一种CORS站高程序列噪声识别算法

针对能量密度谱判断噪声与信号主导模态分界点性能不稳定的问题,该文提出基于夹角余弦的分界点判断方法。该方法首先利用EEMD对CORS站高程数据进行分解,其次计算原始信号与各阶模态分量的夹角余弦值,最后根据夹角余弦值的首次逆向转折位置判定噪声主导模态和信号主导模态的分界点。以4个CORS基准站近20年原始高程时间序列信号为研究对象,对噪声与信号模态分量分界点进行判定,实验结果表明采用基于夹角余弦的判定方法可以一次判断出噪声和信号模态分量的分界点。该方法应用到CORS站高程信号与噪声序列的识别中性能更加稳定。     

一种自相关函数绝对值均值变点的去噪方法

针对CEEMD去噪基于能量准则判定分界点存在稳定性差的问题,该文以噪声和有用信号各自的自相关函数特点之间的差异为基础,提出了一种基于自相关函数绝对值均值变点的CEEMD去噪方法。该方法利用噪声和有用信号各自的自相关函数值存在差异的特点,实现了噪声和信号模态分界点的定量判定,对发现的噪声模态分量,采用小波软阈值法去噪,保留了存在于噪声模态分量中有用的信号。bjfs和auck两个CORS站20余年的高程时间序列数据,实验结果表明:该方法可以定量判定噪声和信号模态的分界点,去噪后信噪比提高14%以上,而且采用均方根误差指标统计的高程时间序列预报精度提高了44%以上。提出了一种基于自相关函数绝对值均值变点的CEEMD去噪方法,实现了CORS站高程坐标分量数据的去噪。     

EMD-IVMD方法在验潮站水位序列降噪中的应用

针对验潮站水位变化序列非线性、非平稳特点，采用一种基于优化参数的变分模态分解和经验模态分解相结合的降噪方法。该方法先经过EMD分解原始信号后，得到低频和高频信号两个部分，再采用IVMD方法处理高频噪声部分，最后将两部分有效低频信号重构作为最终降噪信号。采用1组模拟数据和4个验潮站实测水位序列数据进行实验，并采用信噪比和均方根误差评价降噪效果，结果表明，EMD-IVMD方法明显优于EEMD和传统的EMD方法，该方法在信噪比精度指标上分别提升1.67%和1.52%,在均方根误差精度指标上分别提升9.59%和13.51%,验证该方法的有效性和可靠性。     

噪声辅助EMD方法提取多路径误差模型分析

经验模态分解(EMD)方法处理间断性信号时存在模态混叠问题,使分解结果失去物理意义。本文从理论分析和实测数据的EMD分解结果两个方面,论述了多路径误差中不可避免的存在间断性的分量。针对该问题,介绍了集合平均经验模态分解(EEMD)方法借助噪声来减弱模态混叠的思路与流程,并连续两天实测GPS数据的单历元定位坐标序列,分别用EEMD和EMD方法消除随机噪声,提取多路径重复性改正模型,结果表明,EEMD方法的效果优于EMD方法。     

噪声辅助EMD方法提取多路径误差模型分析

经验模态分解(EMD)方法处理间断性信号时存在模态混叠问题,使分解结果失去物理意义.本文从理论分析和实测数据的EMD分解结果两个方面,论述了多路径误差中不可避免的存在间断性的分量.针对该问题,介绍了集合平均经验模态分解(EEMD)方法借助噪声来减弱模态混叠的思路与流程,并连续两天实测GPS数据的单历元定位坐标序列,分别用EEMD和EMD方法消除随机噪声,提取多路径重复性改正模型,结果表明,EEMD方法的效果优于EMD方法.     

基于 EEMD 和 Husrt 指数的 GNSS 基准站的垂向速率估计

连续的全球卫星导航系统(GNSS)基准站的坐标时间序列中包含了复杂的噪声信号、非构造形变及其它因素的影响,尤其在垂直方向,对GNSS基准站在国际地球参考框架(ITRF)下的运动速率估计产生了较大的干扰。为进一步提高速率精度,文中采用整体模态分解(EEMD)方法对GNSS基准站的垂向观测时间序列进行分解,并根据各种信号的Hurst值进行分类及重构为噪声信号、季节性信号和长期趋势信号,采用最小二乘方法拟合长期趋势信号得到垂向速率。通过对中国大陆构造环境监测网络(CMONOC)的GNSS台站从2001—2013年近13a的垂向坐标时间序列的实例分析,采用基于EEMD和Husrt指数的最小二乘法能够准确地估计GNSS基准站的垂向速率。     

联合加权小波和EEMD的GNSS坐标时间序列降噪分析

针对GNSS坐标时间序列中有用信号与噪声难以准确分离这一问题,本文提出加权小波Z变换(weighted wavelet Z-transform, WWZ)和集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的降噪方法.通过对西北地区70个陆态网络连续站垂向坐标时间序列的降噪处理,分别采用均方根误差(root mean squared error,RMSE)、信噪比(signal to noise ratio,SNR)、闪烁噪声(flicker noise,FN)振幅及速度不确定度为评价指标,验证了本文方法的降噪效果在一定程度上优于小波降噪和EEMD降噪.结果显示：WWZ-EEMD相比小波降噪和EEMD降噪,降噪后信号序列RMSE分别降低了0.331 mm、 0.757 mm,SNR分别提高了1.911 dB、3.635 dB;FN振幅及速度不确定度均有明显改善,验证了本文降噪方法的有效性.     

CORS站高程非线性速度场及方差波动模型构建方法

本文描述了CORS站高程时间序列采用固定周期项建立线性速度场的基本概念，指出给定周期与实际周期存在偏差的问题。为此，提出了CORS站高程时间序列非线性速度场建模方法。该方法以线性最小二乘解作为迭代初值，利用高斯-牛顿迭代算法求解非线性速度场模型的未知参数，实现了CORS站高程时间序列数据的非线性建模；给出了拟合模型残差平方序列异方差特性的检验方法，阐述了建立GARCH（p，q）模型反映CORS站高程非平稳序列波动情况的基本准则。本文以国内外6个CORS站20余年的高程时间序列为研究对象，建立非线性速度场运动模型。结果表明：CORS站高程运动并不存在严格的整年或半年周期项，近似年周期运动最为明显，近似两年周期运动占比最小，年周期估计偏差达到12%，半年周期偏差18%，两年周期偏差6%，非线性建模精度和效果整体优于线性模型。利用ARCH检验法得到CORS站高程非线性模型的残差平方序列存在异方差性，即残差平方序列具有非平稳特性，引入GARCH（p，q）模型对CORS站高程分量非平稳残差平方序列建模，反映了残差平方序列的非平稳波动。验证了GARCH（p，q）模型对CORS站高程非平稳残差平方序列建模的可行性，为今后利用GARCH（p，q）模型对CORS站高程非平稳噪声序列建模和非线性速度场重构提供了思路。     

基于改进HHT理论的大型桥梁动态特性分析

针对Hilbert-Huang变换(HHT)中原经验模态分解法在信号存在中断时出现模态混叠问题,研究了利用噪声辅助的分解方法——总体平均经验模态分解法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的分解过程及其噪声控制。将此改进的分解方法结合随机减量技术获取振动信号的自由衰减响应,为进一步的Hilbert变换识别模态参数提供有效数据。将该方法结合武汉白沙洲长江大桥GPS实测数据进行了模态识别,结果表明,利用噪声辅助的总体平均经验模态分解法(EEMD)能够有效地克服分解过程中的模态混叠现象,使桥梁模态清晰地分解开来。     

顾及有色噪声影响的CGCS2000下我国CORS站速度估计

研究基于计算获取的CGCS2000(中国大地坐标系统2000)下我国国家CORS(全球导航卫星系统连续运行参考站)网1999年至2009年坐标时间序列,首先采用主成分空间滤波方法(PCA)提取CGCS2000框架下国家CORS网坐标时间序列中公共误差(common mode errors,CME)的时空特性;其次,采用功率谱分析方法分析空间滤波后的国家CORS站坐标残差时间序列的噪声性质,采用最大似然法定量估计坐标残差时间序列中的有色噪声分量;最后,采用加权最小二乘法评定顾及不同噪声影响的CGCS2000框架下的国家CORS网年速度估值和实际精度.研究结果表明:采用空间滤波可提高CGCS2000框架下国家CORS网成果的精确性和可靠性,空间滤波后北、东和高方向的平均坐标重复性相对于滤波前分别减小了26%、22%和46%,滤波后国家CORS站高度方向平均振幅减少近64%.在CGCS2000框架下我国CORS站坐标时间序列中白噪声不是噪声的主要成分,白噪声、闪烁噪声和随机漫步噪声的噪声性质是国家CORS站坐标时间序列的基本特征;我国CORS站有色噪声在水平方向和高度方向表现出一定的规律性,顾及有色噪声的速度误差估值比只考虑白噪声的速度误差估值一般大2～6倍,速度估值偏差一般在2%～10%.     

EEMD滤波技术在GPS动态监测数据去噪中的应用

为了削弱结构动态监测中GPS随机噪声的影响,本文研究了一种基于集成经验模态分解(EEMD)技术的滤波方法。根据信号自身尺度分解信号,基于分解产生的本征模态函数(IMF)的Fourier变换频谱特征,构造了EEMD时空滤波器。对不同信噪比的仿真非平稳数据进行去噪处理并与小波去噪法相比较,各项指标表明基于EEMD滤波器的去噪方法与小波去噪方法效果相当,但避免了小波基的选择,具有更大的自适应性。应用于GPS动态监测数据的去噪结果表明该方法能有效分解信号消除GPS高频噪声及低频噪声的影响,提取有用振动信号,为进一步结构分析提供有效数据。     

三种GNSS高程时序降噪方法的效果对比分析

为了探究经验模态分解(EMD)、整体经验模态分解(EEMD)和小波降噪三种方法的降噪性能,以中国区6个国际GNSS服务(IGS)站高程分量的5?a、10?a和20?a时序数据为例,对它们的降噪结果进行比较分析.?首先利用线性拟合分离趋势项,并采用3σ准则剔除异常值,得到满足符合降噪要求的样本序列;然后分别用这三种方法分...     

基于经验模式分解的滤波去噪方法研究进展

回顾经验模式分解技术的原理和滤波性质,及目前基于经验模式分解的滤波去噪算法,包括部分本征函数模态分量重构法、软阈值法、最优信号重构算法等;分析上述滤波方法在分离信号噪声方面的适用性及其可能的改进措施;最后讨论传统的周期函数拟合模型在GPS高程时间序列噪声提取中应用的局限性,提出经验模式分解应用于GPS高程时间序列噪声提取与研究的新思路。     

基于小波变换的CORS高程坐标时序周期性分析与降噪方法研究

以香港连续运行参考站（CORS）网中的6个CORS的高程坐标时间序列数据为研究对象,利用小波多分辨分析从时频的角度来探测坐标时序中存在的周期性变化与非线性运动趋势,并采用小波变换阈值的方法对坐标时序进行降噪处理,根据不同的降噪质量评价指标来对比降噪效果．结果表明:高程坐标时序中存在极为明显的年周期与半年周期变化的特征,通过小波降噪可以有效地减弱或消除原始时序中的噪声信息,获得更接近理论分析的坐标时间序列．      

PSO-DVMD-WT的变形信号去噪方法研究

为了滤除变形数据中含有的白噪声,该文提出一种基于粒子群优化算法的双重变分模态分解-小波阈值去噪模型。首先利用VMD对变形数据进行初次分解,初次分解层数K_1由频谱图波峰个数确定,根据相关性分析将分量分为噪声分量和信号分量;然后针对信号分量出现模态混叠的现象,首次分解的信号分量再次进行粒子群优化的VMD分解,得到二次信号分量和二次噪声分量;对二次VMD分解得到的噪声分量进行小波阈值降噪;最后重构实现噪声的有效剔除。模拟实验结果显示,利用本文方法去噪得到的均方根误差降低至0.418 0 mm、信噪比提升至10.174 0 dB,对比小波阈值、总体经验模态分解(EEMD)、VMD等方法,降噪效果有明显的提升。在实际变形数据去噪中,相比于其他去噪方法,本文方法能够很好地抑制模态混叠的现象,且均方根误差降低至0.151 0 mm、信噪比提升至23.821 0 dB,验证了本文方法在实际应用中的有效性。     

山东CORS坐标时间序列周期与噪声特征分析

针对不同区域的周期和噪声特性存在差异,以27个山东连续运行参考站（CORS）2015—2018年的坐标时间序列为研究对象,进行周期和噪声特征分析. 结果表明:坐标时间序列并没有严格的周期信号,U方向的周期运动较为规律;坐标分量的谱指数显示大部分站点可用白噪声（WN）+闪烁噪声（FN）的噪声模型进行描述;采用最大似然估计法（MLE）确定山东CORS站坐标时间序列N方向的最佳噪声模型为WN+FN,E、U方向的最佳噪声模型为WN+FN+随机漫步噪声（RWN）.      

GNSS高程时间序列周期项的经验模态分解提取

针对传统方法——常振幅常相位的周年+半周年谐波模型法不能准确提取GNSS高程时间序列中周期项问题,该文以中国区域10个IGS基准站在ITRF2008框架下2005—2015年高程时间序列为例,采用经验模态分解(EMD)提取各测站高程时间序列的周期项。对传统方法和EMD两种方法提取的周期项做Lomb_Scargle谱分析,用功率谱图分析了这两种方法提取序列周期项的能力。实验结果表明,EMD方法较传统方法更能准确、自适应地提取GNSS高程时间序列的周期项。     

变分模态分解及能量熵在地心运动降噪中的应用

针对地心运动时间序列噪声种类复杂，随机性强，信号与噪声难以有效分离等问题，本文采用网平移法对IGS站周解进行解算，得到2012-2018年的地心运动时间序列，并提出了一种基于变分模态分解（VMD）及能量熵的地心运动时间序列降噪方法。首先，对各方向时间序列进行VMD分解，获得各方向高频依次到低频的时间序列分量；然后，计算每个变分模态分量的能量熵，辨识出噪声与信号的分界，并将信号分量进行重构，得到降噪后的地心运动时间序列；最后，通过与基于EMD和EEMD的降噪方法对比，从相关系数、信噪比、剩余能量百分比、方差贡献率等参数评价指标上定量说明该方法对地心运动时间序列降噪表现出更好的降噪效果。     

惯性导航EEMD区间阈值降噪方法

陀螺随机误差是影响惯性导航系统精度的主要因素。在经验模态分解（EMD）和阈值降噪的基础上,提出一种基于集合经验模态分解（EEMD）的区间阈值的陀螺信号降噪方法。该方法利用EEMD方法将陀螺信号分解多个本征模态函数（IMF）分量和1个残余分量,基于信号和IMF分量的概率密度函数的2范数距离方法剔除纯噪声IMF分量,利用改进的区间阈值降噪方法实现信号的降噪。仿真和实测试验表明,该方法不仅能有效抑制EMD中的模态混叠问题,而且能有效削弱陀螺的随机误差,从而提高惯性导航系统的精度和可靠性。     

基于经验模态分解去噪提高GPS定位精度

在GPS精密定位中,多路径效应等无法建模的误差严重影响着定位结果的精度。这类误差不能通过传统的建模方式进行处理,也不能通过数据组合进行消除,更不能作为参数进行估计。因此本文基于经验模态分解提出一种数据驱动的噪声消除策略,将坐标时间序列分解为许多不同频率组成的时间序列,根据需要重构原始时间序列。并采用了仿真实验和实测数据验证所提出方法的有效性,结果显示所提出的方法可以有效的消除多路径效应等无法建模误差的影响。