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摘要
针对GNSS坐标时间序列中噪声成分难以有效滤除的问题，构建一种基于参数优化变分模态分解（VMD）的降噪方法。该方法以排列熵结合互信息为适应度函数，利用灰狼优化（GWO）算法自适应获取VMD的模态分解个数K和二次惩罚因子α的最优参数组合，将GNSS坐标时间序列分解为K个本征模态函数分量，并利用样本熵确定有效模态分量，将其重构为有效信号，从而实现信号与噪声的有效分离。最后，利用仿真信号和中国地壳运动观测网络（CMONOC）的20个基准站的实测数据进行实验，将GWO-VMD方法与经验模态分解（EMD）、小波降噪（WD）和IVMD方法进行对比分析。结果表明，GWO-VMD方法能够更为有效地去除GNSS坐标时间序列中的噪声且能较好地保留信号的原始特征，为后续的分析处理提供可靠数据。
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