多路徑誤差是影響GNSS測量精度的主要因素及誤差改正難點(diǎn)。將經(jīng)驗(yàn)小波變換（EWT）算法在分解復(fù)雜信號上的優(yōu)勢與GNSS多路徑誤差的周日重復(fù)特性相結(jié)合,提出基于EWT的多路徑誤差提取及改正新方法。將能量熵與相關(guān)系數(shù)相結(jié)合來定義篩選系數(shù),并將其變化顯著的點(diǎn)作為含噪分量及信息分量的分界點(diǎn);通過對含噪分量進(jìn)行去噪并與信息分量重構(gòu)的方式建立基于EWT的去噪新方法。模擬和實(shí)測數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)表明,EWT能較好地提取及改正GNSS多路徑誤差,并且其效果顯著優(yōu)于EMD及小波分析方法。 

【文章來源】：大地測量與地球動力學(xué). 2020,40(11)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

仿真信號頻譜圖

仿真信號系數(shù)篩選

圖2 仿真信號系數(shù)篩選由表1可知,隨著信噪比(SNR)的增大,3種算法的RMSE值逐漸變小,EMD和小波閾值法對應(yīng)的RMSE值大于EWT方法。隨著噪聲水平的增大,R值和SNR逐漸變小,但在添加同一噪聲時,EWT方法的R值和SNR均高于EMD和小波閾值法的結(jié)果。從RMSE、R值以及降噪后的SNR值可以看出,EWT方法的降噪效果優(yōu)于EMD和小波閾值法,表明改進(jìn)的EWT方法具有較好的去噪效果,可應(yīng)用于GNSS觀測數(shù)據(jù)的多路徑誤差提取。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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