典型文献
利用MSMPCA去噪的CEEMD方法监测高频GNSS同震形变
文献摘要：
考虑到全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)地震信号的非线性和非平稳性,利用一种多尺度多方向主成分分析(multiscale multiway principal component analysis,MSMPCA)去噪的完备总体经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)(C-MSMPCA)方法对高频GNSS同震位移进行去噪,该方法有效地削弱了低频系统误差和高频白噪声,提高GNSS定位结果精度.去噪前,各站坐标残差分量(北向、东向和垂向)平均中误差分别为1.82 mm、2.55 mm和7.16 mm,经C-MSMPCA去噪后,其平均中误差分别为0.89 mm、0.96 mm和4.27 mm,比原始坐标残差时间序列的平均中误差分别降低了 51.10％、62.35％和40.36％.C-MSMPCA不直接舍弃高频本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),而对IMF分量进行相同频带分组,避免了高频有效信息的损失,从而有效保留了高频地震信号,这对高频GNSS在地震学中的研究和应用具有重要意义.
文献关键词：
高频全球导航定位系统;经验模态分解;主成分分析;同震位移
中图分类号：
作者姓名：
李艳艳;殷海涛;韩林桥
作者机构：
山东科技大学测绘科学与工程学院,山东 青岛,266590;山东省地震局,山东 济南,250014
文献出处：
引用格式：
[1]李艳艳;殷海涛;韩林桥-.利用MSMPCA去噪的CEEMD方法监测高频GNSS同震形变)[J].武汉大学学报（信息科学版）,2022(03):352-360
A类：
MSMPCA,高频全球导航定位系统
B类：
去噪,CEEMD,测高,GNSS,同震形变,全球导航卫星系统,global,navigation,satellite,system,地震信号,非平稳性,多方向,multiscale,multiway,principal,component,analysis,完备总体经验模态分解,complete,ensemble,empirical,mode,decomposition,同震位移,系统误差,白噪声,定位结果,各站,坐标残差,北向,东向,中误差,舍弃,本征模态函数,intrinsic,function,IMF,频带,有效信息,地震学,研究和应用
AB值：
0.355688
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