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通过双差方法难以消除的多路径误差、接收机观测噪声等非模型化误差会大大影响GPS动态定位的精度.基于小波分析的理论,对GPS双差观测数据序列的消噪问题进行研究,结果表明,利用小波去噪原理,可有效地从受到强噪声干扰的GPS观测数据序列中提取变形特征信息,增强基线解算的有效性,提高GPS定位精度,解决传统技术对GPS动态监测... 相似文献
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GPS变形监测系统中的监测点的观测资料是与时间有关的信号序列,本文研究应用小波分析优化流程,结合苏通大桥GPS变形监测系统获取的监测点数据序列进行分析。结果表明,选择合适的小波基函数,对数据信号进行小波分解与重构,可以有效地从受到强噪声干扰的监测数据序列中提取有用的特征信号,较好解决了传统处理技术对GPS动态观测数据去噪以及特征信息提取的局限性。 相似文献
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时间序列分析、谱分析和小波分析理论是对信号进行时、频域分析的主要方法,对GPS坐标监测序列研究并分析其噪声序列发现,GPS坐标监测序列中的噪声主要包含白噪声和闪烁噪声,但是大多数噪声分析方法未考虑信号之间的相关关系。针对GPS站坐标监测序列,在分析2维坐标信号之间相关性的基础上,采用多变量小波去噪工具实现坐标监测序列的2维去噪,对得到的2维噪声序列进行谱分析,并与传统1维去噪方法比较。以苏通大桥GPS坐标监测序列为实例进行分析,结果表明:顾及信号间相关关系的GPS坐标监测序列的噪声分析更加符合实际情况。 相似文献
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采用GPS监测运营期大跨度桥梁时,受到交通载荷和观测噪声的影响,GPS监测序列中的振动信号(mm级)完全被湮没,如何从监测序列中提取桥梁变形信息及其振动特性是桥梁健康检测的重要内容。文中利用EMD方法对GPS监测序列进行处理,得到一定数量的本征模态函数(IMF),选取特定的IMF做信号重构和功率谱分析,得到桥梁变形信息和振动特性,相较于传统FFT方法,能准确识别结构振动频率,同时提取变形特征。 相似文献
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李炎寅 《测绘与空间地理信息》2020,(1):89-92
针对自适应卡尔曼滤波只适用于滤除高斯分布的白噪声,本文提出了融合小波变换和自适应卡尔曼滤波的算法。该算法利用小波变换的多尺度分解,将GPS高频的监测时间序列进行多层分解,重构出新的GPS监测时间序列,将其作为新的自适应卡尔曼滤波初始值,进行滤波处理。将融合算法的滤波结果与单一的自适应卡尔曼滤波结果进行对比分析,结果表明融合算法的滤波效果较为显著。同时,对融合算法滤除的噪声信息进行统计分析,结果表明融合算法滤除的噪声符合正态分布,进一步说明了该融合算法的有效性,为GPS的高频率、高精度的监测提供了技术支持。 相似文献
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GPS残差信号提取的时间序列分析方法 总被引：1，自引：0，他引：1
作者使用零基线单差模型研究并讨论了GPS量测噪声的时相关特性,并得出了GPS观测噪声具有类似白噪声或一阶高斯马尔科夫噪声的特殊性质。利用观测噪声所具备的这种特殊性质,作者首先尝试了从时间域的角度分离和提取了残差序列中的多路径信号特性,成功验证了多路径信号在连续两个恒星日内会有所重复的结论。作者提出了一种使用时相关分析法检测观测序列中周期信号(如冰期反弹、固体潮、极潮等)的设想并就其可行性进行了分析研究。最后,针对观测噪声的这种特殊性质,探讨了结合使用小波分析法提取GPS沉降监测信号的可行性。 相似文献
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利用小波工具剔除噪声的思想对全球部分GPS测站坐标残差序列进行应用试验。通过选取特定的阈值和小波基函数,成功提取出GPS测站坐标残差序列的一些非线性周期规律,对于进一步深入研究GPS测站坐标非线性变化规律有重要意义。 相似文献
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回顾经验模式分解技术的原理和滤波性质,及目前基于经验模式分解的滤波去噪算法,包括部分本征函数模态分量重构法、软阈值法、最优信号重构算法等;分析上述滤波方法在分离信号噪声方面的适用性及其可能的改进措施;最后讨论传统的周期函数拟合模型在GPS高程时间序列噪声提取中应用的局限性,提出经验模式分解应用于GPS高程时间序列噪声提取与研究的新思路。 相似文献
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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。 相似文献
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针对EMD分解后直接舍去高频含噪信号可能会导致有用信息的丢失,以及小波阈值去噪中采用全局阈值去噪效果不完善等问题,该文提出了一种基于SSA的改进EMD-Wavelet耦合模型运用于桥梁索塔GPS监测信号去噪。即先对原始监测信号进行奇异谱分析,提取信号的趋势项和周期项,分析不同阶段的信号特性从而对其进行合理分段。在对经过EMD分解后的高频信号进行小波去噪时,根据信号的分段结果和给定的阈值计算函数进行分段分层取阈值。结果表明,该方法能很好地对原始坐标序列进行降噪,并且各项评价指标均优于SSA重构去噪法、EMD分解去噪法和EMD-Wavelet全局阈值去噪法,去噪效果更佳,这为索塔监测数据信号提取提供了有意义的参考。 相似文献
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局部均值分解方法降噪过于粗糙,将认定为噪声的乘积函数(PF)分量直接剔除,导致有用信息丢失.为了有效提取GNSS站坐标时间序列的有用信息,该文提出一种局部均值分解和小波阈值相结合的降噪方法.通过局部均值分解将坐标时间序列分解为一系列PF分量和余项,依据消除趋势波动分析方法计算各PF分量的Hurst指数,利用小波阈值提取H≤1的PF分量中的有用信息,将提取出的信息与剩余PF分量叠加重构获得最终降噪的坐标时间序列.通过对5个测站的坐标时间序列进行实验,结果表明局部均值分解和小波阈值相结合的方法能够有效提取噪声分量中的有用信息,信噪比提高了27.8％,从而验证了该方法的有效性. 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
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GPS站坐标时间序列中存在的周期性与非周期性误差严重影响了对测站运动特征的分析及其非线性变化的物理机制解释。因此,为削弱噪声的影响,本文首先利用区域叠加滤波法去除了南加利福尼亚地区16个测站时间序列的共模误差,以此削弱时间序列中存在的包括周年和半周年误差在内的周期性误差。为去除滤波后残留的噪声,对滤波后的信号进行静态离散小波变换,提取了周期为半周年以上的信号。结果表明,联合区域叠加滤波法与小波变换对GPS站坐标时间序列进行处理,既能够削弱周期性误差对信号的影响,又能较好地提取测站的非线性运动信号。 相似文献
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一种基于交叉证认技术的自适应小波变换及其在削减GPS多路径误差中的应用 总被引：2，自引：1，他引：1
多路径效应影响是目前限制GPS定位精度进一步提高的瓶颈。提出用交叉证认技术自动识别小波分解的信号层,再通过小波重构实现降噪和信号提取,并将该方法应用于GPS多路径误差的削减中。对模拟数据和实际GPS观测资料的分析表明,该方法能合理分离不同噪声水平下资料序列中的信号和噪声;当噪声水平小于信号振幅的一半时,能成功分离资料序列中的高频信号。同时,运用该方法得到的多路径改正模型和GPS多路径效应的重复性,可有效地削弱多路径效应的影响,提高GPS定位精度。 相似文献
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GPS变形监测系统中消除噪声的一种有效方法 总被引：21，自引：1，他引：21
GPS变形监测系统的观测资料可看成为与时间有关的数据序列，应用小波分析理论，研究了时间序列观测数据的误差消除问题。结果表明，借助于小波分解与重构，可有效地从强噪声干扰的观测数据序列中提取变形特征。该方法解决了传统处理技术对非平稳、非等时间间隔观测数据序列滤波的局限性问题。 相似文献