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EMD-RLS联合滤波算法及其在北斗多路径削弱误差中的应用
被引量：
5
1
作者
严超
王庆
+1 位作者
杨高朝
张昊
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期190-198,共9页
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...
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%。
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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
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职称材料
题名
EMD-RLS联合滤波算法及其在北斗多路径削弱误差中的应用
被引量：
5
1
作者
严超
王庆
杨高朝
张昊
机构
东南大学仪器科学与工程学院
出处
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期190-198,共9页
基金
国家重点研发计划(2016YFB0502103)
国家自然基金(61601123)
江苏省自然基金(BK20160696)
文摘
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%。
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
Keywords
empirical mode decomposition
recursive least-squares algorithm
multipath error
Beidou navigationsatellite system
分类号
P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
EMD-RLS联合滤波算法及其在北斗多路径削弱误差中的应用
严超
王庆
杨高朝
张昊
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
5
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