(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210656527.4 (22)申请日 2022.06.10 (71)申请人 常州纺织 服装职业 技术学院 地址 213100 江苏省常州市武进区湖塘镇 滆湖中路5 3号 (72)发明人 曹奇　董栋　董裕乾　张迎燕　 (74)专利代理 机构 常州智慧腾达专利代理事务 所(普通合伙) 32328 专利代理师 杨雪 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G01S 19/37(2010.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 一种区域CORS坐标时间序列特征信息提取 方法和系统 (57)摘要 本发明属于地面区域内坐标监测及预测技 术领域， 具体涉及一种区域CORS坐标时间序列特 征信息提取方法和系统， 包括： 获取基础区域 CORS坐标时间序列， 对基础区域CORS坐标时间序 列进行预处理， 得到第一区域CORS坐标时间序 列； 采用奇异谱分析方法， 对第一区域CORS坐标 时间序列进行序列重建， 得到第二区域CORS坐标 时间序列， 提取第二区域CORS坐标时间序列中的 特征信息， 绘制出有效主分量信号重建序列图， 输出区域CORS站的变形幅度、 运动速度以及运动 方向； 进行小波变换， 根据小波变换后得出的数 据结合三角函数拟合模型， 建立趋势项模型对 CORS站的变形规律进行预测预报。 本发明可以计 算出CORS站的变形幅度、 运动速度以及运动方 向， 并且实现对CORS站的变形规律进行预测预 报。 权利要求书2页 说明书10页 附图6页 CN 115455639 A 2022.12.09 CN 115455639 A 1.一种区域CORS坐标时间序列特 征信息提取 方法， 其特 征在于， 包括： S1， 获取基础区域CORS坐标时间序列， 并对基础区域CORS坐标时间序列进行预处理， 得 到第一区域CORS坐标时间序列； S2， 采用奇异谱分析方法， 对第一区域CORS坐标 时间序列进行序列重建， 得到第二区域 CORS坐标时间序列； S3， 采用奇异谱分析方法， 提取第二区域CORS坐标时间序列中的特征信息； 所述特征信 息包括缓慢变化的趋势成分、 振荡性质的周期成分和无 结构特征的噪声成分； 提取所述特征信息中， 分别位于N、 E、 U方向上的坐标分量时间序列上的趋势成分， 以及 对应所述趋势成分的周期成分， 并绘制出包括有趋势项成分和周期项成分的有效主分量信 号重建序列图； S4， 根据步骤S3所述的有效主分量信号重建序列图， 输出 区域CORS站的变形幅度、 运动 速度以及运动方向； S5， 根据步骤S3所述有效主分量信号重建序列图中得到的周期项成分采用Morlet基小 波函数进行小 波变换， 分析区域CORS站变形 特征的时间尺度和周期性特 征； S6， 根据所述小波变换后得出的数据， 结合三角函数拟合模型， 建立趋势项模型， 得到 代表CORS站的变形规 律的预测结果； S7， 输出S6中代表CORS站的变形规律的预测结果和S4中区域CORS站的变形幅度、 运动 速度以及运动方向。 2.根据权利要求1所述的区域CORS坐标时间序列特征信息提取方法， 其特征在于， S1 中， 对基础区域CORS坐标时间序列进行 预处理， 得到第一区域CORS坐标时间序列， 包括： 采用GAMIT软件对基础区域CORS坐标 时间序列进行基线解算， 采用GLOBK软件对基线解 算结果进行网平差处 理。 3.根据权利要求2所述的区域CORS坐标时间序列特征信息提取方法， 其特征在于， S1 中， 对基础区域CORS坐标时间序列进行 预处理， 得到第一区域CORS坐标时间序列， 还 包括： 对基础区域CORS坐标时间序列存在的孤立 值采用3倍中误差准则进行剔除。 4.根据权利要求1所述的区域CORS坐标时间序列特征信息提取方法， 其特征在于， S2 中， 采用奇异谱分析方法， 对第一区域CORS坐标时间序列进行序列重 建， 得到第二区域CORS 坐标时间序列， 包括： 采用常规空间经验正交分解对第一区域CORS坐标时间序列中的空间 主成分分析。 5.根据权利要求1所述的区域CORS坐标时间序列特征信息提取方法， 其特征在于， S2 中， 采用奇异谱分析方法， 对第一区域CORS坐标时间序列进行序列重 建， 得到第二区域CORS 坐标时间序列， 还包括： 采用时间经验正交分解对第一区域CORS坐标时间序列中的时间主 成分分析。 6.根据权利要求1所述的区域CORS坐标时间序列特征信息提取方法， 其特征在于， S3 中， 采用奇异谱分析 方法， 提取第二区域CORS坐标时间序列中的特 征信息， 包括： 根据奇异值曲率谱最大峰值点选择有效特征值个数， 具体为： 若奇异值曲线在曲率谱 最大峰值点k处呈凸出， 则有效特征值个数为k； 如果奇异值曲线在k处呈凹陷， 则有效特征 值的个数为 k‑1。 7.根据权利要求1所述的区域CORS坐标时间序列特征信息提取方法， 其特征在于， S5权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115455639 A 2中， 根据步骤S 3所述有效主分量信号重 建序列图中得到的周期项成分采用Mor let基小波函 数进行小 波变换， 分析区域CORS站变形 特征的时间尺度和周期性特 征， 包括： 选择合适的小波时间尺度， 绘制小波系数实部等值线图和小波方差 图， 识别和分析区 域有效主分量信号重建序列图中各个区域C ORS站对应的C ORS坐标时间序列， 在预设时间跨 度内的周期振荡成分。 8.区域CORS坐标时间序列特 征信息提取系统， 其特 征在于， 包括： 采集单元， 用于获取基础区域CORS坐标时间序列； 预处理单元， 用于对基础区域CORS坐标时间序列进行预处理， 得到第一区域CORS坐标 时间序列， 并发送给重建单 元； 重建单元， 用于接收预处理单元发送的第一区域CORS坐标时间序列， 采用奇异谱分析 方法， 对第一区域CORS坐标时间序列进行序列重建， 得到第二区域CORS坐标时间序列； 奇异谱分析单元， 用于采用奇异谱分析方法， 提取第二区域CORS坐标时间序列中的特 征信息， 所述特征信息包括缓慢变化的趋势成分、 振荡性质的周期成分和无结构特征 的噪 声成分； 运动分析单元， 用于提取所述特征信息中， 分别位于N、 E、 U方向上的坐标分量时间序列 上的趋势成分， 以及对应所述趋势成分的周期成分， 并绘制出包括有趋势项成分和周期项 成分的有效主分量信号重建序列图； 建立预测模型 单元， 用于建立 三角函数拟合模型； 小波分析单元， 用于对运动分析单元发送的有 效主分量信号重建序列图中得到的周期 项成分， 采用Morlet基小波函数进行小波变换， 分析区域CORS站变形特征的时间尺度和周 期性特征； 预测分析单元， 用于将小波分析单元得出的数据代入建立预测模型单元， 得到代表 CORS站的变形规 律的预测结果； 输出单元， 用于输出预测分析单元输出的代表CORS站的变形规律的预测结果和奇异谱 分析单元输出的区域CORS站的变形幅度、 运动速度以及运动方向。 9.一种网络侧服 务端， 其特 征在于， 包括： 至少一个处 理器； 以及， 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令， 所述指令被所述至少一个处 理器执行， 以使 所述至少一个处理器能够执行如权利要求 1至7中任一项 所述的区域CORS坐 标时间序列特 征信息提取 方法。 10.一种计算机可读存储介质， 存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的区域CORS坐标时间序列特 征信息提取 方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115455639 A 3