本文關(guān)鍵詞：EMD在GPS信號去噪中的應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著科技與時代的不斷進步,GPS以其全天候、高精度、高效率、操作簡單等優(yōu)點在我們的日常生活中扮演著十分重要的角色。諸如在船舶遠洋、汽車導(dǎo)航、飛機航路引導(dǎo)、城市智能交通管理、緊急救生、個人野外旅游或者探險定位等方面,GPS都起著不可或缺的作用。這些精密導(dǎo)航定位結(jié)果都來自于對GPS信號的解算,故能否擁有準(zhǔn)確的GPS信號對于應(yīng)用結(jié)果的好壞來說至關(guān)重要。GPS信號在發(fā)送與接收的過程中會受到多種誤差的影響,如衛(wèi)星星歷誤差、衛(wèi)星鐘差、電離層延遲、對流層延遲、接收機鐘差等。這些誤差附著在GPS信號上,使GPS信號與真實信號產(chǎn)生一定的偏差。在解算過程中這些誤差也會對解算結(jié)果的精度產(chǎn)生一定的影響,最終降低應(yīng)用結(jié)果的準(zhǔn)確度,這對于日常使用和科研都是十分不利的,所以對GPS信號進行去噪處理是十分必要的。本文主要完成的工作如下:(1)對現(xiàn)有時頻分析法的分析。對于傳統(tǒng)的時頻分析法,包括短時Fourier變換,小波變換和Winger-Ville分布的分類、概念等進行總結(jié),并指出它們各自的優(yōu)缺點,然后引出EMD分析法,從瞬時頻率、固有模態(tài)函數(shù)、算法流程、Hilbert譜和邊際譜幾個方面對其進行詳盡的闡述,并以一個仿真實例進行說明。(2)EMD方法探討及端點效應(yīng)抑制方法改進。詳細分析了由美籍華人Norden E.Huang提出的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD),解釋了其基本原理和分解過程。并將EMD應(yīng)用于信號分解,得到一組固有模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF)和一個趨勢分量。同時對EMD方法的特點進行了分析,并對理論依據(jù)、端點效應(yīng)、模態(tài)混疊等問題進行了探討,對于端點效應(yīng)的抑制提出一種新的解決方法。(3)GPS信號的去噪分析。針對GPS信號中噪聲影響解算精度的問題,將改進的EMD,即將互補集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)應(yīng)用到模擬的GPS信號與實測的GPS雙差觀測值的去噪中。然后將CEEMD的去噪結(jié)果與EMD和EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)的去噪結(jié)果進行對比,最后以信噪比(Signal-Noise-Ratio,SNR)、互相關(guān)系數(shù)(R)和均方差(MSE)為標(biāo)準(zhǔn)對三者的去噪結(jié)果進行評判,結(jié)果表明CEEMD方法具有更好的去噪效果。
【關(guān)鍵詞】：全球定位系統(tǒng) 信號去噪 傅里葉變換 小波變換 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 端點效應(yīng) 集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 互補集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解
【學(xué)位授予單位】：東華理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P228.4
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 1 緒論12-16
• 1.1 研究的背景及意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究進展13-14
• 1.3 文章研究內(nèi)容14
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)14-16
• 2 非平穩(wěn)信號的時頻分析法16-32
• 2.1 短時傅里葉變換16-18
• 2.1.1 連續(xù)短時傅里葉變換16-17
• 2.1.2 離散短時傅里葉變換17-18
• 2.2 Winger-Ville分布18-19
• 2.3 小波變換19-21
• 2.3.1 小波的定義19-20
• 2.3.2 連續(xù)小波變換20
• 2.3.3 離散小波變換20-21
• 2.4 EMD分析法21-26
• 2.4.1 瞬時頻率的概念22-23
• 2.4.2 固有模態(tài)函數(shù)23
• 2.4.3 EMD算法23-26
• 2.5 基于EMD的Hilbert譜26-28
• 2.5.1 Hilbert譜26-27
• 2.5.2 Hilbert邊際譜27-28
• 2.6 仿真實例28-30
• 2.7 本章小結(jié)30-32
• 3 EMD算法研究與改進32-50
• 3.1 EMD方法的主要性質(zhì)32-35
• 3.1.1 完備性32-33
• 3.1.2 正交性33-34
• 3.1.3 自適應(yīng)性34-35
• 3.2 EMD存在的問題35-38
• 3.2.1 EMD的理論依據(jù)35-36
• 3.2.2 EMD的篩分問題36
• 3.2.3 模態(tài)混疊36-37
• 3.2.4 端點效應(yīng)37-38
• 3.3 端點效應(yīng)處理新方法38-43
• 3.3.1 支持向量機39-40
• 3.3.2 最小二乘支持向量機40-42
• 3.3.3 基于LSSVM與鏡像延拓的端點效應(yīng)處理42-43
• 3.4 仿真實驗及效果對比43-48
• 3.4.1 效果評估標(biāo)準(zhǔn)43
• 3.4.2 仿真實驗43-48
• 3.5 本章小結(jié)48-50
• 4 改進的EMD在信號去噪中的應(yīng)用50-68
• 4.1 集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解50-52
• 4.1.1 EEMD的提出50
• 4.1.2 EEMD的原理50-52
• 4.2 互補集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解52-54
• 4.2.1 CEEMD的提出52
• 4.2.2 CEEMD的原理52-54
• 4.3 信號去噪原理及評估標(biāo)準(zhǔn)54-56
• 4.3.1 信號去噪原理54-55
• 4.3.2 信號去噪效果評估標(biāo)準(zhǔn)55-56
• 4.4 仿真實驗56-60
• 4.5 實例分析60-67
• 4.5.1 CEEMD對雙差觀測值去噪及效果對比61-64
• 4.5.2 CEEMD對高噪聲的雙差觀測值去噪及效果對比64-67
• 4.6 本章小結(jié)67-68
• 5 總結(jié)與展望68-70
• 5.1 工作總結(jié)68
• 5.2 工作展望68-70
• 參考文獻70-76
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文與主要學(xué)術(shù)活動76-78
• 致謝78

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  本文關(guān)鍵詞：EMD在GPS信號去噪中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：397134