典型文献
利用CEEMDAN进行GNSS-MR雪深反演
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
薛张芳;刘立龙;吴昊舰;张志;刘睿国
作者机构：
桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林市雁山街 319 号,541006;广西空间信息与测绘重点实验室,桂林市雁山街 319 号,541006
文献出处：
引用格式：
[1]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(01):25-28
A类：
NWOT
B类：
CEEMDAN,GNSS,MR,雪深反演,自适应噪声的完全集合经验模态分解,分解方法,二次多项式,多项式方法,signal,noise,SNR,信号分解,本征模态函数,美国科罗拉多州,测站,GPS,多路径效应
AB值：
0.267838
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