| 基于局部加权回归及经验模态分解的地心运动降噪方法北大核心CSCD |
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| 引用本文： | 柯能,朱新慧,王刃,肖凯,贾彦锋,黄俊迦.基于局部加权回归及经验模态分解的地心运动降噪方法北大核心CSCD[J].大地测量与地球动力学,2023(9):904-908. |
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| 作者姓名： | 柯能 朱新慧 王刃 肖凯 贾彦锋 黄俊迦 |
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| 作者单位： | 1.信息工程大学地理空间信息学院450001;2.山东五征集团有限公司262300;3.航天器在轨故障诊断与维修重点实验室710043; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(41804018,42104034)。 |
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| 摘 要： | 针对目前地心运动序列包含复杂噪声、真实信号难以有效提取等问题,提出一种结合局部加权回归(locally weighted regression, LOESS)和经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的降噪方法LOESS-EMD。该方法首先对地心运动序列进行局部加权回归拟合,得到拟合后的时间序列和残差序列;然后对残差序列进行经验模态分解,从中提取出低频信号;最后将拟合的时间序列和残差中的低频信号进行重构,得到降噪后的时间序列。在仿真实验中,相比于LOESS方法,LOESS-EMD方法降噪结果的均方根误差减小31%,信噪比和剩余能量百分比分别提高16%和0.16百分点。利用该方法对国际GNSS服务IGS第三次重处理(3rd reprocessing campaign, Repro3)提供的地心运动序列进行降噪分析,结果表明,LOESS-EMD方法能够有效减少地心运动序列的噪声。
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| 关 键 词： | 地心运动 局部加权回归 经验模态分解 降噪 信噪比 |
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