高频GNSS信号去噪的小波和多方向主成分分析

作者：李保金; 李艳艳^*

来源：全球定位系统, 2021, 46(04): 33-39.

• 高频全球卫星导航系统(GNSS)
• 经验模态分解(EMD)
• 小波去噪(WD)
• 主成分分析(PCA)
• 组合去噪

针对传统主成分分析(PCA)忽视测站各坐标分量之间相关性的问题,提出了一种小波去噪和多方向主成分分析(WD-MPCA)组合的方法.该方法弥补了传统PCA的缺陷,与经验模态分解和主成分分析(EMD-PCA)组合方法及小波去噪和主成分分析(WD-PCA)组合方法相比,WD-MPCA组合方法精度最高.经WD-MPCA组合方法去噪后,其平均中误差分别为0.83 mm、0.85 mm和8.30 mm,比原始坐标残差时间序列的平均中误差分别降低了81.14%、81.91%和40.37%. WD-MPCA组合方法充分考虑了各测站不同分量之间的相关性,可以有效去除信号中的高频随机白噪声(WN)和低频有色噪声(CN),这对高频全球卫星导航系统(GNSS)技术的实际应用和理论发展具有重要的意义.

• 出版日期2021
• 单位山东科技大学