EMD-RLS联合滤波算法及其在北斗多路径削弱误差中的应用

• 作者: 严超 张昊 杨高朝 王庆
• 来源期刊: 中国惯性技术学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 经验模式分解 递归最小二乘算法 多路径误差 北斗卫星导航系统
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 组合导航技术
• 页码范围: 190-198
• 页数: 9页
• 分类号: P228
• 字数: 5591字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2019.02.008

摘要

多路径误差是全球导航卫星系统高精度定位的主要误差源.针对北斗导航定位系统的多路径特性,结合经验模态分解(EMD)和递归最小二乘算法(RLS)算法的优势,提出了一种EMD-RLS联合滤波算法来削弱北斗多路径特性的影响.首先,利用EMD将原始信号分解成固有模态函数(IMF),利用两个指标将其细化成三类,即噪声IMFs、混合IMFs和信息IMFs;然后,利用RLS算法对混合IMFs进行滤波,将经RLS滤波后得到的"干净"的数据与信息IMFs进行重构,最终达到去噪结果,即得到北斗多路径误差改正模型.仿真数据和北斗实测数据的处理结果表明:EMD-RLS算法相对于EMD和RLS算法,降噪效果更好;其建立的多路径误差改正模型有效地削弱多路径效应的影响,N、E、U三个方向精度分别提高了39％、70％、58％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王庆	东南大学仪器科学与工程学院	215	2028	23.0	33.0
2	严超	东南大学仪器科学与工程学院	2	5	1.0	2.0
3	张昊	东南大学仪器科学与工程学院	4	2	1.0	1.0
4	杨高朝	东南大学仪器科学与工程学院	1	0	0.0	0.0