一种改进WVSSA算法的GNSS时间序列降噪方法

作者：侯增楠; 黄征凯^*; 王琰; 孙喜文; 贺小星; 黄佳慧; 乔丽娜

来源：导航定位学报, 2023, 11(04): 97-103.

DOI：10.16547/j.cnki.10-1096.20230414

• 鲸鱼优化算法(WOA)
• 变分模态分解(VMD)
• 奇异谱分析(SSA)
• 复合评价指标
• 经验模态分解(EMD)
• 集合经验模态分解(EEMD)

针对变分模态分解（VMD）中不适合的模态分解数和惩罚因子易出现过度分解与分解不足等现象的问题，提出一种改进VMD和利用复合指标改进奇异谱分析（SSA）的鲸鱼变分模态奇异谱分析（WVSSA）方法：采用WOA算法确定VMD分解的最佳参数组合进行VMD分解和重构；并用基于复合评价指标改进的SSA方法进行二次降噪；最后利用10个基准站与仿真信号分解降噪以验证方法的有效性。周期信号与噪声信号降噪分析结果表明，WVSSA方法与经验模态分解（EMD）、集合经验模态分解(EEMD）相比，均方根误差降低0.622 2、0.605 3 mm，信噪比增加1.034 9、1.029 8 dB，相关性增加0.0645、0.0625；全球卫星导航系统（GNSS）时序降噪分析结果表明，WVSSA方法均方根误差比EMD、EEMD平均降低0.915 6、0.827 1 mm，信噪比平均增加2.760 6、2.472 7 dB，相关性平均增加0.175 4、0.153 1。WVSSA方法在时间序列识别和去除噪声上更为有效。

• 单位
  江西理工大学; 东华理工大学; 华东交通大学