文献类型：期刊文章

作　　者：刘丹丹[1]

LIU DanDan(School of Civil and Architecture Engineering,Panzhihua University,Panzhihua 617067,China)

机构地区：[1]攀枝花学院土木与建筑工程学院,攀枝花617067

出　　处：《地球物理学进展》

基　　金：四川省测绘地理信息学会科技开放基金课题“金沙流域(攀枝花段)三维景观格局脆弱性分析”(ccx202119)资助。

年　　份：2021

卷　　号：36

期　　号：5

起止页码：1865-1873

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：考虑到传统谐波模型难以精确地描述GNSS坐标时间序列的非线性时变季节性变化,进一步影响了异常值探测.本文提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和四分位距统计量(Interquartile Range,IQR)的组合异常值探测算法.新算法的基本思想是:先采用EMD算法将GNSS坐标时间序列分解为若干不同频率的IMF(Intrinsic Mode Function)分量,并采用相关系数法进行信噪分离,最后采用IQR准则对残差序列进行异常值探测.模拟实验分析结果表明,传统算法仅能探测到83%的异常值,而新算法能够探测到91%的异常值.陆态网络实测数据分析结果进一步验证了新算法较传统算法能更加有效地探测出GNSS坐标时间序列的异常值.

关 键 词：GNSS坐标序列  异常值 经验模态分解 四分位距统计量  

分 类 号：P237]