LMD-SVD方法在坐标时间序列去噪中的应用

作者：李莉娟; 韩萌萌

来源：测绘标准化, 2023, 39(03): 172-177.

DOI：10.20007/j.cnki.61-1275/P.2023.03.32

• 奇异值分解
• 局部均值分解
• 坐标时间序列
• 噪声去除

为了降低噪声对全球导航卫星系统(GNSS)坐标时间序列的影响，提取坐标时间序列中的有效信息，本文在奇异值分解(SVD)去噪方法的基础上，引入局部均值分解(LMD)方法构建新的组合去噪方法。首先，使用LMD方法对待去噪信号进行分解，得到多个不同频段的PF分量与余项，利用连续均方误差准则确定高频分量与低频分量的分界点，保留低频分量与余项；其次，使用SVD方法对高频分量进行信号重构，将低频分量、余项与高频分量重构信号叠加，实现信号的去噪；最后，使用3种精度评价指标对去噪结果进行精度评价。结果表明，相比于SVD去噪方法，新的LMD-SVD组合去噪方法的信噪比增加29.8%,平均绝对误差减少39.0%,均方根误差减少36.2%,去噪效果更好。

• 单位
  浙江省测绘科学技术研究院