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GA-VMD与多尺度排列熵结合的GNSS坐标时序降噪方法

 引用本文: 陈祥, 杨志强, 田镇, 杨兵, 梁沛. GA-VMD与多尺度排列熵结合的GNSS坐标时序降噪方法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版).
CHEN Xiang, YANG Zhiqiang, TIAN Zhen, YANG Bing, LIANG Pei. A Denoising Method for GNSS Time Series Based on GAVMD and Multi-Scale Permutation Entropy[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University. doi: 10.13203/j.whugis20210215
 Citation: CHEN Xiang, YANG Zhiqiang, TIAN Zhen, YANG Bing, LIANG Pei. A Denoising Method for GNSS Time Series Based on GAVMD and Multi-Scale Permutation Entropy[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University.

## A Denoising Method for GNSS Time Series Based on GAVMD and Multi-Scale Permutation Entropy

Funds:

The National Natural Science Foundation of China (42174054)

• 摘要: 为了精确剔除GNSS （global navigation satellite system）坐标时间序列中的噪声，本文提出一种联合遗传算法（genetic algorithm，GA）和变分模态分解（variational mode decomposition，VMD）的降噪方法GA-VMD。该方法首先利用GA优化VMD参数，然后引入多尺度排列熵（multiscale permutation entropy，MPE）作为噪声分量的筛选标准，最后将剩余分量重构得到降噪后的信号。本文通过仿真信号和实测数据的降噪实例，并与小波降噪（wavelet denoising，WD）、经验模态分解（empirical mode decomposition，EMD）等方法对比，分析GA-VMD的降噪效果。实验结果表明：对于仿真信号而言，GA-VMD方法相较于WD、EMD方法，信噪比分别提高了5.18dB和2.91dB，互相关系数分别提高了0.05和0.02；对于实测数据而言，GA-VMD方法对测站的速度不确定度和闪烁噪声的平均改正率分别为79.89%和84.46%，优于其他两种方法。以上分析表明GA-VMD方法能够有效减少GNSS坐标时序的噪声，提高其精度。
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##### 计量
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• 被引次数: 0
##### 出版历程
• 收稿日期:  2021-11-29
• 网络出版日期:  2022-01-14

## GA-VMD与多尺度排列熵结合的GNSS坐标时序降噪方法

##### doi: 10.13203/j.whugis20210215
###### 长安大学地质工程与测绘学院, 西安市雁塔路126号, 710064
基金项目:

国家自然科学基金（42174054）；长安大学中央高校基本科研业务费专项资金资助（300102261104）；大地测量与地球动力学国家重点实验室开放基金资助项目（SKLGED2021-4-3）；武汉大学地球空间环境与大地测量教育部重点实验室开放基金资助（20-01-05）。

### English Abstract

 引用本文: 陈祥, 杨志强, 田镇, 杨兵, 梁沛. GA-VMD与多尺度排列熵结合的GNSS坐标时序降噪方法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版).
CHEN Xiang, YANG Zhiqiang, TIAN Zhen, YANG Bing, LIANG Pei. A Denoising Method for GNSS Time Series Based on GAVMD and Multi-Scale Permutation Entropy[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University. doi: 10.13203/j.whugis20210215
 Citation: CHEN Xiang, YANG Zhiqiang, TIAN Zhen, YANG Bing, LIANG Pei. A Denoising Method for GNSS Time Series Based on GAVMD and Multi-Scale Permutation Entropy[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University.

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