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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。 相似文献
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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. 相似文献
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针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)在GNSS坐标时间序列的降噪过程中存在筛选准则的选取和模态混叠效应等问题,本文引入Hausdorff距离(Hausdorff distance,HD)筛选准则并结合小波分解(wavelet decomposition,WD),提出EMD-HD&WD算法。通过对我国大陆构造环境监测网络149个GNSS测站的垂向坐标时间序列降噪处理,分别利用复合指标T值、测站的速度不确定度和闪烁噪声振幅验证算法的可靠性和普适性。结果显示:HD优于现有的筛选准则;EMD-HD&WD算法对测站的速度不确定度和闪烁噪声振幅的平均改正率均为88.4%。分析表明,本文算法能够有效识别和剔除噪声并且改善EMD的模态混叠效应,提高GNSS垂向坐标时间序列的模型精度。 相似文献
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针对地表质量负荷对京津地区GNSS坐标时间序列噪声特性的影响,选取中国大陆构造环境监测网络8个GNSS基准站2012—2014年的坐标时间序列,利用CATS软件计算大气压、非潮汐海洋、积雪和土壤湿度等质量负载改正前后GNSS坐标时间序列的谱指数、最优噪声模型、速度的变化。发现地表质量负载对GNSS坐标时间序列的噪声特性产生了明显影响。结果显示,京津地区GNSS坐标序列包含白噪声和有色噪声,且最优噪声模型具有多样性。扣除质量负载后N、U分量的噪声模型变化明显,主要表现为FN+WN和PL+WN,而N、E分量的谱指数分别趋近于FN和WN。质量负载改正后基准站U方向的线性速度变化较大,且北京地区变化量大于天津地区。研究结果为提高GNSS数据解算精度、精细分析地壳形变提供参考。 相似文献
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利用经验模态分解和主成分分析的SAR图像相干斑抑制 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 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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针对监测数据中存在多路径误差和随机噪声的问题,本文提出了一种基于改进的带有自适应噪声的完备集合经验模式分解(ICEEMDAN)、小波包分解(WP),以及递归最小二乘算法(RLS)的联合滤波算法(IWPR)。该算法首先对原始信号进行ICEEMDAN分解,得到一系列本征模态函数(IMF)分量;然后基于标准化模量的累积均值将IMF划分为高频IMF和低频IMF;最后考虑相关系数,利用WP和RLS分别对高频IMF、低频IMF进行去噪,重构两者降噪信号,获得动态位移响应。结果表明:相对于单一算法EMD、CEEMDAN、ICEEMDAN等,IWPR算法能够更有效地消除多路径误差和随机噪声,从而提高超高层GNSS RTK监测数据的精度。 相似文献
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全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）位置时间序列蕴含有丰富的构造和非构造变形信息,具有成分复杂、建模困难、非构造信息难以有效分离等特点,利用自适应的经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）方法对川滇地区24个GNSS连续站时间序列作周期项修正。结果表明,周期项的修正十分必要,EMD方法能够根据每个台站信号的自身特性,自适应地提取不同频率、振幅的周期成分,这也更符合实际情况;相较于谐波模型,EMD方法对原始时间序列在N、E、U方向的改正均更加精确有效。使用修正后的连续站时间序列模拟流动观测,发现经过5～6 a/期观测即可得到相对可靠的台站运动速度,并通过距离较近的实际连续观测站对流动观测站周期项改正,验证了EMD方法的稳定性和可靠性,这也为流动GNSS观测实施、周期修正和资料使用提供了参考意见和理论依据。 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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刘洋 《测绘与空间地理信息》2022,45(1):189-191,197
针对我国北斗系统变形监测数据中存在的噪声问题,本文利用自适应信号分析方法经验模态分解(EMD)对某北斗实测变形监测数据进行降噪处理。首先对E、N、U 3个方向的分量进行分解获取本征模态函数及趋势项,其次根据相关系数分离出噪声的本征模态函数,最后根据重构方法得到干净的位移序列。结果表明:EMD方法在北斗变形监测数据中的去噪是可行的,能有效分离信号与噪声,进一步提高了北斗观测的精度。 相似文献
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动态变形监测多路径实时修正模型研究 总被引：5，自引：1，他引：4
多路径效应是GPS高精度实时动态变形监测中的主要误差源,通过经验模态分解方法对三维坐标序列进行多尺度分解和重构,提取作为趋势项的多路径模型;并利用多路径效应的周日强相关性特点,对第二天动态坐标进行多路径效应去除,得到削弱多路径效应后的坐标序列。研究结果表明,多路径效应削弱后的坐标序列稳定性明显增强,坐标的精度明显提高。 相似文献