本文關鍵詞：基于EEMD方法在GPS變形監(jiān)測多路徑效應中的應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在大型建筑施工和運營過程中,通常由于自身結構和外界因素的影響建筑體會產(chǎn)生一定的形變,這對于建筑物的穩(wěn)定性和安全性來說是一大隱患,因此需要對建筑進行變形監(jiān)測。由于GPS具有高精度,全天時全天候觀測,測站之間相互無需通視等優(yōu)勢,使其在變形監(jiān)測中成為了一種先進的測量手段。在實際GPS變形監(jiān)測中,測量精度往往會受到多種因素的影響,通常變形監(jiān)測中的基線較短,所以與空間相關的對流層延遲等誤差可以通過差分模型消除,但不具有空間相關性的多路徑效應與隨機噪聲無法用這種方式去除,本文針對這種情況展開了研究,大致的研究內容如下:(1)概述了GPS變形監(jiān)測與多路徑效應的研究背景和發(fā)展現(xiàn)狀,對多路徑效應的各種后處理方法做了詳細的介紹,并分析了它們的優(yōu)缺點。針對經(jīng)驗模態(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)中存在的模態(tài)混疊現(xiàn)象介紹了總體經(jīng)驗模態(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方法,并將兩種方法對仿真信號進行了多尺度分解,實驗結果表明EEMD相比EMD在很大程度上抑制了模態(tài)混疊的情況。(2)介紹了EEMD結合小波閾值和EEMD結合獨立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)兩種去噪方法,并與小波閾值去噪法以及EEMD去噪方法作對比去噪實驗,實驗去噪效果良好。之后將上述的幾種方法運用到實測解算的GPS坐標殘差序列中,實驗結果說明幾種方法均能起到削弱多路徑效應的作用,其中EEMD結合ICA方法的效果最好。(3)提出了用EEMD結合主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的多路徑誤差改正方法。首先用EEMD去噪方法消除GPS殘差序列中的噪聲,再利用PCA對連續(xù)幾天的殘差序列中相關性較強的多路徑效應進行提取及削弱。通過實測數(shù)據(jù)分析表明,該方法可以有效的提高定位精度,并且具備一定的優(yōu)勢。
【關鍵詞】：GPS 多路徑效應 總體經(jīng)驗模態(tài)分解(EEMD) 獨立分量分析(ICA) 主成分分析(PCA)
【學位授予單位】：東華理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：P228.4;TU196.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 1 緒論11-19
• 1.1 研究背景和意義11-12
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀12-17
• 1.2.1 變形監(jiān)測的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 多路徑效應的研究現(xiàn)狀13-17
• 1.3 本文的研究思路及內容17-18
• 1.4 論文組織結構18-19
• 2 EMD及EEMD的基本理論19-31
• 2.1 EMD算法的原理19-20
• 2.2 EMD算法的主要性質20-22
• 2.2.1 EMD的近似正交性20-21
• 2.2.2 IMF的調制性21
• 2.2.3 EMD的自適應性21-22
• 2.3 EMD算法的主要問題22-26
• 2.3.1 EMD算法缺乏理論支持22
• 2.3.2 IMF篩選準則22-23
• 2.3.3 EMD中的端點效應23-24
• 2.3.4 EMD中的模態(tài)混疊24-26
• 2.4 總體經(jīng)驗模式分解（EEMD）26-29
• 2.4.1 EEMD的原理26
• 2.4.2 EEMD中存在的問題26-29
• 2.5 本章小結29-31
• 3 基于EEMD的去噪方法及其在GPS多路徑效應中的應用31-61
• 3.1 基于EEMD的小波閾值去噪31-44
• 3.1.1 EEMD濾波去噪原理31
• 3.1.2 小波閾值去噪原理31-32
• 3.1.3 小波基函數(shù)及分解層數(shù)的選取32
• 3.1.4 小波閾值和小波閾值函數(shù)的選取32-34
• 3.1.5 基于EEMD的小波閾值去噪方法步驟34
• 3.1.6 仿真實驗34-44
• 3.2 基于EEMD虛擬通道的ICA去噪44-56
• 3.2.1 ICA的基本模型44
• 3.2.2 ICA的約束條件和不確定性44-45
• 3.2.3 ICA算法信號預處理45
• 3.2.4 ICA的尋優(yōu)判據(jù)和優(yōu)化算法45-48
• 3.2.5 EEMD-ICA去噪原理48-49
• 3.2.6 仿真實驗49-56
• 3.3 GPS實測數(shù)據(jù)處理與分析56-60
• 3.4 本章小結60-61
• 4 基于EEMD與PCA的組合方法在GPS多路徑效應中的應用61-73
• 4.1 PCA原理簡介61-62
• 4.2 EEMD與PCA組合消除多路徑誤差方法62
• 4.3 GPS實例數(shù)據(jù)分析62-72
• 4.3.1 實驗一62-69
• 4.3.2 實驗二69-72
• 4.4 本章小結72-73
• 5 總結和展望73-75
• 5.1 全文總結73
• 5.2 研究展望73-75
• 致謝75-77
• 參考文獻77-82

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1 楊遠程;郝興華;彭碧波;李軍;肖飛;;基于多路徑效應的植被覆蓋研究[J];測繪地理信息;2014年02期

2 朱習軍;胡建國;郭金運;;第二代小波在減少多路徑效應方面的應用研究[J];工程勘察;2006年09期

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4 蔡良師;;改進粒子濾波在多路徑效應減輕中的應用[J];測繪科學技術學報;2014年02期

5 盧辰龍;匡翠林;張昊楠;易重海;;組合EMD和PCA的多路徑改正方法[J];工程勘察;2014年05期

6 劉照軍;張孔增;朱習軍;;基于提升小波的多路徑效應減少方法[J];山東科技大學學報(自然科學版);2006年04期

7 張彩紅;聶桂根;鄒蓉;;Solutions和TEQC得到的RINEX數(shù)據(jù)的多路徑分析比較[J];測繪信息與工程;2009年02期

8 李衛(wèi)軍;歸黨瑩;;L2C碼與L2載波數(shù)據(jù)質量分析[J];地理空間信息;2011年02期

9 張昊楠;匡翠林;盧辰龍;周元華;;基于小波濾波和PCA組合的多路徑改正方法[J];大地測量與地球動力學;2013年04期

10 ;博士論文摘要選登[J];測繪信息與工程;2002年01期

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1 朱習軍;彭觀明;秦玉華;;多路徑效應自適應閾值小波處理綜合技術研究[A];中國電子學會第十五屆信息論學術年會暨第一屆全國網(wǎng)絡編碼學術年會論文集（上冊）[C];2008年

2 呂志偉;郝金明;;載波相位觀測量的多路徑效應分析方法[A];第一屆中國衛(wèi)星導航學術年會論文集（下）[C];2010年

3 李斌;劉勝男;;GPS現(xiàn)代化組合觀測值多路徑效應研究[A];第十四屆華東六省一市測繪學會學術交流會論文集[C];2012年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 朱茜;How To 規(guī)劃WLAN[N];中國計算機報;2004年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 李驍;基于EEMD方法在GPS變形監(jiān)測多路徑效應中的應用[D];東華理工大學;2016年

2 黃德武;GPS變形監(jiān)測中多路徑效應影響研究[D];西南交通大學;2005年

3 宋樂;多路徑半天球模型對消除短基線多路徑的應用研究[D];華東師范大學;2015年

4 伍錫銹;動態(tài)變形監(jiān)測中的Kalman濾波方法研究[D];中南大學;2011年

5 張永恒;結構健康監(jiān)測中的GPS多路徑效應研究[D];大連理工大學;2009年

6 李磊;GPS/SINS深度組合導航系統(tǒng)研究[D];上海交通大學;2009年

7 翟宏光;高頻GPS數(shù)據(jù)處理方法研究及其在地震中的應用[D];西安科技大學;2014年

  本文關鍵詞：基于EEMD方法在GPS變形監(jiān)測多路徑效應中的應用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：333517