摘要：引入一种改进的集合经验模式分解方法(improvedensembleempiricalmodedecomposition,IEEMD)进行多路径误差的建模。与EEMD方法相比较,IEEMD方法可以有效地克服模态分量数目不一致和分解不彻底等问题,并将原始序列分解为不同尺度的模态分量。同时,考虑到不同模态分量中高斯白噪声的能量密度与平均周期之积为常数,设计一种自动选择尺度与重构的方法,用于模态分量的选择与重构,进而构建GPS多路径误差模型。在此基础上,采用恒星日滤波技术,进行邻近周日GPS坐标序列中多路径误差的实时削弱。实验结果表明,采用同样的尺度选择方法和恒星日滤波技术,使用IEEMD方法可以得到比EEMD方法精度更高的GPS坐标序列。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 基础科学> 自然地理学测绘学
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关键词：gps 经验模式分解 多路径误差 集合经验模式分解 动态变形监测
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