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高频GNSS信号去噪的小波和多方向主成分分析

李保金 李艳艳

李保金, 李艳艳. 高频GNSS信号去噪的小波和多方向主成分分析[J]. 全球定位系统, 2021, 46(4): 33-39. doi: 10.12265/j.gnss.2021020601
引用本文: 李保金, 李艳艳. 高频GNSS信号去噪的小波和多方向主成分分析[J]. 全球定位系统, 2021, 46(4): 33-39. doi: 10.12265/j.gnss.2021020601
LI Baojin, LI Yanyan. Combined method of wavelet and MPCA for high-rate GNSS signal denoising[J]. GNSS World of China, 2021, 46(4): 33-39. doi: 10.12265/j.gnss.2021020601
Citation: LI Baojin, LI Yanyan. Combined method of wavelet and MPCA for high-rate GNSS signal denoising[J]. GNSS World of China, 2021, 46(4): 33-39. doi: 10.12265/j.gnss.2021020601

高频GNSS信号去噪的小波和多方向主成分分析

doi: 10.12265/j.gnss.2021020601
基金项目: 山东省自然科学基金(ZR2019BD006);国家自然科学基金(41804001)
详细信息
    作者简介:

    李保金:(1998—),男,主要从事高频GNSS数据处理方法的研究

    李艳艳:(1987—),博士,讲师,主要从事高频GNSS数据处理方法及其地震学应用研究

    通讯作者:

    李艳艳 E-mail:yylee@whu.edu.cn

  • 中图分类号: P228.4

Combined method of wavelet and MPCA for high-rate GNSS signal denoising

  • 摘要: 针对传统主成分分析(PCA)忽视测站各坐标分量之间相关性的问题,提出了一种小波去噪和多方向主成分分析(WD-MPCA)组合的方法. 该方法弥补了传统PCA的缺陷,与经验模态分解和主成分分析(EMD-PCA)组合方法及小波去噪和主成分分析(WD-PCA)组合方法相比,WD-MPCA组合方法精度最高. 经WD-MPCA组合方法去噪后,其平均中误差分别为0.83 mm、0.85 mm和8.30 mm,比原始坐标残差时间序列的平均中误差分别降低了81.14%、81.91%和40.37%. WD-MPCA组合方法充分考虑了各测站不同分量之间的相关性,可以有效去除信号中的高频随机白噪声(WN)和低频有色噪声(CN),这对高频全球卫星导航系统(GNSS)技术的实际应用和理论发展具有重要的意义.

     

  • 图  1  美国南加州CRTN观测网络中高频GNSS测站分布图

    图  2  P494站滤波前后GNSS残差时间序列对比图

    图  3  P494站滤波前后滤除的误差曲线对比图

    图  4  滤波前后中误差比较图

    图  5  P494站滤波前后残差时间序列的功率谱密度比较图

    表  1  滤波前后 10 个GNSS 站的残差时间序列的平均中误差 mm

    方向GNSSEMD-PCAWD-PCAWD-MPCA
    E4.403.062.860.83
    N4.703.152.990.85
    U13.929.108.508.30
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-02-06
  • 网络出版日期:  2021-08-12

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