new processing technique for GPS deformation monitor data and forecast the deformation in practice successfully.
In allusion to the different noising distribution of GPS monitoring deformation data, the theoretical analysis has been carried on the wavelet conversion characteristics, wavelet vanishing matrix, regularity, tight nature, symmetry and so on. The selection of optimal wavelet basis is studied in the processing of pre-treating deformation data. On the basis of experimental analysis and practical application with different wavelet functions to the Gauss noise, the systematic characteristic unwanted signal and the sudden change signal which is included in the deformation observation data sequence, the new signal de-noising method of the max-mode and non-linear threshold algorithm in wavelet transformation are proposed. The error estimating algorithms of the threshold and the auto-adapting threshold are proposed also. According to the wavelet's multi-resolution or multi-criteria characteristics and the powerful approaching ability of artificial neural network, the wavelet-Kalman filtering model, the wavelet-artificial neural network model and its algorithms are founded and realized. Their respective advantages are fully displayed and unified. The non-linear deformation prediction is carried out. Finally, the GPS deformation monitoring data processing system in the level of RINEX is developed based on the VC++ language and MATLAB platform. It can provide a new processing technique for GPS deformation monitor data and forecast the deformation in practice successfully.
引文
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