摘 要：多路径误差是 GNSS 短基线相对定位过程中主要的误差源，已经影响定位的精度。针对经验模态分解（EMD） 存在断点效应和模态混叠问题，提出了一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN）- 小波变换（WT）的提取GNSS 多路径的方法。通过两天的 GPS/BDS-3 的实测数据处理分析，实验结果表明，采用 CEEMDAN-WT 提取多路径相关系数高于小波分析、经验模态分解（EMD），实时削弱多路径误差中使用 CEEMDAN-WT 比其他两者方法效果更好。
关键词：GPS；BDS-3；完全自适应噪声集合经验模态分解；恒星日滤波
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.15.012
中图分类号：P228 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2022）15-0045-04
Research on GPS/BDS-3 Multipath Error Reduction Based on Combining Complete Ensemble Empirical Mode Decompositions with Adaptive Noise and Wavelet Transform
TONG Runfa
(School of Spatial Information and Geomatics Engineering, Anhui University of Science and Technology, Huainan 232001, China)
Abstract: Multipath error is the main error source in the process of GNSS short-baseline relative positioning, which has affected the positioning accuracy. Aiming at the problems of breakpoint effect and modal aliasing in Empirical Mode Decomposition (EMD), a method for extracting GNSS multipath based on Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise (CEEMDAN)-Wavelet Transform (WT) is proposed. Through the GPS/BDS-3 actual measured data processing and analysis of two days, the experimental results show that using CEEMDAN-WT to extract the multipath correlation coefficient is higher than that of wavelet analysis and Empirical Mode Decomposition (EMD), and using the CEEMDAN-WT to weaken multipath errors in real-time is better than the other two methods.
Keywords: GPS; BDS-3; Complete Ensemble Empirical Mode Decompositions with Adaptive Noise; Sidereal Filtering
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作者简介：童润发（1996—），男，汉族，安徽安庆人，在读硕士，研究方向：GNSS 多路径误差削弱研究。