本文關(guān)鍵詞：基于EEMD方法在GPS變形監(jiān)測(cè)多路徑效應(yīng)中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在大型建筑施工和運(yùn)營過程中,通常由于自身結(jié)構(gòu)和外界因素的影響建筑體會(huì)產(chǎn)生一定的形變,這對(duì)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(duì)建筑進(jìn)行變形監(jiān)測(cè)。由于GPS具有高精度,全天時(shí)全天候觀測(cè),測(cè)站之間相互無需通視等優(yōu)勢(shì),使其在變形監(jiān)測(cè)中成為了一種先進(jìn)的測(cè)量手段。在實(shí)際GPS變形監(jiān)測(cè)中,測(cè)量精度往往會(huì)受到多種因素的影響,通常變形監(jiān)測(cè)中的基線較短,所以與空間相關(guān)的對(duì)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(guān)性的多路徑效應(yīng)與隨機(jī)噪聲無法用這種方式去除,本文針對(duì)這種情況展開了研究,大致的研究內(nèi)容如下:(1)概述了GPS變形監(jiān)測(cè)與多路徑效應(yīng)的研究背景和發(fā)展現(xiàn)狀,對(duì)多路徑效應(yīng)的各種后處理方法做了詳細(xì)的介紹,并分析了它們的優(yōu)缺點(diǎn)。針對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(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(yàn)?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方法,并將兩種方法對(duì)仿真信號(hào)進(jìn)行了多尺度分解,實(shí)驗(yàn)結(jié)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(jié)合小波閾值和EEMD結(jié)合獨(dú)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(duì)比去噪實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)去噪效果良好。之后將上述的幾種方法運(yùn)用到實(shí)測(cè)解算的GPS坐標(biāo)殘差序列中,實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明幾種方法均能起到削弱多路徑效應(yīng)的作用,其中EEMD結(jié)合ICA方法的效果最好。(3)提出了用EEMD結(jié)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(duì)連續(xù)幾天的殘差序列中相關(guān)性較強(qiáng)的多路徑效應(yīng)進(jìn)行提取及削弱。通過實(shí)測(cè)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(shì)。
【關(guān)鍵詞】：GPS 多路徑效應(yīng) 總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD) 獨(dú)立分量分析(ICA) 主成分分析(PCA)
【學(xué)位授予單位】：東華理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：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(nèi)外研究現(xiàn)狀12-17
• 1.2.1 變形監(jiān)測(cè)的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 多路徑效應(yīng)的研究現(xiàn)狀13-17
• 1.3 本文的研究思路及內(nèi)容17-18
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)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(zhì)20-22
• 2.2.1 EMD的近似正交性20-21
• 2.2.2 IMF的調(diào)制性21
• 2.2.3 EMD的自適應(yīng)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(zhǔn)則22-23
• 2.3.3 EMD中的端點(diǎn)效應(yīng)23-24
• 2.3.4 EMD中的模態(tài)混疊24-26
• 2.4 總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸猓‥EMD）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(jié)29-31
• 3 基于EEMD的去噪方法及其在GPS多路徑效應(yīng)中的應(yīng)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(shí)驗(yàn)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(hào)預(yù)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(shí)驗(yàn)49-56
• 3.3 GPS實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理與分析56-60
• 3.4 本章小結(jié)60-61
• 4 基于EEMD與PCA的組合方法在GPS多路徑效應(yīng)中的應(yīng)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(shí)例數(shù)據(jù)分析62-72
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)一62-69
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)二69-72
• 4.4 本章小結(jié)72-73
• 5 總結(jié)和展望73-75
• 5.1 全文總結(jié)73
• 5.2 研究展望73-75
• 致謝75-77
• 參考文獻(xiàn)77-82

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本文編號(hào)：333517