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针对GNSS坐标时间序列的异常值、缺失点插值和共模误差问题,该文采用一种经验模态分解(EMD)与3σ组合算法处理异常值,获取干净的残差时间序列,然后使用Matlab软件的fillmissing函数进行插补,获得连续的时间序列,最后利用独立成分分析(ICA)和主成分分析(PCA)方法对残差序列进行共模误差的提取,分析共模误差的影响。研究结果表明,与LS-3σ相比,EMD-3σ方法的探测率提高了0.2%,说明新算法的探测效果更好。PCA和ICA方法滤波后的RMS值分别平均减少了约22.01%、10.96%,说明PCA和ICA均能有效地提取残差时间序列的共模误差,提高坐标时间序列的精度,且PCA比ICA效果更好。 相似文献
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