EMD在GPS信号去噪中的应用研究

发布时间：2017-05-26 14:24

  本文关键词：EMD在GPS信号去噪中的应用研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着科技与时代的不断进步,GPS以其全天候、高精度、高效率、操作简单等优点在我们的日常生活中扮演着十分重要的角色。诸如在船舶远洋、汽车导航、飞机航路引导、城市智能交通管理、紧急救生、个人野外旅游或者探险定位等方面,GPS都起着不可或缺的作用。这些精密导航定位结果都来自于对GPS信号的解算,故能否拥有准确的GPS信号对于应用结果的好坏来说至关重要。GPS信号在发送与接收的过程中会受到多种误差的影响,如卫星星历误差、卫星钟差、电离层延迟、对流层延迟、接收机钟差等。这些误差附着在GPS信号上,使GPS信号与真实信号产生一定的偏差。在解算过程中这些误差也会对解算结果的精度产生一定的影响,最终降低应用结果的准确度,这对于日常使用和科研都是十分不利的,所以对GPS信号进行去噪处理是十分必要的。本文主要完成的工作如下:(1)对现有时频分析法的分析。对于传统的时频分析法,包括短时Fourier变换,小波变换和Winger-Ville分布的分类、概念等进行总结,并指出它们各自的优缺点,然后引出EMD分析法,从瞬时频率、固有模态函数、算法流程、Hilbert谱和边际谱几个方面对其进行详尽的阐述,并以一个仿真实例进行说明。(2)EMD方法探讨及端点效应抑制方法改进。详细分析了由美籍华人Norden E.Huang提出的经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD),解释了其基本原理和分解过程。并将EMD应用于信号分解,得到一组固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)和一个趋势分量。同时对EMD方法的特点进行了分析,并对理论依据、端点效应、模态混叠等问题进行了探讨,对于端点效应的抑制提出一种新的解决方法。(3)GPS信号的去噪分析。针对GPS信号中噪声影响解算精度的问题,将改进的EMD,即将互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)应用到模拟的GPS信号与实测的GPS双差观测值的去噪中。然后将CEEMD的去噪结果与EMD和EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)的去噪结果进行对比,最后以信噪比(Signal-Noise-Ratio,SNR)、互相关系数(R)和均方差(MSE)为标准对三者的去噪结果进行评判,结果表明CEEMD方法具有更好的去噪效果。
【关键词】：全球定位系统 信号去噪 傅里叶变换 小波变换 经验模态分解 端点效应 集合经验模态分解 互补集合经验模态分解
【学位授予单位】：东华理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P228.4
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 1 绪论12-16
• 1.1 研究的背景及意义12-13
• 1.2 国内外研究进展13-14
• 1.3 文章研究内容14
• 1.4 论文结构14-16
• 2 非平稳信号的时频分析法16-32
• 2.1 短时傅里叶变换16-18
• 2.1.1 连续短时傅里叶变换16-17
• 2.1.2 离散短时傅里叶变换17-18
• 2.2 Winger-Ville分布18-19
• 2.3 小波变换19-21
• 2.3.1 小波的定义19-20
• 2.3.2 连续小波变换20
• 2.3.3 离散小波变换20-21
• 2.4 EMD分析法21-26
• 2.4.1 瞬时频率的概念22-23
• 2.4.2 固有模态函数23
• 2.4.3 EMD算法23-26
• 2.5 基于EMD的Hilbert谱26-28
• 2.5.1 Hilbert谱26-27
• 2.5.2 Hilbert边际谱27-28
• 2.6 仿真实例28-30
• 2.7 本章小结30-32
• 3 EMD算法研究与改进32-50
• 3.1 EMD方法的主要性质32-35
• 3.1.1 完备性32-33
• 3.1.2 正交性33-34
• 3.1.3 自适应性34-35
• 3.2 EMD存在的问题35-38
• 3.2.1 EMD的理论依据35-36
• 3.2.2 EMD的筛分问题36
• 3.2.3 模态混叠36-37
• 3.2.4 端点效应37-38
• 3.3 端点效应处理新方法38-43
• 3.3.1 支持向量机39-40
• 3.3.2 最小二乘支持向量机40-42
• 3.3.3 基于LSSVM与镜像延拓的端点效应处理42-43
• 3.4 仿真实验及效果对比43-48
• 3.4.1 效果评估标准43
• 3.4.2 仿真实验43-48
• 3.5 本章小结48-50
• 4 改进的EMD在信号去噪中的应用50-68
• 4.1 集合经验模态分解50-52
• 4.1.1 EEMD的提出50
• 4.1.2 EEMD的原理50-52
• 4.2 互补集合经验模态分解52-54
• 4.2.1 CEEMD的提出52
• 4.2.2 CEEMD的原理52-54
• 4.3 信号去噪原理及评估标准54-56
• 4.3.1 信号去噪原理54-55
• 4.3.2 信号去噪效果评估标准55-56
• 4.4 仿真实验56-60
• 4.5 实例分析60-67
• 4.5.1 CEEMD对双差观测值去噪及效果对比61-64
• 4.5.2 CEEMD对高噪声的双差观测值去噪及效果对比64-67
• 4.6 本章小结67-68
• 5 总结与展望68-70
• 5.1 工作总结68
• 5.2 工作展望68-70
• 参考文献70-76
• 攻读硕士学位期间发表的论文与主要学术活动76-78
• 致谢78

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