CEEMD及最小二乘支持向量机在单频周跳探测与修复中的应用

• 作者: 季云健 黄国勇
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: CEEMD LS—SVM 周跳检测量 Hilbert分析 模式混叠
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 113-116
• 页数: 4页
• 分类号: TP319
• 字数: 3455字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.172824

摘要

鉴于高精度北斗定位单频观测数据中微小周跳难以检测的问题,基于完全经验模态分解(CEEMD)和最小二乘支持向量(LS—SVM)提出一种检测与修复单频小周跳的方法.该方法首先采用伪距测量和载波相位观测量构造周跳检测量,并通过CEEMD分解得到多个IMF分量,再利用相关性分析获得周跳信号明显的IMF分量,通过对所选取的分量进行Hilbert分析,用最大点的位置确定待检测周跳的历元.最后,通过使用既定的预测模型,将测量值与预测值进行比较,进而完成修复.结果表明,该方法消除了EMD分解IMF分量存在的模式混叠问题对周跳探测精度的影响,可以有效地检测和修复高精度北斗定位单频观测数据中的小周跳.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄国勇	昆明理工大学信息工程与自动化学院	54	195	7.0	12.0
5	季云健	昆明理工大学信息工程与自动化学院	5	4	1.0	2.0