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利用CEEMDAN进行GNSS-MR雪深反演
引用本文:薛张芳,刘立龙,吴昊舰,张志,刘睿国.利用CEEMDAN进行GNSS-MR雪深反演[J].大地测量与地球动力学,2022,42(1):25-28.
作者姓名:薛张芳  刘立龙  吴昊舰  张志  刘睿国
作者单位:桂林理工大学测绘地理信息学院;广西空间信息与测绘重点实验室
基金项目:国家自然科学基金(42064002,41664002);广西自然科学基金(2018GXNSFAA294045)。
摘    要:将自适应噪声的完全集合经验模态分解方法替换常用的二次多项式方法,对原始信噪比(signal-to-noise, SNR)进行信号分解,直接提取相应的本征模态函数,再应用于GNSS-MR技术反演雪深。以美国科罗拉多州NWOT测站GPS数据进行实验的结果表明,该方法与传统方法相比,均方根误差降低30.7%,与实测数据相关系数为0.965,验证了该方法的有效性。

关 键 词:GNSS-MR  自适应噪声的完全集合经验模态分解  多路径效应  雪深  

GNSS-MR Snow Depth Inversion Based on CEEMDAN
XUE Zhangfang,LIU Lilong,WU Haojian,ZHANG Zhi,LIU Ruiguo.GNSS-MR Snow Depth Inversion Based on CEEMDAN[J].Journal of Geodesy and Geodynamics,2022,42(1):25-28.
Authors:XUE Zhangfang  LIU Lilong  WU Haojian  ZHANG Zhi  LIU Ruiguo
Institution:(College of Geomatics and Geoinformation,Guilin University of Technology,319 Yanshan Street,Guilin 541006,China;Guangxi Key Laboratory of Spatial Information and Geomatics,319 Yanshan Street,Guilin 541006,China)
Abstract:This paper introduces CEEMDAN to replace the commonly used quadratic polynomial method to decompose the original signal-to-noise ratio signal, directly extract the corresponding intrinsic mode function, and then use GNSS-MR technology to retrieve snow depth. Experiments with Colorado NWOT station GPS data show that, compared with the traditional method, the root mean square error of this method is decreased by 30.7% and the correlation coefficient with actual snow depth is 0.965, which verifies the effectiveness of the method in this article.
Keywords:GNSS-MR  CEEMDAN  multipath effect  snow depth
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