基于经验模式分解的滤波去噪法及其在GPS多路径效应中的应用
  • 【DOI】

    10.3321/j.issn:1001-1595.2006.04.005

  • 【摘要】

    经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种新的信号处理技术,它是基于数据本身的,且能在空间域中将信号进行分解,从而可以区分噪声和有用信号.根据EMD分解白噪声而得到的本征模式函数(IMF)分量的能量密度与其平均周期的乘积为一常量这一特性,建立一种新的基于EMD滤波去噪方法,并将该方法应用于GPS多路径效应的研究中.通过对模拟数据与GPS实测数据的处理分析... 展开>>经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种新的信号处理技术,它是基于数据本身的,且能在空间域中将信号进行分解,从而可以区分噪声和有用信号.根据EMD分解白噪声而得到的本征模式函数(IMF)分量的能量密度与其平均周期的乘积为一常量这一特性,建立一种新的基于EMD滤波去噪方法,并将该方法应用于GPS多路径效应的研究中.通过对模拟数据与GPS实测数据的处理分析,得出以下主要结论:①EMD滤波去噪法与小波方法都能最大限度地削弱测量的随机误差,但EMD滤波去噪法比小波方法更直接,且不受测不准原理及小波函数选择的影响;②相比小波方法,EMD能够更有效地剔除瞬时强噪声,从而能够提取更精确的多路径效应重复性误差改正模型. 收起<<

  • 【作者】

    戴吾蛟  丁晓利  朱建军  陈永奇  李志伟 

  • 【作者单位】

    中南大学/香港理工大学/中南大学/中南大学

  • 【刊期】

    测绘学报 ISTIC EI PKU 2006年4期

  • 【关键词】

    经验模式分解  EMD滤波去噪法  GPS  多路径效应 

  • 【基金项目】

    国家自然科学基金