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Modelos armonicos no lineales para series temporales geodéticas = Non-linear harmonic models for geodetic time series / P.A. Martinez-Ortiz (2011)
Titre : Modelos armonicos no lineales para series temporales geodéticas = Non-linear harmonic models for geodetic time series Type de document : Thèse/HDR Auteurs : P.A. Martinez-Ortiz, Auteur ; J.M. Fernadiz Leal, Directeur de thèse Editeur : Alicante : Escuella politécnica superior Année de publication : 2011 Importance : 402 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Espagnol (spa) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie
[Termes IGN] analyse harmonique
[Termes IGN] analyse spectrale
[Termes IGN] bruit blanc
[Termes IGN] bruit rose
[Termes IGN] géocentre
[Termes IGN] marée terrestre
[Termes IGN] masse de la Terre
[Termes IGN] Matlab
[Termes IGN] modèle non linéaire
[Termes IGN] positionnement par GPS
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] système de référence géodésiqueIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) The dissertation addresses the development of new methods and software for the spectral analysis of scalar or vectorial time series, with emphasis in the applications of geodetic interest. The starting point can be placed in the method introduced by Harada and Fukushima for the non-linear analysis of time series, which allows the recursive detection of frequencies and their associated amplitudes and phases as well as the secular mixed Fourier terms when found in the signal. That method is extended in different ways, allowing the treatment of series affected by auto correlated noise with a power law, either evenly or unevenly spaced. This is made both at the level of frequency detection and non-linear fitting. Reduction of the computational overhead is also obtained. The theoretical work is accompanied by the developing of comprehensive and specialized software for such non-linear harmonic analysis of time series using the MATLAB programming language. Much of the tools we can find today for analyzing these periodic time series are valid only for certain types whereas the programs in the thesis can be applied to oddly spaced series in the presence of combinations of white and flicker noise. The new methods and routines are used for analyzing some interesting series as those ones describing the celestial pole offsets, the geocentre variations due to the redistribution of water mass on the Earth's surface, the excess of the length of day, continental water flux and the positions of GPS stations, among others. We estimate harmonic models that explain each one of these phenomena in the considered time domain and allow us to draw conclusions of their behavior. Note de contenu : Agradecimientos
Resumen
Abstract
I MODELOS ARMÓNICOS NO LINEALES PARA SE RÍES TEMPORALES GEODÉTICAS
1. Introducción
1.1. Objetivos y metodología
1.2. Contenidos
2. El problema de la detección de señales
2.1. Definición de serie temporal
2.1.1. Componentes de una serie temporal
2.1.2. Componente de ruido
2.2. Técnicas para el estudio de series temporales
2.2.1. Análisis clásico
2.2.2. Análisis espectral
2.2.3. Análisis wavelet
2.3. El problema de la detección de señales
2.3.1. Periodograma de Lomb
2.3.2. Dominio de frecuencia
3. Análisis armónico no lineal
3.1. Introducción
3.2. Descripción del método
3.2.1. Función objetivo y funciones base
3.2.2. Solución mínimo cuadrática
3.2.3. Optimización no lineal: Algoritmo BFGS
3.2.4. Extracción de frecuencias
3.3. Incertidumbre
3.4. Generalización
3.5. Tratamiento de los términos periódicos de corta frecuencia
4. Variaciones del polo celeste
4.1. Modelo de precesión-nutación IAU1980
4.1.1. Introducción
4.1.2. Descripción de los datos
4.1.3. Características del análisis y resultados
4.1.4. Conclusiones
4.2. Modelo de precesión-nutación IAU2000
4.2.1. Introducción
4.2.2. Descripción de los datos
4.2.3. Características del análisis y resultados
4.2.4. Conclusiones
4.3. Modelos dinámicos para la predicción a corto plazo de (óV óe)
5. Variaciones geocéntricas causadas por el flujo de agua continental 101
5.1. Introducción
5.2. Descripción de los datos
5.3. Características del análisis y resultados
5.4. Conclusiones
6. Modelos espacio-temporales para el flujo de agua continental
6.1. Introducción
6.2. Descripción de datos
6.3. Características del análisis
6.4. Resultados
6.5. Conclusiones
7. Estudio armónico del exceso en la duración del día
7.1. Introducción
7.2. Descripción de los datos
7.3. Características del análisis y resultados
7.4. Conclusiones
8. Ruido
8.1. Tipología básica
8.2. Matrices de covarianza
8.2.1. Matriz de covarianzas para un ruido blanco
8.2.2. Matriz de covarianzas para un ruido parpadeante
8.2.3. Matriz de covarianzas para un paseo aleatorio
8.3. Relación ruido-periodograma
8.4. Ruido en las observaciones GPS
9. Algoritmo FHAST
9.1. Introducción
9.2. Función objetivo
9.3. Modelo estocástico
9.3.1. Estimación de un índice espectral
9.3.2. Componente residual como combinación de varios ruidos. Es-timación de la frecuencia de transición,
9.4. Modelo funcional
9.5. Estimación de la componente de varianza
9.5.1. Condición de no negatividad
9.6. Extensión del periodograma
9.6.1. Aceleración del cálculo del periodograma
9.7. Incertidumbre
9.7.1. Parámetros lineales y no lineales del modelo funcional
9.7.2. Parámetros del modelo estocástico
9.8. Criterios de parada algorítmica
9.9. Entramado algorítmico
9.10. Simulación
10.Estudio de las series de posiciones de estaciones GPS
10.1. Introducción
10.2. Análisis de las series temporales residuales
10.3. Resultados y discusión
10.4. Conclusiones
11.Conclusiones y perspectivas
11.1. Conclusiones
11.2. Perspectivas
II EXTENDED SUMMARY: NON-LINEAR HARMO NIC MODELS FOR GEODETIC TIME SERIES
S.1. Introduction
S.2. The signal detection problem
S.2.1. Definition of time series
S.2.2. Spectral analysis
S.2.3. The signal detection problem
S.3. Non-linear harmonic analysis
S.4. Celestial Pole Offsets
S.4.1. IAU1980 Pole Offsets
S.4.2. IAU2000 Pole Offsets
S.4.3. Dynamic models for (óV,óe) prediction
S.5. Geocenter variations caused by continental water flux
S.5.1. Introduction
S.5.2. Data
S.5.3. Analysis and results
S.5.4. Conclusions
S.6. Spatio-temporal models for continental water flux
S.6.1. Introduction
S.6.2. Data
S.6.3. Methods
S.6.4. Results
S.6.5. Conclusions
S.7. Harmonio study of the length of day
S.7.1. Introduction
S.7.2. Data
S.7.3. Analysis and results
S.7.4. Conclusions
S.8. Noise
S.8.1. Typology
S.8.2. Covariance matrices
S.8.3. Relationship noise-periodogram
S.8.4. Noise in GPS observations
S.9. FHAST algorithm
S.9.1. Introduction
S.9.2. Stochastic model
S.9.3. Functional model
S.9.4. Component variance estimation
S.9.5. Modification of the periodogram
S.9.6. Stop criteria
S9.7. Algorithm
S.10. Study of the position time series of GPS stations
S.10.1.Introduction
S.10.2. Analysis and results
S.10.S.Conclusions
S.11 Conclusions and outlook
S.11.1.Conclusions
S.11.2. Outlook
III APÉNDICES
A. Ley de propagación del error
B, Acrónimos, abreviaturas y unidades
C. Modelos armónicos no lineales de algunas estaciones GPS
BibliografíaNuméro de notice : 10519 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : Bibliographie nature-HAL : Thèse DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=45141 Réservation
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