IGS在全球建立了GPS连续观测网，其跟踪站数量已经达到400余个，至今已经积累了10多年的GPS 数据，形成了时间相对长的时间序列，为人们进一步研究GPS误差的特征提供了宝贵的数据目前，IGS提供了各个跟踪站每天的高精度三维坐标，利用这些IGS站坐标的时间序列可以进行多方面的科学研究，例如地壳水平运动、地震活动、大陆板块垂直运动等。因此，有必要对IGS 测站坐标的时间序列进行分析，这对于IGS 跟踪站数据的处理和应用具有重要意义。

一、GPS测站站坐标分量噪声时间序列的获取

GPS测站站坐标分量噪声时间序列的获取为了得到观测噪声的时间序列，首先对坐标分量每日解观测序列建立参数模型,以年为时间单位，以每日的单日解构成时间序列。综合考虑由于各种原因引起的阶跃式的坐标突变（例如远场大地震引起的同震位移、由于仪器或天线变更引起的位移、甚至由于某种有清楚原因引起的点位变化等）。^[3]

二、GPS测站残差序列功率谱分析

坐标时间序列的噪声ｖｉ可以用功率谱密度进行分析，

地球物理现象的功率谱具有以下形式：

其对数形式为：

式中，是功率谱密度； 是频率；和是待定参数。^[7]

三、小波分析在GPS及其相关数据处理中的应用

研究始于20世纪90年代中期，在国内外小波分析理论作为一种数学工具被引进GPS技术领域。COllins最早将小波分析应用于GPS周跳探测，并与Kalman滤波的效果进行了对比。Rizos等在短基线处理时应用小波分析方法，提取多路径效应的低频、高频部分并用于改正系统误差，再结合一定的随机模型改进了模糊度的解算和基线精度。Souza等人采用小波方法消除了相对定位中的高频多路径噪声，并对小波基函数的选择进行了实验，并给出了相关结论。^[15]