GNSS zaman serilerinde stokastik sürecin tanımlanması
Identification of stochastic process in GNSS time series
- Tez No: 564959
- Danışmanlar: PROF. DR. HEDİYE ERDOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: GNSS zaman serileri, Trend bileşeni, Periyodik bileşen, Periyodogram, Dalgacık dönüşümü, Renkli gürültü analizi, GNSS time series, Trend component, Periodic component, Periodogram, Wavelet transform, Colored noise analysis
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Aksaray Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 170
Özet
Bu çalışmada, GNSS istasyonları zaman serilerindeki gürültü tiplerinin belirlenmesi amacıyla Gerçek Zamanlı Türkiye Ulusal Sabit GNSS Ağı (TUSAGA-Aktif/CORS-TR) istasyonlarından; AKHR, AKSI, AKSR, ANRK, BEYS, CIHA, HYMN, KAMN, KAPN, KIRS, KLUU, NEVS ve NIGD istasyonlarının N (Kuzey), E (Doğu) ve U (Yükseklik) günlük koordinatları zaman serileri kullanılmıştır. Analiz için, GNSS zaman serileri içindeki uyuşumsuz ölçüler ve veri boşlukları giderilerek, seriler modellemeye hazır bir hale getirilmiştir. Serilere uygulanan bir lineer ve trigonometrik fonksiyon ile belirlenen trend (hız değerleri) ve periyodik bileşen etkileri serilerden giderildikten sonra gürültü verileri elde edilmiştir. İstatistiksel anlamda 1/f (renkli) gürültü süreci, parametre kestirimi için önerilen frekans bölgesi yöntemlerinden biri olan Periyodogram Tabanlı Yöntem ve Dalgacık Dönüşümü Tabanlı Yöntem ile incelenmiştir. Bu incelemeler sonucunda belirlenen gürültü bileşeni (renkli gürültü indeksi) değerlerine göre GNSS istasyonları zaman serilerinin beyaz gürültü ve kesirli spektral indisli gürültü içerdiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this study, determination of noise types in GNSS stations time series for the purpose of daily coordinates time series of N(North), E(East), and U(Up) of TUSAGA-Active (CORS-TR) stations as AKHR, AKSI, AKSR, ANRK, BEYS, CIHA, HYMN, KAMN, KAPN, KIRS, KLUU, NEVS ve NIGD were used. For analysis, the outlier measurements and data gaps in the GNSS time series were eliminated and the series were ready state for modeling. Noise data were obtained after removing the trend (velocity values) and periodic component effects determined by a linear and trigonometric function applied to the series. In statistical terms, 1/f (colored) noise process was investigated by one of the recommended frequency domain methods for the parameter estimation, Periodogram Based Method and Wavelet Transformation Based Method. Accordance with to the noise component (color noise index) values determined by these investigations, the time series of GNSS stations were found to contain white noise and power law noise.
Benzer Tezler
- Episodik GPS zaman serileri için uygun stokastik modelin belirlenmesi
Determination of an appropriate stochastic model for episodic GPS time series
HÜSEYİN DUMAN
Doktora
Türkçe
2022
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DOĞAN UĞUR ŞANLI
- Mevsimsel değişimlerin GNSS düşey bileşenine etkilerinin araştırılması
Investigation of the effects of seasonal changes on the GNSS vertical component
NİHAL TEKİN ÜNLÜTÜRK
Doktora
Türkçe
2023
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR DOĞAN
- Büyük Menderes grabeni tektonik hareketlerinin uydu bazlı tekniklerle belirlenmesi
Determination of the Büyük Menderes graben tectonic movements with satellite based techniques
OSMAN OKTAR
Doktora
Türkçe
2020
Jeodezi ve FotogrametriAksaray ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HEDİYE ERDOĞAN
- GNSS zaman serilerinde gürültü analizi üzerine bir yazılım geliştirilmesi
Development of software for noise analysis in GNSS time series
OSMAN SERDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CÜNEYT AYDIN
- Konya kapalı havzasında düşey yönlü zemin hareketlerinin GNSS zaman serileri yardımıyla belirlenmesi
Detecting land subsidence in Konya closed basin by means of GNSS time series
SEFA YALVAÇ
Doktora
Türkçe
2016
Jeodezi ve FotogrametriSelçuk ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN ÜSTÜN