基于改进小波阈值的GPS观测数据降噪方法研究
Study on GPS Observation Data Denoising Method Based on Improved Wavelet Threshold
DOI: 10.12677/AAM.2019.811200, PDF,  被引量    科研立项经费支持
作者: 汪子力：湖南省药品审评认证与不良反应监测中心，湖南 长沙；周鹤峰：国防科技大学气象海洋学院，湖南 长沙；上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室，上海
关键词: 小波阈值降噪；半软阈值函数；涡流搜索算法；广义交叉验证；Wavelet Threshold Denoising； Semisoft Threshold Function； Vortex Search Algorithm； Generalized Cross-Validation
摘要: GPS观测数据中混入的噪声会导致定位精度大大降低。针对传统的小波阈值降噪方法在阈值函数和阈值选取方面的不足，设计了一种新型半软阈值函数，利用涡流搜索算法和广义交叉验证实现了分层阈值的自适应确定。改进后的方法不需要先验知识，操作简单，鲁棒性好。数值仿真验证了该方法可以显著降低GPS定位误差。
Abstract: The noise mixed in the GPS observation data will lead to a significant reduction of positioning accuracy. For the shortcomings of traditional wavelet threshold denoising methods in threshold function and threshold selection, a new semisoft threshold function is designed. The hierarchical threshold is determined adaptively by vortex search algorithm and generalized cross-validation. The improved method does not require a prior knowledge, and is easy to use, yet of strong robustness. Numerical simulations verify that this method can significantly reduce the GPS positioning error.
文章引用：汪子力, 周鹤峰. 基于改进小波阈值的GPS观测数据降噪方法研究[J]. 应用数学进展, 2019, 8(11): 1708-1715. https://doi.org/10.12677/AAM.2019.811200

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