【摘 要】
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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
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省矿物管道输送工程技术研究中心
【基金项目】
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云南省科技计划重大专项（2015ZC005）
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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。
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