基于经验小波变换的GNSS多路径误差改正

多路径误差是影响GNSS测量精度的主要因素及误差改正难点。将经验小波变换(EWT)算法在分解复杂信号上的优势与GNSS多路径误差的周日重复特性相结合,提出基于EWT的多路径误差提取及改正新方法。将能量熵与相关系数相结合来定义筛选系数,并将其变化显著的点作为含噪分量及信息分量的分界点;通过对含噪分量进行去噪并与信息分量重构的方式建立基于EWT的去噪新方法。模拟和实测数据实验表明,EWT能较好地提取及改正GNSS多路径误差,并且其效果显著优于EMD及小波分析方法。     

基于改进EEMD的GPS多路径误差建模与削弱方法研究

引入一种改进的集合经验模式分解方法（improved ensemble empirical mode decomposition,IEEMD）进行多路径误差的建模。与EEMD方法相比较,IEEMD方法可以有效地克服模态分量数目不一致和分解不彻底等问题,并将原始序列分解为不同尺度的模态分量。同时,考虑到不同模态分量中高斯白噪声的能量密度与平均周期之积为常数,设计一种自动选择尺度与重构的方法,用于模态分量的选择与重构,进而构建GPS多路径误差模型。在此基础上,采用恒星日滤波技术,进行邻近周日GPS坐标序列中多路径误差的实时削弱。实验结果表明,采用同样的尺度选择方法和恒星日滤波技术,使用IEEMD方法可以得到比EEMD方法精度更高的GPS坐标序列。     

基于CEEMDAN的GNSS变形监测去噪方法

为了提高GNSS变形监测数据去噪的有效性和可靠性,提出一种自适应完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)去噪方法。首先将GNSS变形序列经CEEMDAN分解为若干特征模态函数;其次引入排列熵理论确定高低频分界值K,利用小波分析对高频分量进行去噪,去噪后与低频分量重构得到去噪序列;最后通过仿真和实测边坡GNSS变形监测数据,利用信噪比、均方根误差、相关系数等指标对比分析CEEMDAN、EMD和小波去噪方法。结果表明,CEEMDAN方法的去噪效果和精度优于EMD和小波去噪方法,证明了本文所提方法的有效性和可靠性。     

基于EMD和小波的GPS/BDS变形监测中的多路径误差削弱方法

针对GPS/BDS实时监测坐标序列中多路径误差的周日重复特性和高频随机噪声,分别采用EMD以及EMD与小波阈值去噪相结合的方法对现有坐标序列构建多路径时序模型,并通过恒星日滤波削弱后续坐标序列中具有强相关性的多路径误差。实测数据的处理结果表明,EMD可以很好地去除GPS/BDS实时监测序列中的高频随机噪声并削弱多路径误差的影响,提高实时监测精度50%左右,EMD和小波组合方法较单EMD效果稍好。     

基于ICEEMDAN与最小二乘的GNSS垂向序列噪声与非构造形变去除

通过完备总体经验模态分解(ICEEMDAN)与最小二乘法开展GNSS垂向序列的噪声与非构造形变去除研究。首先,采用ICEEMDAN方法对GPS垂向序列进行分解,分析GNSS垂向序列的年周期项、半年周期项和趋势项;然后,通过改进的小波阈值和排列熵值法对GNSS垂向序列进行降噪处理;最后,利用最小二乘法拟合非构造形变序列,找出与其最为接近的分解层数并进行改正,获得去除噪声和非构造形变的GNSS垂向形变信息。结果表明,利用ICEEMDAN方法可实现GNSS垂向序列噪声的有效去除;采用ICEEMDAN与最小二乘法可提高GNSS垂向序列形变测量精度,其中RMS值平均减小1.28 mm,WRMS差值平均增大0.33 mm。     

长基线时间序列季节项提取和重构方法分析

运用经验模态分解（EMD）、集合经验模态分解（EEMD）和完备总体经验模态分解（CEEMD）3种方法对原始基线时间序列进行分解,得到各自时间序列的本征函数模态分量（IMF）、相关系数及周期性强度,进而确定其季节项分量,同时通过比较季节项和原始基线时间序列的叠加功率谱图优选分解方法。结果表明,CEEMD方法对基线时间序列季节项提取和重构效果最佳。     

顾及GNSS坐标时间序列中季节信号的CEEMD降噪方法

针对互补集合经验模态分解（complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD）在GNSS坐标时间序列降噪过程中需要选取筛选准则的问题,提出一种顾及GNSS坐标时间序列中季节信号的CEEMD降噪方法。首先利用CEEMD方法对GNSS坐标时间序列进行分解,然后计算各本征模态函数（intrinsic mode function,IMF）的平均周期,将平均周期低于120 d的IMF分量作为噪声分量扣除,并重构剩余分量为信号分量。利用该方法对中国大陆227个GNSS垂向坐标时间序列进行降噪,并与以连续均方误差和相关系数为筛选准则的CEEMD降噪方法的结果进行对比。结果表明,本文方法未出现过度降噪,而其他2种方法均导致部分测站的季节信号被扣除;在未过度降噪站点,本文方法GNSS坐标时间序列的RMS、幂律噪声和速度不确定度的平均改正率分别为19.13%、88.29%和86.46%,优于其他2种方法。     

基于CEEMDAN和小波包多阈值的GNSS高程时间序列去噪方法

为提高GNSS高程时间序列的去噪效果,以仿真信号和拉萨站2000~2020年高程时间序列为例,采用自适应噪声完备集合经验模态分解（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN）方法将信号分解成若干个特征模态函数（intrinsic mode function,IMF）,对每个IMF分量进行小波包多阈值分解,依据不同节点能量占IMF总能量百分比选择不同的阈值准则,将降噪后的节点重构得到降噪后的IMF分量,进而得到降噪后的时间序列。利用信噪比、均方根误差等指标对比分析本文方法、EMD、CEEMDAN、小波去噪和小波包多阈值去噪等5种方法的去噪效果。结果表明,本文方法效果最优。     

基于完备经验模态分解自相关消噪技术的GNSS高精度动态变形监测研究

为了更好地消除混杂在变形序列中的噪声,利用完备经验模态分解（CEEMD）将形变信号自适应分解为不同尺度的振动模态。针对分解分量中信号和噪声区分标准不唯一的问题,构造一种CEEMD与自相关分析相结合的去噪算法,实现有效信号和随机信号的分离。将该算法应用在仿真实验和GNSS变形监测实测数据处理中,并与传统的小波去噪方法进行比较。结果表明,该算法避免了小波基选择带来的影响。     

基于正则化与恒星日滤波的BDS多路径误差削减方法

在重构的载波相位单差残差基础上,利用分段思想估计北斗卫星的多路径重复时间,分别采用正则化方法和经典小波滤波方法提取载波相位单差残差的多路径信号,得到“干净”的单差残差序列。实验结果表明,利用Tikhonov正则化方法正确提取多路径信号是可行的,多路径信号比原始测量残差更具平滑性,并进一步优化了正则化参数的估计方法。利用优化后的Tikhonov正则化方法与恒星日滤波后,载波相位单差残差平均改进40.5%;坐标残差E、N、U方向分别改进24.8%、26.3%和42.7%。无论是观测值域还是坐标域,优化后的Tikhonov正则化方法较传统的小波滤波方法更具优越性。     

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基于改进Cao算法的奇异谱分析法及其在北斗多路径去噪中的应用

研究了基于奇异谱分析的北斗恒星日滤波算法,采用相空间重构Cao算法来确定奇异谱嵌入维度,并针对Cao算法的不足进行改进,提高奇异谱分析法的准确性和计算效率。分析北斗系统不同星座卫星的轨道重复周期特性,通过计算确定北斗系统多路径误差的周期约为86 160s。利用奇异谱分析法和传统小波分析法对北斗短基线解算结果进行恒星日滤波处理。结果表明,本文提出的奇异谱分析法多路径滤波效果优于小波滤波法,能较好地消除原始坐标序列中的多路径误差。     

基于观测值域的多路径消除方法及其在GNSS实时变形监测中的应用

首先研究多类卫星的轨道回归周期特性并推导相应公式,然后讨论基于观测值域的多路径消除算法,最后利用实测数据验证该算法的可行性。结果表明,采用观测值域多路径误差修正的方法,使GPS、BDS和GPS+BDS平均定位精度在北、东和高程方向分别提高42%、38%和54%。
     

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基于北斗三号新频点的多路径误差特性验证方法研究

提出一种北斗三号新频点多路径误差特性验证方法,并通过接收机天线群延时实验以及实测数据验证其与国际民航组织给出的多路径误差模型的符合性。结果表明：1）实验使用的接收机天线符合DO-373天线群延时特性要求;2）在B1c/L1、B2a/L5和双频组合情况下,BDS与GPS的多路径误差曲线的变化趋势基本一致,即BDS与GPS多路径误差特性基本一致;3）BDS在B1c、B2a以及双频组合情况下的多路径误差特性符合国际民航组织多路径误差模型要求。     

加权总体最小二乘和RBF神经网络的三维坐标转换

分析部分变量误差加权总体最小二乘法（PWTLS）、加权总体最小二乘法（WTLS）和最小二乘法（LS）在三维坐标转换模型参数求解中的应用与影响,提出PWTLS与RBF神经网络组合的坐标转换方法。结果表明,当三维坐标转换模型系数矩阵中同时存在常数元素和重复元素时,PWTLS方法计算的单位权中误差和内符合精度均优于LS方法,且源坐标改正数较WTLS方法更加合理。PWTLS+RBF组合方法能够使PWTLS的求解参数得到有效使用,提高坐标转换精度。