GNSS變形序列多尺度分析與建模方法研究.pdf

1、隨著GPS更新?lián)Q代，GLONASS完成重建，BDS等的快速發(fā)展，多系統(tǒng)融合GNSS技術(shù)已經(jīng)成為一種必然趨勢。多系統(tǒng)融合使得衛(wèi)星數(shù)量大大增加，衛(wèi)星的幾何結(jié)構(gòu)加強(qiáng)，在條件不利地區(qū)仍能夠較好的使用。在短距離GNSS變形監(jiān)測中，多路徑誤差仍然是影響監(jiān)測精度的最主要因素，對多路徑誤差進(jìn)行有效的建模對提高監(jiān)測精度就顯得非常有意義。本文研究了利用濾波技術(shù)對多路徑誤差進(jìn)行建模，并在此基礎(chǔ)上對多路徑誤差進(jìn)行削弱;從盲源分離的角度，從數(shù)據(jù)源頭對多路徑誤差進(jìn)

2、行分離。主要研究成果和內(nèi)容如下:
　　(1)提出了一種新的EMD-Wavelet-ICA耦合模型，該模型能夠?qū)π盘栠M(jìn)行更為細(xì)致的分析。通過仿真試驗(yàn)，結(jié)果表明:與EMD、EMD-ICA相比，EMD-Wavelet-ICA耦合模型提取后的信號，信噪比和相關(guān)系數(shù)最大，標(biāo)準(zhǔn)差和偏差最小，說明EMD-Wavelet-ICA耦合模型能夠更好提取信號;通過實(shí)測GNSS數(shù)據(jù)，利用EMD-Wavelet-ICA對GPS、GLONASS、BDS和GP

3、S/GLONASS/BDS多路徑誤差進(jìn)行建模，與EMD、EMD-ICA相比，EMD-Wavelet-ICA更夠建立更加精確的多路徑誤差模型。
　　(2)在已經(jīng)建立多路徑誤差模型的基礎(chǔ)上，利用多路徑誤差周日重復(fù)性對臨近周日多路徑誤差進(jìn)行削弱，結(jié)果表明:與EMD、EMD-ICA相比，利用EMD-Wavelet-ICA建立的多路徑誤差模型，對臨近周日多路徑誤差削弱效果最好。
　　(3)從盲源分離這個(gè)全新的角度對多路徑誤差的分離進(jìn)行

4、研究，提出一種基于廣義特征值的盲源分離方法。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與MAX-SNR和ICA方法相比，廣義特征值方法分解后的信號相似系數(shù)最大，二次殘差值最小，說明該方法能夠?qū)π盘栠M(jìn)行更好的分離。其次，在仿真數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上加入GPS多路徑誤差作為源信號，結(jié)果表明:該方法對多路徑誤差進(jìn)行了有效的分離，與MAX-SNR和ICA方法相比，廣義特征值方法分離結(jié)果的相似系數(shù)最大，二次殘差值最小。這對于GNSS變形監(jiān)測中多路徑誤差問題的解決具有十分重要的意義