小波包分析在GPS振动观测中的应用

将小波包分析应用于GPS振动观测数据处理,研究小波包分析在异常值探测、信号特征提取、去噪中的应用。首先对信号分解和单支重构,验证小波包分析探测异常值的能力。针对小波包分析含有丰富的高频信息,采用奇异谱分析方法提取高频部分的振幅和频率。小波包分析的去噪能力优于小波分析。     

基于小波变换的GPS精密单点定位中的周跳探测

基于双频观测值的Melbourne-Wübbena组合和Geometry-free组合,提出了利用连续小波变换方法来探测GPS相位观测值中的周跳,论述了GPS精密单点定位中的周跳探测和连续小波变换方法探测周跳的算法,说明利用高斯函数的一阶求导小波变换对周跳的多尺度分解的敏感性,能够提高组合观测信号的信噪比,准确定出1周左右的周跳发生位置,从而可以提高利用非差观测值解算周跳和模糊度的效率,并给出具体算例验证了本方法的可行性和有效性。     

基于GPS相位观测值差分的小波变换在周跳探测中的应用

针对GPS载波相位观测值中出现的周跳,首先分别对GPS相位观测值做单差和双差处理,再根据小波变换检测信号的奇异性原理,将GPS相位观测值发生周跳处视为信号的奇异点,通过MATLAB编程,分别对相位单差和双差观测值进行小波变换来探测周跳.实验证明,基于差分法的小波变换周跳探测效率比较高,周跳位置探测比较准,而且双差观测值的周跳探测比单差观测值效果好.     

小波分析在GPS消噪中的应用探讨

采用VB语言与MATLAB语言编程,提取南宁实验GPS控制网观测数据中的原始载波信号,利用小波分析理论在多尺度、多分辨率、可伸缩、可平移等分析方面的优势,分别对提取的原始载波信号、单差观测值、双差观测值采用bd3小波函数进行3层小波分解,研究高频信号特点以及不同差分方法消除噪声的效果。将小波分析理论作为数学工具,实施GPS观测数据小波分解和重组,对于发现并削弱GPS误差具有一定的参考价值。     

基于小波分析的GPS信号噪声特性

通过提取南宁实验GPS控制网的原始载波信号,利用小波分析理论在多尺度、多分辨率、可伸缩、可平移等分析方面的优势,分别对提取的原始载波信号、单差观测值、双差观测值采用bd3小波函数进行3层小波分解,研究各种GPS信号噪声的特性,对减弱各种GPS噪声的影响有一定的参考价值。     

基于小波的GPS基线解算精化处理技术及其应用

采用小波技术对GPS信号进行处理,提出基于小波变换的周跳与粗差的探测.利用基于小波变换的小波滤波法对于提高GPS双差相位观测值的信噪比具有较好的效果,对其相位观测值进行小波滤波,消除或削弱多路径效应和各种观测噪声,使其观测值得以净化.这种方法对于缩小模糊度搜索空间及提高模糊度解的有效性有明显的作用,从而提高基线解算的精度.     

高层建筑物GPS观测中的小波分析

采用GPS进行高层建筑物实时动态观测被认为是有效的方法,如何处理海量GPS振动观测数据是一个重要的问题。本文根据GPS振动观测数据特点,将小波分析技术应用于GPS振动观测数据处理,研究了不同小波基、分解尺度、阈值选择对观测数据去噪的影响,获得了有益的结论。      

小波变换法探测周跳的延拓方式选择研究

小波变换用于探测周跳是一种很有效的方法。它是通过一定尺度上的带通滤波器提取出细节信号,并将突变以一定的比例放大,从而发现周跳发生位置,然后采用高频系数奇异值进行插值替换,与低频系数重构,然后采用重构观测值与原始观测值作差取整的方法确定周跳值。本文将通过试算不同延拓方式对小波变换的影响,利用产生最小"边缘效应"的延拓方式,对非差、单差、双差观测值进行db6小波单尺度分解,并探讨其在单频周跳探测的应用。     

小波技术在GPS基线解算数据预处理中的应用

采用小波技术对GPS观测数据进行处理。应用小波变换技术对GPS相位观测值进行周跳的探测和修复。GPS相位观测值可以作为时间序列来进行分析,作为时间函数,它所表现出来的是一条光滑度很好的曲线,一旦出现周跳,这种光滑性就被破坏,从发生周跳的历元开始,后继相位观测值序列发生等量阶跃,通过小波变换的信号特性检测原理,能够有效地探测出周跳的发生,这种方法对于缩小模糊度搜索空间及提高模糊度解的有效性有明显的作用,从而提高基线解算的精度。     

用小波方法进行周跳探测的比较

在现代测量中,GPS已成为测绘领域的主要工具,但周跳现象是影响GPS测量精度的来源之一,因此对周跳产生的原因和特性进行了分析,并且结合仿真实验分析且说明了小波用于周跳探测的理论依据。选择不同的小波对GPS相位观测值周跳进行了实验,表明经过小波处理的方法进行周跳探测,其精度更高一点。     

GPS动态监测数据优化分析及变形特征的提取

GPS变形监测系统中的监测点的观测资料是与时间有关的信号序列,本文研究应用小波分析优化流程,结合苏通大桥GPS变形监测系统获取的监测点数据序列进行分析。结果表明,选择合适的小波基函数,对数据信号进行小波分解与重构,可以有效地从受到强噪声干扰的监测数据序列中提取有用的特征信号,较好解决了传统处理技术对GPS动态观测数据去噪以及特征信息提取的局限性。     

小波包多阈值去噪法及其在形变分析中的应用

在GPS变形监测领域,传统的小波去噪只保留低频上的有用信息,很容易去掉中频以及高频上的有用信息。小波包分析方法是近几年发展起来的一种新的小波分析方法,它同时考虑了各个频段上的有用信息,因此是一种更为精细的去噪方法。小波包去噪的关键是对小波包分解系数选取合适的阈值准则并进行阈值处理,但传统的小波包去噪并没有对此进行充分的研究。本文针对传统小波、小波包分析的不足,提出了一种基于频率顺序并依据信息类型分段的多阈值准则小波包去噪法。通过理论分析与实际应用,结果表明新方法能够高效剔除各频段的噪声,同时当采样频率较低时能有效保留去噪信号中频率高达10-1 Hz数量级的有用信息,其去噪能力优于传统的小波、小波包等其它去噪方法,因此可以广泛应用于高精度GPS变形监测领域中。     

基于小波变换的周跳探测与修复

探测和修复周跳一直是GPS定位中的关键问题。利用小波变换对相位减伪距观测量进行周跳探测。首先介绍小波变换周跳探测的一般方法，然后在此基础上提出改进。改进方法可以对周跳进行探测和直接修复，进而探测和修复多次周跳，同时有效地克服一般方法可能出现探测失误的缺点。这种改进方法的效果在实验中得到验证。     

小波变换在时间序列特征提取中的应用

时间序列的数学特征主要包括随机项、周期项以及趋势项.针对变形监测等测绘领域中如何对时间序列进行特征提取并进行分析与预测等重要问题,提出一种基于多尺度分析的小波变换方法.首先选取合适的小波基函数、分解层次等参数,其次将待分析的时间序列分解成低频和高频两部分,最后将分解后的时间序列投射到不同尺度上,从而可以提取所需要的有用信息.研究结果表明,基于多尺度分析的小波变换方法能够有效对时间序列进行特征提取,分析出其中的随机项、周期项、趋势项等信息,可以用于GPS变形监测等工程实际中.     

基于小波变换的单频GPS快速精密定位整周模糊度的解算

对于GPS短基线,载波相位双差观测量已基本消除了卫星轨道误差、钟差、大气折射误差等系统偏差的影响,主要包含距离观测量信息及随机测量误差,其中测量误差是高频的测量噪声,小波变换可将GPS载波相位双差观测量中的观测噪声(高频部分)分解出来。本文利用Coiflets小波基函数对GPS快速定位的原始载波相位双差观测量进行5层分解,通过重构第5层低频系数获得去除噪声的"干净"的载波相位双差观测量,然后利用"干净"的双差观测量进行最小二乘参数估计,以减小测量噪声对GPS快速定位病态方程解的扰动。计算结果表明该方法能够显著提高GPS快速定位中模糊度浮点解的精度,仅利用几个观测历元的数据就可以准确地固定模糊度。     

高层建筑物GPS动态变形监测数据处理

本文利用小波阈值降噪方法对高层建筑物GPS动态变形监测数据进行处理,针对不同小波基选取对结果影响进行了实验分析,表明小波变换可实现高层建筑物GPS动态监测数据的有效去噪,可克服传统处理技术对非平稳、非等时间间隔观测数据序列滤波的局限性,为监测数据的处理方法提供一定参考。     

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。