發(fā)布時(shí)間：2018-10-21 10:08

【摘要】：針對(duì)GPS多路徑提取過程中EMD算法存在模態(tài)混疊效應(yīng)及小波(Wavelet)去噪局限性的問題,提出了一種基于CEEMDWavelet-SavGol模型的多路徑提取算法。為了能夠充分提取高頻和低頻中的有用信息,該算法利用完備經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(CEEMD)對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解,得到一系列從高頻到低頻的模態(tài)函數(shù)(IMF),并根據(jù)模量標(biāo)準(zhǔn)化累計(jì)均值法對(duì)尺度進(jìn)行區(qū)分,然后分別采用Wavelet和SavGol濾波對(duì)高頻分量和低頻分量進(jìn)行降噪,將降噪后的IMF進(jìn)行重構(gòu),得到降噪后的信號(hào)。最后將該模型用于GPS多路徑誤差提取的實(shí)例中,并與Wavelet、EMD、CEEMD模型進(jìn)行對(duì)比,證明了新模型的有效性。
[Abstract]:Aiming at the problems of modal aliasing and wavelet (Wavelet) denoising in GPS multipath extraction, a multipath extraction algorithm based on CEEMDWavelet-SavGol model is proposed. In order to fully extract useful information from high frequency and low frequency, the algorithm decomposes the signal using the complete empirical mode decomposition (CEEMD). A series of modal functions from high frequency to low frequency (IMF),) are obtained and the scale is distinguished according to the modular standardized cumulative mean method. Then the high frequency component and the low frequency component are de-noised by Wavelet and SavGol filtering respectively, and the IMF after the noise reduction is reconstructed. The noise reduction signal is obtained. Finally, the model is applied to the example of GPS multipath error extraction, and compared with the Wavelet,EMD,CEEMD model, the validity of the new model is proved.
【作者單位】： 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)江蘇省資源環(huán)境信息工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(41674008) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20130095110022)
【分類號(hào)】：P228.4

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本文編號(hào)：2284783