典型文献
基于GNSS监测数据的多路径误差消除方法研究
文献摘要：
针对全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)监测数据中存在多路径误差、随机噪声等问题,本文在单一信号处理模型的基础上提出了 一种新的组合模型.该模型先充分利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)自适应分解能力,将输入信号分解为不同频段的内涵模态(Intrinsic Mode Function,IMF)分量;再通过奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)方法与独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)方法分别对高频IMF分量与低频IMF分量进行降噪处理,对两种方法降噪后的信号通过重构的方式得到完整的重构信号;最后通过仿真信号与建筑物GNSS信号对新的组合模型效果进行验证.结果表明,组合模型相比单一的去噪模型,处理信号后得到的相关系数更大,标准差更小,信噪比更高,因此新的组合模型去噪效果更好.
文献关键词：
经验模态分解;奇异谱分析;独立分量分析;组合模型;多路径误差
中图分类号：
作者姓名：
董建晓
作者机构：
浙江省测绘科学技术研究院,浙江杭州310030
文献出处：
引用格式：
[1]董建晓-.基于GNSS监测数据的多路径误差消除方法研究)[J].测绘技术装备,2022(04):49-55
A类：
B类：
GNSS,多路径误差,消除方法,全球导航卫星系统,Global,Navigation,Satellite,System,随机噪声,信号处理,处理模型,组合模型,经验模态分解,Empirical,Mode,Decomposition,EMD,信号分解,频段,Intrinsic,Function,IMF,奇异谱分析,Singular,Spectrum,Analysis,SSA,独立分量分析,Independent,Component,ICA,降噪处理,重构信号,去噪模型,去噪效果
AB值：
0.390217
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
