基于独立分量法的新疆GNSS时间序列共模误差分析CSCD

共模误差(CME)是区域连续全球卫星导航系统(GNSS)网中的主要误差来源之一.针对GNSS时间序列具有非高斯分布特征,基于二阶统计量的主成分分析(PCA)难以准确提取出CME分量问题,采用具有高阶统计量的独立分量分析(ICA)对CME进行提取.以2011—2018年新疆区域GNSS坐标时间序列为例,将PCA滤波效果进行对比验证,分析了CME对GNSS坐标时间序列的影响,并对CME序列进行周期分析.结果表明:前6个独立分量包含CME分量,这可能与卫星轨道、地表质量负荷和时钟误差有关,ICA滤波后东(N)、北(E)、天顶(U)三个方向的均方根(RMS)值分别降低31.83%、32.29%、35.49%,速度不确定度分别降低44.14%、38.49%、43.32%,各测站的周期项振幅较滤波前更一致,有效地剔除了CME,提高了坐标时间序列的精度.     

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。     

联合LMD与EMD的GNSS站坐标时间序列去噪方法

针对GNSS站坐标时间序列信噪不易分离的问题,在传统EMD去噪方法的基础上,本文提出了一种联合LMD与EMD的坐标时间序列去噪方法。该方法首先采用LMD分解原始坐标时间序列,基于连续均方误差（CMSE）原则分离高频噪声与低频信号,保持低频分量不变;然后对高频分量进行EMD去噪;最后以2次分解所得低频信号之和作为去噪后时间序列。以仿真数据与8个GNSS基准站实测数据进行试验,通过多种评价指标进行精度评估。结果表明,与传统EMD方法相比,联合LMD与EMD的方法能够更加精确地去除坐标时间序列中的噪声。     

结合双树复小波变换的四阶偏微分影像去噪方法

针对低阶偏微分方程去噪模型通常会使图像的灰度趋于分段常量而产生阶梯效应的问题,结合小波多尺度分解在图像处理中的应用,提出一种结合双树复小波变换(DT-CWT)的四阶偏微分方程(PDE)影像去噪模型。首先采用DT-CWT对噪声影像进行多尺度分解,保留分解后的低频分量不变,其他层复高频分量采用四阶PDE去噪模型去噪,然后重构相应层的高、低频分量,得到最终去噪后影像。对不同噪声强度下的ZY-3卫星影像去噪实验的结果表明,采用本文方法去除遥感影像噪声相比现有方法得到的去噪结果信噪比平均提高了1~2 d B,提高了去噪影像的结构相似度,在有效去除影像高斯噪声的同时能够较好地保留图像细节信息。     

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。     

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。     

小波去噪与北斗三频信号周跳探测与修复

传统的三频伪距相位组合方法易受到伪距观测噪声的影响,难以检测不敏感的小周跳.三个频率的载波相位观测数据组成的无几何距离组合(GF)方法具有检测敏感小周跳的能力,但存在病态方程组的问题.鉴于此,提出了一种利用小波去噪的无几何伪距相位组合与GF组合建立组合模型的方法,即利用小波变换对伪距观测值进行去噪,通过选择最优组合系数,构建优化的组合模型.该方法通过小波去噪保证了源数据的质量,采用无几何伪距相位组合与GF组合模型提高了周跳检测和修复的准确性,同时病态方程组问题得到解决.最后利用最小二乘方法结合正交三角(QR)分解算法,以及用空间搜索和L1范数最小原理固定周跳的最优整数并修复周跳,采集北斗卫星导航系统(BDS)三频测量数据用于实验验证.实验结果表明：小波变换去噪的优化组合模型可以检测和修复各种周跳,尤其是对不敏感的小周跳.     

一种利用级联小波变换的ICES at-GLAS 波形去噪方法

波形去噪是大光斑星载激光雷达数据处理和应用结果可靠性的重要保障。针对ICESat-GLAS回波波形中的噪声问题,构建一种自适应阈值的级联离散小波变换的方法,可实现对地球科学激光测高系统(GLAS)回波信号的去噪处理,该方法既能够使高频信号得到再分解,又降低小波包变换去噪的复杂度。通过与传统的小波噪声阈值去噪等方法的对比分析,可以发现:在同样的小波分解层次下,文中构建的方法要优于传统的小波噪声阈值法,有助于ICESat-GLAS大光斑激光雷达波形数据去噪处理。     

基于小波去噪的非等间隔变形监测数据GM(1,1)预测方法研究

在小波去噪和非等间隔GM(1,1)的基础上提出基于小波去噪的非等间隔GM(1,1)组合模型的预测方法,并且通过矿区实测数据模拟实验对三种方法进行对比分析。结果表明,小波去噪的模拟精度高于非等间隔GM(1,1),组合模型的预计精度高于单独使用非等间隔GM(1,1),验证了该方法的实用性和可靠性。     

海洋平台GNSS RTK监测数据的CVCEEMDAN-WT-SSA去噪算法

针对GNSS-RTK技术在海洋平台变形位移监测过程中的多路径效应误差与随机噪声,本文提出一种基于交叉证认改进的具有自适应白噪声的完整集成经验模态分解(CVCEEMDAN)、小波阈值(WT)降噪方法及奇异谱分析(SSA)相结合的联合去噪算法。首先对原始信号进行CEEMDAN分解,使用交叉证认方法识别噪声与有效信号IMF分量;然后利用WT和SSA分别对噪声和有效信号分量作去噪处理,重构处理后的信号,获得真实变形监测结果。结果表明：本文算法具有自适应性,且相比EMD、EEMD、CEEMDAN、ACCEEMDAN-WT-SSA算法具有更好的去噪效果,可有效去除海洋平台变形监测中的多路径误差及随机噪声,成功获取真实的监测信号结果。     

利用MSMPCA去噪的CEEMD方法监测高频GNSS同震形变

考虑到全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)地震信号的非线性和非平稳性,利用一种多尺度多方向主成分分析(multiscale multiway principal component analysis,MSMPCA)去噪的完备总体经验模态分解(complete...     

局部均值分解和奇异值分解在GNSS站坐标时间序列信号降噪中的应用

为了有效地提取GNSS站坐标时间序列的有用信息，降低噪声干扰，本文提出一种局部均值分解和奇异值分解相结合的信号降噪方法，并利用5个测站的实测坐标时间序列对新方法进行了验证。首先通过局部均值分解将坐标时间序列分解成一系列PF分量和余项，然后利用连续均方误差方法确定高频分量与低频分量的分界点，保持低频分量不变，运用奇异值分解方法对高频分量进行降噪重构，最后将重构的高频分量与低频分量叠加得到最终的降噪坐标时间序列，并对降噪效果进行对比分析。结果表明，与单纯的奇异值分解方法相比，局部均值分解和奇异值分解相结合方法能够自适应地选择合适的奇异值个数进行信号重构，提高了降噪效果。     

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...     

利用经验模态分解和主成分分析的SAR图像相干斑抑制

对SAR图像应用对数加性噪声模型,将经验模态分解(Empirical mode decomposition, EMD)与主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)相结合,提出了一种基于PCA的EMD相干斑抑制算法。根据对数SAR图像中相干斑噪声的统计特性和高斯白噪声经EMD分解后的能量分布模型,近似估算SAR图像经EMD分解后各层内蕴模态函数中所含噪声的能量;将内蕴模态函数利用PCA进行分解,根据PCA对含噪信号的分解特性和内蕴模态函数中噪声能量所占的比例,选择合适的成分分量重构内蕴模态函数,以进一步去除噪声保留有用的细节信息。仿真实验结果表明,本文方法在有效抑制相干斑噪声的同时可以较好地保持边缘纹理细节的清晰。     

基于改进LUR模型的大区域PM2.5浓度空间分布模拟

针对采用传统土地利用回归（land use regression,LUR）模型进行大气污染物浓度模拟时预测变量信息损失的缺陷,将主成分分析（principle component analysis,PCA）与逐步多元线性回归（stepwise multiple line regression,SMLR）相结合,提出了一种改进的LUR（PCA+SMLR）模型模拟大区域PM_2.5浓度空间分布的方法。首先采用相关分析筛选与PM_2.5显著相关的预测变量,然后对筛选出的预测变量进行主成分变换（PCA）,最后保留所有主成分变量进行SMLR建立回归模型模拟PM_2.5浓度。并以京津冀为研究区域进行实验验证,对PCR、SMLR、PCA+SMLR这3种模型的实验结果进行对比分析,结果表明,PCA+SMLR模型可提高预测变量对回归模型的贡献度,调整后R2达0.883,并且其精度检验指标及制图效果皆优于传统的LUR模型,证明了该模型可有效提高PM_2.5浓度的模拟精度,对PM_2.5区域联防联控具有指导意义。     

利用波形去噪算法的森林最大冠顶高估测研究

针对大光斑激光雷达回波信号噪声影响森林冠顶高估测精度,且回波分析法判定回波位置受限于平坦地区的问题,利用高斯低通滤波和小波去噪两种方法对GLAS波形进行去噪处理,提出了结合均方根倍差法和回波分析法来判定回波位置的有效算法。经小波去噪后信号的信噪比23.360 704,均方根误差为0.000 233 3,经均方根倍差法和回波分析法相结合来判定回波位置估测的冠顶高结果与实测结果相关性系数r值为0.864,效果均优于高斯低通滤波去噪。基于GLAS回波数据实验结果表明:小波去噪较好地实现了对回波信号的去噪处理,均方根倍差法和回波分析法相结合,实现了对坡度相对较大地区的GLAS波形的回波开始位置和地面回波位置的准确判定,对森林冠顶高的精确估算具有重要意义。     

主成分分析模型及在变形监测中的应用

随机误差和多径效应作为GPS变形监测中的主要误差源,严重影响着GPS测量精度。针对这一问题,本文将主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)模型引入GPS变形监测领域,首先利用传统PCA方法将测量数据转换至特征空间,通过剔除小特征值对应的特征向量实现对高斯分布随机噪声的抑制,然后将多径噪声作为色噪声进行分析,提出一种广义PCA方法利用多径噪声的时间相关性对其进行滤除,基于实际工程测试数据的实验结果表明,相对于传统的小波噪声抑制方法,所提方法可以获得更好的噪声抑制性能。     

桥梁GNSS-RTK变形监测数据的多滤波联合去噪处理

针对桥梁GNSS-RTK变形监测中多路径效应和随机噪声的影响,提出了一种基于Chebyshev滤波和自适应噪声的完备集合经验模态分解（CEEMDAN）,以及小波阈值（WT）降噪技术的多滤波联合降噪方法。该方法首先对监测信号实施Chebyshev滤波抑制多路径效应;然后进行CEEMDAN分解,基于自相关性分析,对噪声IMF分量进行WT降噪去除随机噪声。本文以天津海河大桥GNSS-RTK变形监测作为试验,对监测数据进行多滤波降噪处理。结果表明：本文所提的多滤波降噪方法能有效抑制多路径效应和随机噪声,GNSS-RTK与多滤波降噪相结合的方法能够准确识别桥梁真实动态位移,为桥梁GNSS-RTK监测数据降噪处理提供了一种良好的途径。