[发明专利]一种基于GNSS技术建立时变海潮负载位移模型的方法有效

专利信息
申请号: 202210571679.4 申请日: 2022-05-25
公开(公告)号: CN114662348B 公开(公告)日: 2022-09-06
发明(设计)人: 周茂盛;禹定峰;高皜;杨雷 申请(专利权)人: 山东省科学院海洋仪器仪表研究所
主分类号: G06F30/20 分类号: G06F30/20;G06F17/18;G06K9/62;G06F119/12
代理公司: 青岛华慧泽专利代理事务所(普通合伙) 37247 代理人: 付秀颖
地址: 266200 山东省青岛市即墨区鳌山*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 gnss 技术 建立 海潮 负载 位移 模型 方法
【权利要求书】:

1.一种基于GNSS技术建立时变海潮负载位移模型的方法,其特征在于,包括以下步骤,

S1.对GNSS数据进行小时解的解算,解算过程中不进行海潮负载改正,得到动态GNSS坐标时间序列;

S2.利用带通滤波的调和分析算法估计静态海潮负载位移参数;

S3.基于静态海潮负载位移参数,利用最小二乘配置方法建立静态海潮负载位移模型;

S4.利用滑动调和分析方法计算海潮负载位移参数的季节变化序列;

S5.利用奇异谱分析方法研究海潮负载位移参数时变序列的时变特性和规律,并对时变规律进行建模;利用奇异谱分析方法对时变海潮负载位移参数序列进行分解,得到S个子分量,每个子分量中包含相同或相近频率的信号,将子分量按特征值贡献率从大到小排列,并将特征值贡献率总和大于99.5%的前s个子分量作为主成分;

S6. 建立时变海潮负载位移模型;

S61.由于奇异谱分析方法分解的结果是成对出现的,将提取的主成分子分量中成对出现的子分量相加作为一个子信号,分别对获得的子信号利用多项式拟合进行建模,建立季节变化模型为

(8)

(9)

其中,分别为子信号的个数和多项式阶次; 分别为经度和纬度;表示分潮;为分潮、时刻、经纬度处振幅的季节变化;为分潮、时刻、经纬度处相位的季节变化;、分别为经纬度处时变振幅和时变相位的拟合系数;和分别为利用经典调和分析计算的经纬度处静态海潮负载的振幅和相位;

S62.利用最小二乘配置方法对分潮的时变振幅 和时变相位、建立的参数格网模型,利用双线性内插从参数格网模型获得经纬度处的 和 ,、 和参数,并利用式(8)和式(9)计算;利用双线性内插从静态海潮负载位移模型中获得静态的海潮负载位移参数、,利用式(10)和式(11)将季节变化模型和静态海潮负载位移模型融合,即可以计算时刻、分潮、经纬度处的时变海潮负载位移参数

(10)

(11)

式中,、分别为分潮、时刻、经纬度处的时变振幅和时变相位。

2.根据权利要求1所述的一种基于GNSS技术建立时变海潮负载位移模型的方法,其特征在于,步骤S2中,

S21.使用的带通滤波方法为切比雪夫Ⅰ型带通滤波算法,得到带通滤波后的动态GNSS坐标时间序列;

S22.利用经典调和分析方法估计静态海潮负载位移参数,具体方法如下:

采用最小二乘求解静态海潮负荷位移参数所建立的方程为

(1)

式中,为测站坐标的时间序列值,方向包括南北方向N、东西方向E、垂向方向U,当N数值为正时为北,为负值时为南;当E数值为正时为东,为负值时为西;当U数值为正时为上,为负值时为下;为分潮k的角速度、为天文幅角初相,对式(1)进行线性化得

(2)

式中

(3)

对式(3)进行最小二乘拟合求解调和参数、、和,分潮k的振幅和相位分别为

(4)。

3.根据权利要求1所述的一种基于GNSS技术建立时变海潮负载位移模型的方法,其特征在于,步骤S3中,

最小二乘配置方法的公式为

(5)

式中是由GNSS技术估计的海潮负载位移参数;为格网点处待求的海潮负载位移参数;和为海潮负载位移参数信号之间的协方差阵;为海潮负载位移参数的噪声方差;

根据经典调和分析计算海潮负载位移参数的均方根误差值确定海潮负载位移参数的噪声方差,使用Markov二阶模型表示协方差函数,其公式为

(6)

式中为两点间的球面距离;为两点间的协方差;和为待求参数,利用80%的GNSS站点处估计的海潮负载位移参数建立静态海潮负载位移模型,利用剩下20%的GNSS站点的数据进行模型精度验证,依次将数据循环作为建模数据和验证数据至所有的数据均被用作验证数据,根据验证结果得到最优的和,并计算相应的协方差。

4.根据权利要求1所述的一种基于GNSS技术建立时变海潮负载位移模型的方法,其特征在于,步骤S4中,设置滑动窗口长度,形成若干个时段,并对每个时段利用经典调和分析方法进行处理,得到离散的潮汐调和参数,然后利用三次样条插值法对每个时段的离散振幅和相位进行插值,得到时变振幅序列和相位序列,滑动调和分析算法可以表示为

式中,为经典调和分析的结果;是时间序列中第个数据;为一系列离散的调和常数;同样利用滑动调和分析方法对研究区域的验潮站数据进行分析,获得时变海潮参数序列。

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