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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。