高频GNSS坐标时序自适应滤波方法及噪声特征研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41804001
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0401.物理大地测量学
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

With the rapid development of geodetic techniques, high-rate GNSS can capture dynamic surface displacement and its spatiotemproal variation process at sample rates of second or higher, and plays an important role in revealing geophysica phenomena that are difficult to recoginze by other means. However, the precision and reliability of high-rate GNSS positions are strongly affected by systematic errors, leading to the possibility of incorrect interpretation of some geophysical phenomena. We develop an adaptive filtering method for denoising high-rate GNSS coordinate time series, which can provide high-quality basic data for geophysical research. Based on the developed adaptive filtering method and high-rate GNSS data, the optional noise models for the noise charicteristics of the before and after filtered high-rate GNSS residual time series are established, the regional distribution of noise characteristics is systematically analyzed, and the potential source and distribution regular of noises are explored. This project will rely on high-rate GNSS observation data from Crust Movement Obsrvation Network of China (CMONOC) and its regional network, and show great theoretical significance and practical value to cturstal deformation monitoring, earthquake prediction and tsunami early warning.
随着空间大地测量技术的发展,高频GNSS能够以秒级或更高频的时间尺度记录动态地表位移及其时空变化过程,对揭示其他手段难以认知的地球物理现象起到了重要作用。然而,高频GNSS定位结果中包含多种系统误差,这些误差严重影响其定位结果的精度和可靠性,进而会导致某些地球物理现象的错误解释。为此,本项目拟发展高频GNSS坐标时序的自适应滤波方法,以降低系统误差影响,为地球物理学研究提供高质量的基础数据;在此基础上,以滤波前和滤波后高频GNSS残差时序为研究对象,建立其最优噪声模型,系统分析噪声特征的区域差异性,并探索噪声的潜在来源和分布规律。本项目将依托中国大陆构造环境监测网络及其区域网的高频GNSS观测资料开展研究,理论成果对地壳形变监测、地震预报和海啸预警等地球物理学研究具有重要的理论意义和应用价值。

结项摘要

随着空间大地测量技术的发展,高频GNSS能够以秒级或更高频的时间尺度记录动态地表位移及其时空变化过程,对揭示其他手段难以认知的地球物理现象起到了重要作用。然而,高频GNSS定位结果中包含多种系统误差,这些误差严重影响其定位结果的精度和可靠性,进而会导致某些地球物理现象的错误解释。为此,本项目提出了高频GNSS坐标时序的自适应滤波方法,以降低系统误差的影响,并对滤波前后的坐标时序进行了噪声特征分析和震源机制解反演研究。具体研究如下:(1)为解决完备性总体经验模态分解(CEEMD)中噪声主导模态和信号主导模态无法准确确定的问题,避免小波变换(WT)对小波参数调制过度敏感的理论缺陷,提出了基于相关系数的CEEMD-MPCA阈值滤波方法,结果表明新提出的滤波方法能够有效消除高频GNSS同震时序列的误差,提高其定位精度和可靠性,同时还能有效保留地震波信号;(2)基于CEEMD-MPCA方法,利用功率谱分析方法对滤波前后的高频GNSS坐标时序进行区域噪声特征分析,得出新方法能够有效消除高频白噪声,同时能够消除多路径效误差、共性误差和其他为模型化的系统误差;(3)提出了一种高频GNS同震位移中地震波和静态位移特征提取方法,并利用全矩张量波形拟合gCAP方法对2010年EI Mayor-Cucapah地震的去噪前后的近场高频GNSS地震波信号和强震数据进行震源机制解的反演和分析,结果表明与原始GNSS同震位移和强震数据相比,去掉静态位移的GNSS地震波的震源机制解结果更加可靠。本项目研究成果可为地球物理学研究提供高质量的基础数据,对地壳形变监测、地震预报和海啸预警等地球物理学研究具有重要的理论意义和应用价值。依托项目共发表论文5篇,其中SCI论文3篇,EI论文1篇,中文核心1篇;培养研究生4名。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Feature extraction and improved denoising method for nonlinear and nonstationary high-rate GNSS coseismic displacements applied to earthquake focal mechanism inversion of the El Mayor–Cucapah earthquake
非线性非平稳高速率 GNSS 同震位移特征提取和改进去噪方法应用于 El Mayor 库卡帕地震震源机制反演
  • DOI:
    10.1016/j.asr.2021.07.032
  • 发表时间:
    2021-08
  • 期刊:
    Advances in Space Research
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Yanyan Li;Linqiao Han;Lei Yi;Shuhan Zhong;Chuanfa Chen
  • 通讯作者:
    Chuanfa Chen
MSMPCA去噪的CEEMD 方法及对高频GNSS 同震形变的监测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李艳艳;殷海涛
  • 通讯作者:
    殷海涛
A fast global interpolation method for digital terrain model generation from large LiDAR-derived data. Remote Sensing
一种快速全局插值方法,用于根据大型 LiDAR 衍生数据生成数字地形模型。
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Remote Sensing
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Chuanfa Chen;Yanyan Li
  • 通讯作者:
    Yanyan Li
高频GNSS信号去噪的小波和多方向主成分分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    全球定位系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李保金;李艳艳
  • 通讯作者:
    李艳艳

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  • 发表时间:
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    2.7
  • 作者:
    王学东;李艳艳;杜喜维;林振坤;黄长江
  • 通讯作者:
    黄长江

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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