GNSS变形序列多尺度分析与建模方法研究

发布时间：2017-10-16 13:48

  本文关键词：GNSS变形序列多尺度分析与建模方法研究

  更多相关文章： GNSS 变形监测 多路径误差 EMD Wavelet ICA 盲源分离

【摘要】：随着GPS更新换代,GLONASS完成重建,BDS等的快速发展,多系统融合GNSS技术已经成为一种必然趋势。多系统融合使得卫星数量大大增加,卫星的几何结构加强,在条件不利地区仍能够较好的使用。在短距离GNSS变形监测中,多路径误差仍然是影响监测精度的最主要因素,对多路径误差进行有效的建模对提高监测精度就显得非常有意义。本文研究了利用滤波技术对多路径误差进行建模,并在此基础上对多路径误差进行削弱；从盲源分离的角度,从数据源头对多路径误差进行分离。主要研究成果和内容如下：(1)提出了一种新的EMD-Wavelet-ICA耦合模型,该模型能够对信号进行更为细致的分析。通过仿真试验,结果表明：与EMD、EMD-ICA相比,EMD-Wavelet-ICA耦合模型提取后的信号,信噪比和相关系数最大,标准差和偏差最小,说明EMD-Wavelet-ICA耦合模型能够更好提取信号；通过实测GNSS数据,利用EMD-Wavelet-ICA对GPS、GLONASS、BDS和GPS/GLONASS/BDS多路径误差进行建模,与EMD、EMD-ICA相比,EMD-Wavelet-ICA更够建立更加精确的多路径误差模型。(2)在已经建立多路径误差模型的基础上,利用多路径误差周日重复性对临近周日多路径误差进行削弱,结果表明：与EMD、EMD-ICA相比,利用EMD-Wavelet-ICA建立的多路径误差模型,对临近周日多路径误差削弱效果最好。(3)从盲源分离这个全新的角度对多路径误差的分离进行研究,提出一种基于广义特征值的盲源分离方法。仿真实验结果表明：与MAX-SNR和ICA方法相比,广义特征值方法分解后的信号相似系数最大,二次残差值最小,说明该方法能够对信号进行更好的分离。其次,在仿真数据的基础上加入GPS多路径误差作为源信号,结果表明：该方法对多路径误差进行了有效的分离,与MAX-SNR和ICA方法相比,广义特征值方法分离结果的相似系数最大,二次残差值最小。这对于GNSS变形监测中多路径误差问题的解决具有十分重要的意义。
【关键词】：GNSS 变形监测 多路径误差 EMD Wavelet ICA 盲源分离
【学位授予单位】：安徽理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P228.4
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 1 绪论11-15
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究现状分析12-14
• 1.3 本文研究内容14-15
• 2 GNSS 基本问题概述笛asic problems overview of GNISS)15-30
• 2.1 GNSS概述15-20
• 2.1.1 GPS概述15-17
• 2.1.2 GLONASS概述17-18
• 2.1.3 BDS概述18-20
• 2.2 GNSS相对定位的数学模型20-25
• 2.2.1 函数模型20-22
• 2.2.2 随机模型22-25
• 2.3 整周模糊度解算25-26
• 2.4 多路径误差26-30
• 3 GNSS多路径误差的建模与削弱30-54
• 3.1 概述30-36
• 3.2 EMD-Wavelet-ICA耦合模型36-38
• 3.3 EMD-Wavelet-ICA耦合模型的GNSS多路径误差建模性能分析38-50
• 3.3.1 仿真数据验证38-41
• 3.3.2 GNSS实测数据的多路径误差建模41-50
• 3.4 GNSS多路径误差的削弱50-53
• 3.5 本章小结53-54
• 4 信号混叠的多路径误差盲源分离方法研究54-67
• 4.1 概述54-56
• 4.1.1 盲源分离的数学模型54-55
• 4.1.2 盲源分离的评价指标55-56
• 4.2 基于广义特征值的盲源分离方法56-58
• 4.3 试验分析58-66
• 4.3.1 试验一58-62
• 4.3.2 试验二62-66
• 4.4 本章小结66-67
• 5 结论与展望67-69
• 参考文献69-75
• 致谢75-77
• 作者简介77

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本文编号：1043034