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【6h】

基于CEEMD-改进小波阈值去噪法和PCA在GPS多路径效应中的应用

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目录

1绪论

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3本文的主要研究内容

1.4论文结构

2小波变换和CEEMD基本原理

2.1 Fourier变换与加窗Fourier变换

2.2小波变换

2.3经验模态分解

2.4完备总体经验模态分解(CEEMD)

2.5本章小结

3 CEEMD联合改进小波阈值去噪法及其应用

3.1白噪声的特性与信号去噪评价指标

3.2 3.2改进小波阈值去噪法

3.3基于模态相关的CEEMD滤波去噪法

3.4 CEEMD联合改进小波阈值法在GPS多路径中的应用

3.5本章小结

4基于CEEMD与PCA组合法在GPS多路径效应中的应用

4.1 PCA基本原理

4.2 CEEMD与PCA组合改正GPS多路径效应误差

4.3 GPS多路径效应误差改正对比实验

4.4本章小结

5总结与展望

5.1工作总结

5.2工作展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间成果

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摘要

GPS 的短基线测量中,可利用载波相位双频差分技术对电离层和对流层误差、接收机和卫星钟差进行消除或减弱,而随机噪声误差和 GPS多路径效应误差无法通过该方法减弱。论文针对高频随机噪声的去除以及 GPS多路径效应误差的改正进行了深入分析。  (1)论文概述了 GPS 多路径效应的研究背景以及国内外研究现状,详细介绍了多种 GPS多路径效应的数据后处理方法。介绍了小波滤波方法,针对小波硬、软阈值函数存在的不足,介绍了一种改进的小波阈值去噪方法,通过实验分析表明该方法具有一定成效。根据经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)中存在的模态混叠现象,论述了完备总体经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD),利用仿真信号进行EMD、总体经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和CEEMD滤波去噪,通过实验结果表明CEEMD滤波法去噪效果较好。  (2)针对 CEEMD去噪过程中低频有效信号区仍然存在噪声的现象,利用改进小波阈值函数法对该部分噪声进行阈值去噪,提出了 CEEMD 联合改进小波阈值函数去噪法。同时与传统的 CEEMD 滤波法和改进小波阈值去噪法作对比分析,结果表明该联合法去噪能力更强。应用该方法去除高频随机噪声以便更好地提取和削弱GPS多路径效应误差,通过实测数据分析,表明这几种方法都能削弱 GPS多路径效应影响,其中CEEMD联合改进小波阈值函数去噪法去噪效果最好。  (3)针对GPS多路径误差周日重复性减弱,主成分分析(Principal Component Analysismpirical Mode Decomposition,PCA)对多天间GPS多路径效应误差可较优提取,基于 CEEMD的几种去噪法去除噪声后,利用 PCA方法提取 GPS多路径效应误差中的共性误差模型,再利用该模型改正 GPS多路径效应误差。通过实验对比其他几种方法处理结果分析,表明本文提出的方法可以更好地削弱 GPS多路径效应误差。基于 CEEMD的几种方法,对含有形变信号的 GPS坐标残差序列进行分析,通过实验得到这几种方法改正后的序列和原始形变序列的相关系数都有所提高,其 中CEEMD联合改进小波阈值与PCA的组合法提高程度较大,表明该方法对动态变形监测中的GPS多路径效应误差改正也有一定的效果。

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