基于局部加权回归及经验模态分解的地心运动降噪方法

作者:柯能; 朱新慧*; 王刃; 肖凯; 贾彦锋; 黄俊迦
来源:大地测量与地球动力学, 2023, 43(09): 904-908.
DOI:10.14075/j.jgg.2023.09.005

摘要

针对目前地心运动序列包含复杂噪声、真实信号难以有效提取等问题,提出一种结合局部加权回归(locally weighted regression, LOESS)和经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的降噪方法LOESS-EMD。该方法首先对地心运动序列进行局部加权回归拟合,得到拟合后的时间序列和残差序列;然后对残差序列进行经验模态分解,从中提取出低频信号;最后将拟合的时间序列和残差中的低频信号进行重构,得到降噪后的时间序列。在仿真实验中,相比于LOESS方法,LOESS-EMD方法降噪结果的均方根误差减小31%,信噪比和剩余能量百分比分别提高16%和0.16百分点。利用该方法对国际GNSS服务IGS第三次重处理(3rd reprocessing campaign, Repro3)提供的地心运动序列进行降噪分析,结果表明,LOESS-EMD方法能够有效减少地心运动序列的噪声。

  • 单位
    信息工程大学地理空间信息学院; 山东五征集团有限公司

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