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随着GNSS技术的发展与精度的不断提高，全球建立数以万计的GNSS观测站，被广泛应用于大地测量和地球物理学等领域研究中。随着数据分析方法的不断改进，其精度也不断随之提高。然而对于研究GNSS时间序列中的地球物理信号而言，需要更高精度的坐标时间序列分析结果。其中制约着GNSS时间序列分析精度的影响有跳变、有色噪声、粗差等因素。为去除这些因素的影响，本文将正则化的方法引入到GNSS时间序列的分析中，通过对趋势和跳变进行正则化预处理，提出了基于正则化方法的GNSS时间序列粗差剔除、插值以及跳变探测。并将该方法应用到中国大陆构造环境监测网络GPS时间序列分析中，在此基础上分析了陆态网的GPS时间序列噪声特性和共模误差的时空特性和来源。论文的主要工作和贡献总结如下:
1.介绍了GNSS时间序列的幂律噪声的时频特性，给出了其方差和协方差阵及功率谱密度公式，以及如何用极大似然估计对GNSS时间序列的噪声进行分析。推导了极大似然估计和正则化的关系，介绍了总变差正则化(Total Variational Regularization)和e1趋势滤波(el Trend R1tering)，给出了其数学表达式。
2.分析了跳变和趋势变化对GNSS时间序列噪声估计的影响，给出了其功率谱密度公式。通过蒙特卡洛模拟分析了跳变对GNSS时间序列速度估计的影响，指出跳变对于GNSS时间序列的影响是线性相关的。
3.系统分析研究了目前GNSS时间序列预处理方法，包括粗差剔除、插值和跳变探测等方法，提出了基于正则化方法对GNSS时间序列进行预处理的方案，比较了基于正则化的插值方法与传统最小二乘方法的插值效果，结果表明基于正则化的方法精度更高，并且能够保持GNSS时间序列的噪声特性。提出了基于正则化和F检验方法对GNSS时间序列的跳变进行探测，设计模拟了一组实验数据，验证了上述方法的可行性并对其探测能力做出评价。结果表明该方法能够探测到4mm的等效跳变，其速度估计精度要优于基于中位数并顾及年际差异的非参数方法(Median Interannual Difference Adjusted for Skewness，MIDAS)。
4.提出了基于正则化的方法对GNSS时问序列的速度估计，给出了其参数选择和不确定度估计方法。通过模拟数据验证了该方法精度要优于MIDAS算法，并将其应用到全球GNSS实际数据中，本文提出的方法与最小二乘，MIDAS结果在水平方向上一致性较好，但在垂直方向上仍存在差异。
5.将正则化的方法应用到陆态网的GPS时间序列分析当中，探测了陆态网GPS时间序列的跳变，估计了GPS站点的速度。对陆态网的噪声特性和共模误差进行了分析，在去除共模误差之前，平均谱指数在三个方向均大于一1;去除共模误差后，有色噪声振幅和谱指数均减小，其中闪烁噪声的减小幅度最大。通过频谱分析的方法分析了共模误差来源，结果表明其来源之一是GPS交点年和钱德勒周期的未模型化;通过相干性分析得到了大气负荷和水储量变化与共模误差的相干性较差，不是其来源之一。
1.介绍了GNSS时间序列的幂律噪声的时频特性，给出了其方差和协方差阵及功率谱密度公式，以及如何用极大似然估计对GNSS时间序列的噪声进行分析。推导了极大似然估计和正则化的关系，介绍了总变差正则化(Total Variational Regularization)和e1趋势滤波(el Trend R1tering)，给出了其数学表达式。
2.分析了跳变和趋势变化对GNSS时间序列噪声估计的影响，给出了其功率谱密度公式。通过蒙特卡洛模拟分析了跳变对GNSS时间序列速度估计的影响，指出跳变对于GNSS时间序列的影响是线性相关的。
3.系统分析研究了目前GNSS时间序列预处理方法，包括粗差剔除、插值和跳变探测等方法，提出了基于正则化方法对GNSS时间序列进行预处理的方案，比较了基于正则化的插值方法与传统最小二乘方法的插值效果，结果表明基于正则化的方法精度更高，并且能够保持GNSS时间序列的噪声特性。提出了基于正则化和F检验方法对GNSS时间序列的跳变进行探测，设计模拟了一组实验数据，验证了上述方法的可行性并对其探测能力做出评价。结果表明该方法能够探测到4mm的等效跳变，其速度估计精度要优于基于中位数并顾及年际差异的非参数方法(Median Interannual Difference Adjusted for Skewness，MIDAS)。
4.提出了基于正则化的方法对GNSS时问序列的速度估计，给出了其参数选择和不确定度估计方法。通过模拟数据验证了该方法精度要优于MIDAS算法，并将其应用到全球GNSS实际数据中，本文提出的方法与最小二乘，MIDAS结果在水平方向上一致性较好，但在垂直方向上仍存在差异。
5.将正则化的方法应用到陆态网的GPS时间序列分析当中，探测了陆态网GPS时间序列的跳变，估计了GPS站点的速度。对陆态网的噪声特性和共模误差进行了分析，在去除共模误差之前，平均谱指数在三个方向均大于一1;去除共模误差后，有色噪声振幅和谱指数均减小，其中闪烁噪声的减小幅度最大。通过频谱分析的方法分析了共模误差来源，结果表明其来源之一是GPS交点年和钱德勒周期的未模型化;通过相干性分析得到了大气负荷和水储量变化与共模误差的相干性较差，不是其来源之一。