GNSS zaman serilerinde stokastik sürecin tanımlanması
| dc.contributor.advisor | Erdoğan, Hediye | |
| dc.contributor.author | Özbiz, Zeliha | |
| dc.date.accessioned | 2019-08-08T08:21:40Z | |
| dc.date.available | 2019-08-08T08:21:40Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.date.submitted | 2019-05-20 | |
| dc.department | Fen Bilimler Enstitüsü | |
| dc.description.abstract | 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. | |
| dc.description.abstract | 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. | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12451/6583 | |
| dc.language.iso | tr | |
| dc.publisher | Aksaray Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü | |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | GNSS Zaman Serileri | |
| dc.subject | Trend Bileşeni | |
| dc.subject | Periyodik Bileşen | |
| dc.subject | Periyodogram | |
| dc.subject | Dalgacık Dönüşümü | |
| dc.subject | Renkli Gürültü Analizi | |
| dc.subject | GNSS Time Series | |
| dc.subject | Trend Component | |
| dc.subject | Periodic Component | |
| dc.subject | Periodogram | |
| dc.subject | Wavelet Transform | |
| dc.subject | Colored Noise Analysis | |
| dc.title | GNSS zaman serilerinde stokastik sürecin tanımlanması | |
| dc.title.alternative | Identification of stochastic process in GNSS time series | |
| dc.type | Master Thesis |
