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2015-09-30 发布于湖北
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VRS动态随机模型建模方法的综合比较与分析.pdf

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VRS动态随机模型建模方法的综合比较与分析.pdf

第46卷第3期西南交通大学学报 V01．46No．3 2011年6月 OFSOUTHWESTUNIVERSI’rY Jun．20ll JOURNAL JIAOTONG 文章编号：0258-2724(2011)03-0440-05 DOI：10．3969／j．issn．0258-2724．2011．03．014 VRS动态随机模型建模方法的综合比较与分析，徐锐1，黄丁发2，陈维锋1，廖华1，范灵春1 (1．I匹t)fl省地震局减灾救助研究所，四川成都610041；2．西南交通大学地球科学与环境工程学院，四川成都 610031) 摘要：为寻求一种最优的VRS(虚拟参考站)动态随机模型建模方法，阐述了实时动态数据处理系统中4种随机模型——标准随机模型、高度角相关模型、SNR(信噪比)模型和自适应模型的建模原理；从验后单位权方差、 ADOP(模糊度精度因子)、模糊度有效性检验(F-ratio)和滤波残差等多个角度综合分析了各模型在VIIS系统中的有效性及其优劣，并从统计学的角度和基于模型自身缺陷的分析，提出了模型改进的方案．结果表明，自适应模型的滤波残差和验后单位权方差分别在0和1附近波动，具有明显的白噪声特性，其在ADOP的计算能力上也有明显优势，但在F-ratio的计算能力上与其它模型相当．综合而言，自适应模型应作为VRS实时动态随机模型建模首选．关键词：VRS(虚拟参考站)；动态随机模型；方差；滤波中图分类号：P228．4文献标志码：A and of ComprehensiveComparison Analysis VRS Stochastic Dynamic Modeling XU Ruil，HUANGDinffa2，CHENWe澹n91，LIAOHual，FANLingchunl ofDisasterReductionand of (1．Institute Relief，SiehuanEarthquakeBureau，Chengdu610041，China；2．School GeosciencesandEnvironmental 610031，China) En舀neering，S0utllw船￡JiaotongUniversity，Chengdu ortlertofindan stochastic methodfor reference Abstract：In optimum modeling VRS(virtualstation) offourstochasticmodelsusedinareal—time data systems，theprinciples dynamicprocessingsystem， thestandardstochastic noise including model，theelevation—dependentmodel，theSNR(signalratio) modelandthe their and self-adaptivemodel，wereintroduced，andvalidity，advantagesdisadvantages