基于CEEMD-Wavelet-SavGol模型的GPS多路径修正算法

发布时间：2018-10-21 10:08

【摘要】：针对GPS多路径提取过程中EMD算法存在模态混叠效应及小波(Wavelet)去噪局限性的问题,提出了一种基于CEEMDWavelet-SavGol模型的多路径提取算法。为了能够充分提取高频和低频中的有用信息,该算法利用完备经验模态分解(CEEMD)对信号进行分解,得到一系列从高频到低频的模态函数(IMF),并根据模量标准化累计均值法对尺度进行区分,然后分别采用Wavelet和SavGol滤波对高频分量和低频分量进行降噪,将降噪后的IMF进行重构,得到降噪后的信号。最后将该模型用于GPS多路径误差提取的实例中,并与Wavelet、EMD、CEEMD模型进行对比,证明了新模型的有效性。
[Abstract]:Aiming at the problems of modal aliasing and wavelet (Wavelet) denoising in GPS multipath extraction, a multipath extraction algorithm based on CEEMDWavelet-SavGol model is proposed. In order to fully extract useful information from high frequency and low frequency, the algorithm decomposes the signal using the complete empirical mode decomposition (CEEMD). A series of modal functions from high frequency to low frequency (IMF),) are obtained and the scale is distinguished according to the modular standardized cumulative mean method. Then the high frequency component and the low frequency component are de-noised by Wavelet and SavGol filtering respectively, and the IMF after the noise reduction is reconstructed. The noise reduction signal is obtained. Finally, the model is applied to the example of GPS multipath error extraction, and compared with the Wavelet,EMD,CEEMD model, the validity of the new model is proved.
【作者单位】： 中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(41674008) 高等学校博士学科点专项科研基金(20130095110022)
【分类号】：P228.4

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本文编号：2284783