發(fā)布時(shí)間：2018-04-16 02:27

  本文選題：GPS + 多路徑效應(yīng)��； 參考：《東華理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：相比于傳統(tǒng)測量方法,GPS有著高精度,全天候觀測,操作簡便等諸多優(yōu)勢,因此被廣泛地應(yīng)用于變形監(jiān)測領(lǐng)域。但是在GPS在采集數(shù)據(jù)的時(shí)候,由于環(huán)境,儀器和操作人員等因素,所采集的數(shù)據(jù)中不可避免的會(huì)摻雜一些噪聲和多路徑誤差。這些誤差的存在嚴(yán)重的影響觀測的精度。本文就此開展研究與分析:(1)基于時(shí)頻分析方法,對經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)重點(diǎn)分析,對其存在的問題進(jìn)行了探討,提出了總體模態(tài)分解(EEMD)和完全總體模態(tài)分解(CEEMD),通過仿真實(shí)驗(yàn),表明CEEMD相比于EMD和EEMD在模態(tài)混疊和噪聲殘留的問題上有較大的改進(jìn)。(2)通過實(shí)驗(yàn)比對了EMD,EEMD,和CEEMD三種濾波的去噪效果,結(jié)果表明CEEMD濾波去噪效果較好。介紹了基于CEEMD的小波閥值去噪,并與傳統(tǒng)小波閥值去噪和CEEMD濾波去噪進(jìn)行了對比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于CEEMD的小波閥值去噪具有較好的去噪效果。并在此基礎(chǔ)上提出了基于CEEMD的多方法融合去噪方法,并通過對比試驗(yàn),表明該方法去噪具有一定的優(yōu)勢。并將這些方法引入到削弱多路徑誤差的應(yīng)用中,實(shí)驗(yàn)表明,上述幾種方法都具有一定的效果,其中基于CEEMD的多方法融合的效果最好。(3)基于CEEMD的多方法融合去噪和主成分分析(PCA)的組合修正多路徑誤差,PCA可將去噪后的連續(xù)多天的多路徑誤差的共性誤差提取,用共性誤差修正多路徑誤差。通過實(shí)測數(shù)據(jù)分析表明,該種組合方法較為適用,能提高定位精度。
[Abstract]:Compared with the traditional measurement method, GPS has many advantages, such as high precision, all-weather observation, simple operation and so on, so it is widely used in the field of deformation monitoring.But when GPS collects data, because of the environment, instrument and operator, it is inevitable that some noise and multipath error will be mixed in the data.The existence of these errors seriously affects the accuracy of observation.In this paper, based on time-frequency analysis method, this paper focuses on the analysis of empirical mode decomposition (EMD), discusses its existing problems, and puts forward the total mode decomposition (EEMD) and complete total mode decomposition (CEEMDN).The results show that compared with EMD and EEMD, CEEMD has a great improvement on modal aliasing and noise residue. The results show that CEEMD filter has better denoising effect than EMD and CEEMD filter.Wavelet threshold denoising based on CEEMD is introduced and compared with traditional wavelet threshold denoising and CEEMD filtering denoising. Experimental results show that wavelet threshold denoising based on CEEMD has better denoising effect.On this basis, a multi-method fusion denoising method based on CEEMD is proposed, and the comparison experiment shows that this method has some advantages.These methods are introduced into the application of reducing the multipath error. The experimental results show that the above methods are effective.Among them, multi-method fusion based on CEEMD has the best effect. PCA-based multi-method fusion denoising and principal component analysis (PCA) can extract the common error of multipath error of continuous and multi-day after de-noising.The multipath error is corrected by common error.The analysis of the measured data shows that the combined method is more suitable and can improve the positioning accuracy.
【學(xué)位授予單位】：東華理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：P228.4

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本文編號：1756911