主成分分析模型及在变形监测中的应用

• 作者: 朱敏茹
• 来源期刊: 北京测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 随机误差 多径效应 主成分分析 广义主成分分析
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 427-431
• 页数: 5页
• 分类号: TN231.5|P258
• 字数: 4345字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19580/j.cnki.1007-3000.2020.03.032

摘要

随机误差和多径效应作为GPS变形监测中的主要误差源,严重影响着GPS测量精度.针对这一问题,本文将主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)模型引入GPS变形监测领域,首先利用传统PCA方法将测量数据转换至特征空间,通过剔除小特征值对应的特征向量实现对高斯分布随机噪声的抑制,然后将多径噪声作为色噪声进行分析,提出一种广义PCA方法利用多径噪声的时间相关性对其进行滤除,基于实际工程测试数据的实验结果表明,相对于传统的小波噪声抑制方法,所提方法可以获得更好的噪声抑制性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱敏茹		3	9	2.0	3.0