摘要
全球导航卫星系统（GNSS）坐标时间序列的精确信号提取和地球物理解释构成了建立国际地球参考框架（ITRF）和反演地表质量重新分布的核心基础。本文从模型框架、信号特征、提取方法和地球物理机制四个维度回顾了这一领域的主要进展。主要发现包括：(1) 最大似然估计（MLE）已成为线性趋势提取的公认标准：通过联合估计变形参数和噪声协方差，它纠正了在存在有色噪声但假设白噪声协方差的情况下，常规最小二乘分析中速度不确定性高达 5-10 倍的低估问题；(2) 在 Wu 等人报告的 CMONOC 基准测试中，变分模态分解（VMD）在 97.9% 的站点上实现了平均 69.8% 的残差 RMS 降低——这些结果很有前景，但尚未在其他网络上独立复现——而自监督模型 GNSS-FM（目前是一份未经同行评审的预印本）代表了一种新兴的智能分析范式；(3) 大气、非潮汐海洋和水文负荷的综合作用解释了全球极潮校正后年垂直信号剩余功率的约 42%，并将加权平均垂直年振幅从 4.19 毫米降低到 3.19 毫米，而对于水平分量，当前负荷模型所能解释的比例要小得多（振幅比、解释方差和 RMS/WRMS 降低是不同的指标，不能直接互换）。本文进一步指出，Li 等人分析的十个 CMONOC 站点报告称年周期在 363 到 367 天之间波动——这种时间变异性如果普遍存在，将挑战固定频率信号分离方法，尽管明显的周期变化也可能源于幅度/相位调制、频谱泄漏、有限记录效应、有色噪声或数据间隙——并基于最近发布的未经同行评审的预印本数据集，将热弹性变形（TED）确定为一种长期被忽视但可能可量化的组成部分。最后，概述了关键的研究前景，包括物理信息融合方法、自监督基础模型和统一的多源反演框架。
