發(fā)布時(shí)間：2017-10-16 13:48

  本文關(guān)鍵詞：GNSS變形序列多尺度分析與建模方法研究

  更多相關(guān)文章： GNSS 變形監(jiān)測 多路徑誤差 EMD Wavelet ICA 盲源分離

【摘要】：隨著GPS更新?lián)Q代,GLONASS完成重建,BDS等的快速發(fā)展,多系統(tǒng)融合GNSS技術(shù)已經(jīng)成為一種必然趨勢。多系統(tǒng)融合使得衛(wèi)星數(shù)量大大增加,衛(wèi)星的幾何結(jié)構(gòu)加強(qiáng),在條件不利地區(qū)仍能夠較好的使用。在短距離GNSS變形監(jiān)測中,多路徑誤差仍然是影響監(jiān)測精度的最主要因素,對多路徑誤差進(jìn)行有效的建模對提高監(jiān)測精度就顯得非常有意義。本文研究了利用濾波技術(shù)對多路徑誤差進(jìn)行建模,并在此基礎(chǔ)上對多路徑誤差進(jìn)行削弱；從盲源分離的角度,從數(shù)據(jù)源頭對多路徑誤差進(jìn)行分離。主要研究成果和內(nèi)容如下：(1)提出了一種新的EMD-Wavelet-ICA耦合模型,該模型能夠?qū)π盘?hào)進(jìn)行更為細(xì)致的分析。通過仿真試驗(yàn),結(jié)果表明：與EMD、EMD-ICA相比,EMD-Wavelet-ICA耦合模型提取后的信號(hào),信噪比和相關(guān)系數(shù)最大,標(biāo)準(zhǔn)差和偏差最小,說明EMD-Wavelet-ICA耦合模型能夠更好提取信號(hào)；通過實(shí)測GNSS數(shù)據(jù),利用EMD-Wavelet-ICA對GPS、GLONASS、BDS和GPS/GLONASS/BDS多路徑誤差進(jìn)行建模,與EMD、EMD-ICA相比,EMD-Wavelet-ICA更夠建立更加精確的多路徑誤差模型。(2)在已經(jīng)建立多路徑誤差模型的基礎(chǔ)上,利用多路徑誤差周日重復(fù)性對臨近周日多路徑誤差進(jìn)行削弱,結(jié)果表明：與EMD、EMD-ICA相比,利用EMD-Wavelet-ICA建立的多路徑誤差模型,對臨近周日多路徑誤差削弱效果最好。(3)從盲源分離這個(gè)全新的角度對多路徑誤差的分離進(jìn)行研究,提出一種基于廣義特征值的盲源分離方法。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：與MAX-SNR和ICA方法相比,廣義特征值方法分解后的信號(hào)相似系數(shù)最大,二次殘差值最小,說明該方法能夠?qū)π盘?hào)進(jìn)行更好的分離。其次,在仿真數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上加入GPS多路徑誤差作為源信號(hào),結(jié)果表明：該方法對多路徑誤差進(jìn)行了有效的分離,與MAX-SNR和ICA方法相比,廣義特征值方法分離結(jié)果的相似系數(shù)最大,二次殘差值最小。這對于GNSS變形監(jiān)測中多路徑誤差問題的解決具有十分重要的意義。
【關(guān)鍵詞】：GNSS 變形監(jiān)測 多路徑誤差 EMD Wavelet ICA 盲源分離
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P228.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 1 緒論11-15
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀分析12-14
• 1.3 本文研究內(nèi)容14-15
• 2 GNSS 基本問題概述笛a(bǔ)sic problems overview of GNISS)15-30
• 2.1 GNSS概述15-20
• 2.1.1 GPS概述15-17
• 2.1.2 GLONASS概述17-18
• 2.1.3 BDS概述18-20
• 2.2 GNSS相對定位的數(shù)學(xué)模型20-25
• 2.2.1 函數(shù)模型20-22
• 2.2.2 隨機(jī)模型22-25
• 2.3 整周模糊度解算25-26
• 2.4 多路徑誤差26-30
• 3 GNSS多路徑誤差的建模與削弱30-54
• 3.1 概述30-36
• 3.2 EMD-Wavelet-ICA耦合模型36-38
• 3.3 EMD-Wavelet-ICA耦合模型的GNSS多路徑誤差建模性能分析38-50
• 3.3.1 仿真數(shù)據(jù)驗(yàn)證38-41
• 3.3.2 GNSS實(shí)測數(shù)據(jù)的多路徑誤差建模41-50
• 3.4 GNSS多路徑誤差的削弱50-53
• 3.5 本章小結(jié)53-54
• 4 信號(hào)混疊的多路徑誤差盲源分離方法研究54-67
• 4.1 概述54-56
• 4.1.1 盲源分離的數(shù)學(xué)模型54-55
• 4.1.2 盲源分離的評價(jià)指標(biāo)55-56
• 4.2 基于廣義特征值的盲源分離方法56-58
• 4.3 試驗(yàn)分析58-66
• 4.3.1 試驗(yàn)一58-62
• 4.3.2 試驗(yàn)二62-66
• 4.4 本章小結(jié)66-67
• 5 結(jié)論與展望67-69
• 參考文獻(xiàn)69-75
• 致謝75-77
• 作者簡介77

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