基于经验模分解的陀螺信号消噪

陀螺随机漂移是影响惯性导航精度的重要因素。小波消噪方法对异常噪声效果不明显,且对小波基和分解尺度等因素依赖性较强。提出陀螺信号经验模分解(EMD)消噪方法,将信号进行经验模分解得到一个本征模态函数(IMF)组,先基于2sigma准则处理异常噪声IMF分量,再利用相关系数确定高频噪声IMF分量个数,将噪声分量去除以实现陀螺信号消噪。详细对比小波方法与EMD方法,利用交叠式Allan方差分析两者的消噪效果,通过惯导算例进一步验证EMD方法的实效性。结果表明,相比小波方法,EMD消噪法能剔除异常噪声,可以更有效地抑制陀螺漂移。     

联合EMD与核主成分分析的激光陀螺信号消噪

为了有效抑制激光陀螺的随机漂移,提高其惯导精度,提出了一种联合经验模态分解(EMD)和核主成分分析(KPCA)的陀螺信号消噪方法。该方法利用EMD将陀螺信号分解为一组内蕴模态函数(IMF),基于EMD噪声能量分布模型,近似估算各层IMF中的噪声能量;然后利用KPCA分解各层IMF,根据噪声能量自适应地选择应保留的主成分分量,以剔除各层IMF中的噪声实现陀螺信号的消噪。通过实验将该方法与小波去噪算法进行对比,利用交叠式Allan方差和经、纬度误差分析不同方法对陀螺信号的消噪效果。实验结果表明,相比经典的小波消噪方法,本文方法的消噪效果有一定程度的提高,可以更有效地抑制陀螺信号的随机漂移。     

小波变换阈值去噪法在GPS数据处理中的应用

在介绍小波变换阈值去噪法的特性及其有点的基础上,结合武汉某大学教学楼GPS变形监测数据,首先使用不同的小波函数及阈值策略分别对GPS观测数据的非差、单差相位观测值和伪距观测值进行阈值去噪处理,然后分别使用Bernese高精度数据处理和Trimble TG0软件对消噪前后的单差相位观测值、非差相位观测值和伪距观测值进行基线解算。最后,比较消噪前后基线解算结果,分析不同小波函数和阂值策略对基线解算精度的影响,探讨小波变换阅值去噪的合理方法。     

基于经验模态分解的GPS基线解算模型

非建模系统误差是影响高精度GPS基线解算精度的一个重要因素,文章给出基于经验模态分解的GPS基线解算模型,有效消弱系统误差对基线解的影响。在现有经验模态分解理论的基础上,定义经验模态分解的多尺度分解与重构结构,并由此给出基于经验模态的系统趋势分离模型,依据累积标准化模量的均值随尺度的变化确定系统误差与噪声分离尺度的选择标准。给出基于经验模态分解的GPS基线解算的技术路线,首先计算GPS相位双差观测方程的浮点解残差序列,分离出系统误差并用于修正GPS双差观测值,重新计算双差浮点解,采用Lambda算法固定整周模糊度,计算固定基线解,从而消弱系统误差对基线解算的影响,提高基线固定解的可靠性。并采用实测GPS数据验证模型,F-ratio指数与W-ratio指数表明系统误差消弱后,基线固定解可靠性得到明显提高,重新计算的残差序列表明系统误差得到很好的消弱。     

基于经验模式分解的滤波去噪法及其在GPS多路径效应中的应用

经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种新的信号处理技术,它是基于数据本身的,且能在空间域中将信号进行分解,从而可以区分噪声和有用信号。根据EMD分解白噪声而得到的本征模式函数(IMF)分量的能量密度与其平均周期的乘积为一常量这一特性,建立一种新的基于EMD滤波去噪方法,并将该方法应用于GPS多路径效应的研究中。通过对模拟数据与GPS实测数据的处理分析,得出以下主要结论:①EMD滤波去噪法与小波方法都能最大限度地削弱测量的随机误差,但EMD滤波去噪法比小波方法更直接,且不受测不准原理及小波函数选择的影响;②相比小波方法,EMD能够更有效地剔除瞬时强噪声,从而能够提取更精确的多路径效应重复性误差改正模型。     

经验模态分解阈值消噪方法及其在惯性导航系统数据处理中的应用

针对惯性元件误差中有色噪声影响远大于白噪声的情况,建立元件误差的分形高斯噪声模型,利用功率谱密度方法估计模型参数。基于噪声模型推导经验模分解(EMD)的各固有模态函数(IMF)分量中噪声的方差,以此估计各分量相应的阈值,建立EMD阈值消噪方法。将该方法应用于INS中,并与小波阈值法进行比较。结果表明,小波阈值法难以控制元件中有色噪声的影响,EMD阈值法与噪声模型紧密结合,能够更有效地削弱元件中的随机误差,提高INS精度。     

变形序列小波消噪最佳分解尺度量化指标的确定

小波消噪分解尺度确定的正确与否,直接关系到消噪效果。针对变形序列的消噪,将时序分析建模定价的信息准则与高斯白噪声在小波变换下的特性相结合,提出了用Akaike信息准则作为量化指标,确定小波消噪最佳分解尺度的方法。模拟数据和工程数据的验证结果表明,在Akaike信息准则计算值达到最小时,所确定的分解尺度符合信噪分布规律,达到了较好的消噪效果,实现了作为小波消噪最佳分解尺度确定的量化指标作用,提升了小波消噪在变形数据处理中应用的便捷性。     

桥梁索塔GPS监测信号的小波分析

针对EMD分解后直接舍去高频含噪信号可能会导致有用信息的丢失,以及小波阈值去噪中采用全局阈值去噪效果不完善等问题,该文提出了一种基于SSA的改进EMD-Wavelet耦合模型运用于桥梁索塔GPS监测信号去噪。即先对原始监测信号进行奇异谱分析,提取信号的趋势项和周期项,分析不同阶段的信号特性从而对其进行合理分段。在对经过EMD分解后的高频信号进行小波去噪时,根据信号的分段结果和给定的阈值计算函数进行分段分层取阈值。结果表明,该方法能很好地对原始坐标序列进行降噪,并且各项评价指标均优于SSA重构去噪法、EMD分解去噪法和EMD-Wavelet全局阈值去噪法,去噪效果更佳,这为索塔监测数据信号提取提供了有意义的参考。     

大桥GPS动态监测去噪方法

针对从GPS实际监测到的信号中去除噪声,提取真实信号的问题,该文对EMD去噪法、小波阈值去噪法,EMD小波去噪3种方法进行了比较,并通过实例分析得出:3种方法均可滤除噪声,但效果各不相同;EMD对信号分解具有良好的自适应性,但在滤除噪声时可能因为模态混叠的原因造成过滤不完全,各分量中可能均含有一定量的噪声;小波滤波噪声效果和小波基、阈值函数及分解层数选择有关,具有主观性;对于EMD小波混合去噪方法,提出先用EMD自适应方法进行分解,分解出噪声主导分量和信号主导分量;对于高频噪声主导分量,可能含有少量有用信号,故须再用小波阈值法过滤出有用信号;而对于信号主导分量,再用小波滤除多余噪声,最后进行逆变换得到重构后的信号。实例表明EMD小波混合去噪方法能很好地去除噪声,是一种高效的去噪方法。     

基于小波分析的GPS双差观测数据消噪方法研究

通过双差方法难以消除的多路径误差、接收机观测噪声等非模型化误差会大大影响GPS动态定位的精度.基于小波分析的理论,对GPS双差观测数据序列的消噪问题进行研究,结果表明,利用小波去噪原理,可有效地从受到强噪声干扰的GPS观测数据序列中提取变形特征信息,增强基线解算的有效性,提高GPS定位精度,解决传统技术对GPS动态监测...