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1.
现阶段的经典模态分解MEMS陀螺消噪是一种易造成信号失真缺陷的强制消噪算法。针对该问题,在由本征模态函数样本熵和相似度参数线性组合确定复合指标的基础上,提出基于复合指标筛选本征模态函数的互补集合经验模态分解的阈值滤波降噪算法,根据信号的随机噪声特征参数确定阈值,并对筛选后的本征模态函数进行处理。仿真和实例分析结果表明,该算法的消噪效果较强制消噪滤波有较大提高,使MEMS陀螺信号的零偏不稳定性下降了76.4%,速率斜坡下降了62.3%,均方根误差下降了67.5%,同时能够提高MEMS-IMU在行人导航中的定位精度。  相似文献   
2.
伪距观测值的精度对相对定位解算的收敛速度有很大影响。相关研究发现BDS伪距观测值中存在与高度角相关的多路径偏差,严重降低了伪距观测值的精度。通过EMD滤波和多项式拟合建立基于高度角的多路径改正模型对这类误差进行消除。实验结果表明,基于高度角的多路径改正模型可以有效提高伪距观测值精度,加快相对定位结果收敛速度,改正后四个时段的2 h定位结果精度分别提高了64.1%、43.9%、35.3%、66.0%。   相似文献   
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