融合BiLSTM和VMD的GNSS坐标时间序列重构OA

GNSS观测时间序列包含复杂的非线性构造运动,如地面质量荷载、模型残差、周围环境因素等.由于环境因素的复杂性,季节性信号可能具备准周期时变的特征,传统的时间序列分析模型很难模型化.因此,可以采用一种双向长短期记忆(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)循环神经网络与 变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)联合的信号重构方法.首先利用VMD强大的分解能力将GNSS信号进行频域剖分并将其分为多项子信号和噪声项,再基于BiLSTM强大的学习能力对GNSS信号进行训练建模.结果表明,BiLSTM+VMD模型能充分挖掘信号的时频域特征,提高信号重构的精度和稳定性,GNSS N、E、U三分量重构结果均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)都表现出不同程度的降低,尤其水平方向效果更为显著,相比EMD与VMD方法,E方向离散度分别降低了 61％和19％,N方向离散度分别降低了 20％和14％.这为GNSS观测时间序列中信号提取与模型参数估计提供了 一个有价值的模型.