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1.
本文分析了多路径效应产生的原因及其信号特征,利用相同环境下,相邻周期相同时刻的GNSS观测数据多路径误差应有强相关性的特征,采用逐个观测历元差分和卡尔曼滤波相结合的方法来消弱多路径效应的影响,从而提高大型构筑物GNSS监测的成果精度。 相似文献
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针对影响全球导航卫星系统(GNSS)变形监测精度的多路径误差，该文建立基于经验模态分解(EMD)算法的系统趋势分离模型，修正GNSS变形序列。构建多速率卡尔曼滤波Rauch-Tung-Striebel(RTS)平滑模型，融合超高层建筑的GNSS和加速度计监测数据，充分发挥两种传感器各自的优势。针对超高层建筑首次应用能量差值法确定变分模态分解的分量数，进而对分量进行频谱分析以提取超高层建筑的主模态振动频率。模拟数据表明，该文算法能够提高分析精度，融合位移的均方根为4.3 mm,相关系数为0.95,信噪比为12.66 dB。通过长春海容广场大厦采集的监测数据进一步验证得出，与单一传感器相比，该文算法能够提高位移数据的采样率，增加数据的完备性，削弱GNSS高频噪声的影响，提取到超高层建筑前两个主模态振动频率为0.19、0.28 Hz。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(6)
随着中国高铁的发展,全球导航定位系统(global navigation satellite system,GNSS)动态定位技术在列车定位及轨道检测中具有广阔的应用前景,但其精度目前难以满足轨道检测要求。多路径效应是影响GNSS动态定位精度的一个主要误差源,目前已有的多路径误差削弱方法大多适用于静态测量环境,尚无有效的方法削弱动态多路径误差。分别采用传统算法和以轨检几何信息作为约束条件的算法解算GNSS观测数据,并将受到多路径影响的测量结果与轨检信息进行对比分析,同时利用小波多尺度分解算法分离坐标残差序列中的多路径误差和噪声,得到"干净"的轨道坐标序列。实验结果表明,由于信息量增加,融合轨检信息的GNSS数据解算方法可以有效提取多路径误差和观测噪声;利用小波相关分析能进一步削弱坐标域中的多路径误差,提高GNSS动态定位的精度,满足高铁轨道测量的需求。 相似文献
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利用交叉证认的方法,提出一种新的基于EMD滤波去噪方法,并将其应用于GPS多路径效应的研究中。通过模拟实验及实测数据分析表明,该方法能够自适应地选择IMF中的信号层数,削弱随机噪声,合理地分离信号和噪声。利用该滤波方法去噪并建立具有重复性的多路径误差效应改正模型,可有效地削弱多路径效应的影响,进而提高GPS动态变形监测的精度。 相似文献
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针对测站观测环境变化对数据质量影响难以有效评估并削弱的问题,研究了一种可通用于各类卫星导航系统的多路径误差半天球格网点建模方法（multi-point hemispherical grid model,MHGM）。该方法能够综合利用不同GNSS（global navigation satellite system）系统的不同时期观测数据进行整体建模,显著削弱GNSS信号所受多路径误差影响,并图像化反演测站周围的多路径效应,确定信号干扰源的方位。算例的测试结果表明,在模拟的强多路径环境下,模型改正后模糊度固定时段的载波相位观测值残差的均方根误差（root mean square error,RMSE）统计值由0.983 cm降为0.318 cm,改善率高达67.7%。此外,MHGM建模结果中改正量较大的异常区域与对应测站处所架设挡板的方位相一致,能够反演出测站周围不同方向观测信号所受多路径误差影响。国际GNSS服务组织的历史观测数据在利用MHGM模型改正后,合计18年测试算例的观测值残差RMSE平均改善率达到29.5%。这对于评估测站观测环境在不同时期的变化状况,提升现有各类增强服务产品的精度和可靠性具有一定的潜在应用价值。 相似文献
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在利用北斗卫星导航系统（BDS）进行高精度变形监测时,BDS信号产生的多路径效应是影响变形监测数据精度和可靠性的一个不可忽视的误差源. BDS有三种不同的轨道卫星,所形成的多路径误差较为复杂. 基于坐标域的多路径误差使用小波分析(Wavelet)和经验模态分解(EMD)进行原始序列降噪,对降噪后序列使用改进恒星日滤波(ASF)进行多路径误差剔除,两种方法分别对基线精度的E方向改善了38.6％和40.8％,N方向改善了59.1％和61.0％,U方向改善了57.8％和57.9％,EMD对坐标序列的平滑和基线精度改善较优. 相似文献
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基于奇异谱分析(singularspectrumanalysis,SSA)的基本思想,利用噪声与信号的赫斯特(Hurst)指数有显著差异这一特性,提出了一种新的SSA滤波法,同时给定了嵌入维数犔与重构阶次犘的确定标准,并将该方法应用于GPS多路径的研究中。通过模拟数据及实测GPS坐标序列的数据分析,结果表明SSA滤波法是一种有效的去噪方法,其去噪效果与小波滤波与经验模态分解(empriricalmodedecomposition,EMD)滤波相当。针对多路径效应周日重复性的特点,利用该滤波方法建立改正模型,可有效地削弱多路径效应的影响,进而提高GPS动态变形监测的精度。 相似文献
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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。 相似文献
10.
GPS动态监测中多路径效应的规律性研究 总被引：14，自引：1，他引：14
在分析GPS多路径效应特性的基础上,结合GPS动态变形监测的特点,对连续多天的观测数据解算结果采用滤波与周日位置求差相结合的方法进行数据处理。研究结果表明,多路径误差具有较强的周日重复性,在有效地削弱多路径效应的影响后,GPS动态监测的三维位置精度可以达到mm级,尤其是垂直方向的精度改善明显。 相似文献