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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

陈祥 杨志强 田镇 杨兵 梁沛

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. doi: 10.13203/j.whugis20210215
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. doi: 10.13203/j.whugis20210215
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. doi: 10.13203/j.whugis20210215

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
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)。

详细信息
    作者简介:

    陈祥,硕士生,主要从事GNSS数据处理研究。1689482074@qq.com。

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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    [2] 张文渊, 张书毕, 左都美, 丁楠, 刘鑫.  GNSS水汽层析的自适应代数重构算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20190387
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    [5] 郭磊, 王甫红, 桑吉章, 张万威.  一种新的利用历元间位置变化量约束的GNSS导航算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20190062
    [6] 赵昂, 杨元喜, 许扬胤, 景一帆, 杨宇飞, 马越原, 徐君毅.  GNSS单系统及多系统组合完好性分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20180425
    [7] 罗亦泳, 黄城, 张静影.  基于变分模态分解的变形监测数据去噪方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20180437
    [8] 姚宜斌, 冉启顺, 张豹.  改进的启发式分割算法在GNSS坐标时间序列阶跃探测中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20170322
    [9] 杨建雷, 金天, 黄智刚, 秦红磊, 崔吉慧.  GNSS信号多径误差非包络评估方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20140073
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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
    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)。

    作者简介:

    陈祥,硕士生,主要从事GNSS数据处理研究。1689482074@qq.com。

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。

English Abstract

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. doi: 10.13203/j.whugis20210215
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. doi: 10.13203/j.whugis20210215
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. doi: 10.13203/j.whugis20210215
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