参考经验模态分解-独立分量分析及其在GPS多路径误差处理中的应用

多路径误差在绝大部分应用中,其测站间相关性很弱,不能通过差分观测得到有效削弱,成为高精度GPS动态变形监测中的主要误差源。针对GPS多路径误差的特点,结合具有良好多尺度分解能力的经验模式分解方法(EMD)和具有良好盲分离能力的独立分量分析(ICA)方法,提出带参考信号的EMD-ICA方法来削弱多路径效应的影响。应用实例的结果证明了该方法的有效性。     

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单通道时变ICA算法及其在大坝变形分析中的应用

EEMD-ICA算法具有良好的单通道分离性能,但其使用的Fast ICA是一类离线批处理算法,没有时变处理能力。因此,本文研究了在线盲源分离的单通道独立分量分析(ICA)算法——EASI算法,该算法可用于识别混合矩阵缓慢变化,提出了一种基于EEMD的单通道时变ICA算法,即基于EEMD的单通道EASI算法(EEMD-EASI),并将其应用于五强溪大坝位移监测数据的单通道时变ICA分离中。模拟试验表明,EEMD-EASI算法在单通道时不变和时变混合情况下都具有良好分离效果;而大坝变形分析实例进一步表明EEMD-ICA算法能够分离出温度效应位移分量及时效分量,从时变混合矩阵可以看出大坝蓄水几年后趋于稳定。     

相空间重构单通道ICA算法及其在变形监测数据去噪中的应用

常用的去噪方法需对数据序列进行多尺度分解实现去噪,而未考虑信号本身的关联和特征。相空间重构单通道ICA算法依据相空间重构将一维信号扩展到高维相空间,从信号本身获取其隐含的动力学特征,从而利用独立分量分析分离有用信号和噪声。实验证明相空间重构的单通道ICA算法能够实现信号去噪,其去噪能力与多尺度分解去噪方法相当。此外,算法无须多尺度分解,自适应强,且适用于变形监测信号去噪。     

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