pca空间滤波在高频gps定位中的应用研究

？利用主成分分析法(pca)对高频gps时间序列进行空间滤波,并结合karhunen-loeve展开法(kle)对其结果进行判定,可有效地提取共模误差,提高单历元定位精度。通过对四川gps连续观测网的计算分析表明,pca方法可较好地减弱区域共模误差,并能准确地反映共模误差的空间分布,且精度优于传统的堆栈法,这对高频gps技术的应用和发展具有重要意义。