【摘 要】
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针对GPS多路径提取过程中EMD算法存在模态混叠效应及小波(Wavelet)去噪局限性的问题,提出了一种基于CEEMDWavelet-SavGol模型的多路径提取算法。为了能够充分提取高频和低频
【机 构】
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中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(41674008);高等学校博士学科点专项科研基金(20130095110022)
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针对GPS多路径提取过程中EMD算法存在模态混叠效应及小波(Wavelet)去噪局限性的问题,提出了一种基于CEEMDWavelet-SavGol模型的多路径提取算法。为了能够充分提取高频和低频中的有用信息,该算法利用完备经验模态分解(CEEMD)对信号进行分解,得到一系列从高频到低频的模态函数(IMF),并根据模量标准化累计均值法对尺度进行区分,然后分别采用Wavelet和SavGol滤波对高频分量和低频分量进行降噪,将降噪后的IMF进行重构,得到降噪后的信号。最后将该模型用于GPS多路径误差提取的实例中,并与Wavelet、EMD、CEEMD模型进行对比,证明了新模型的有效性。
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