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非建模系统误差对LAMBDA方法影响的研究

期刊名称：山东科技大学学报(自然科学版), 2010,29(01), 9-16
时间：0
分类：P228.4[天文地球—大地测量学与测量工程;天文地球—测绘科学与技术]
作者机构：[1]中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室中国矿业大学环境与测绘学院
相关基金：国家自然科学基金项目(40774010);; 中澳科技合作特别基金项目(50810076);; 教育部博士点基金项目(200802901516);; 煤炭资源与安全开采国家重点实验室开放研究基金项目(08KF07)
相关项目：多源动态变形监测数据融合建模及预警一体化

关键词：经验模态分解, GPS, LAMBDA, 非建模系统误差, empirical mode decomposition（EMD）, global positioning system（GPS）, least-squares ambiguity decorrelation adjustment（LAMBDA）, un-modeling systematic errors

中文摘要：

非建模系统误差是影响整周模糊度固定的一个重要因素。在现有经验模态分解理论的基础上,定义经验模态分解的多尺度分解与重构结构,依据累积标准化模量的均值随尺度的变化确定非建模系统误差与噪声分离尺度的选择标准,分离出双差观测值残差序列中的系统误差,并对初始双差观测值进行修复,得到去除系统误差后的双差观测值序列。比较系统误差消除前后LAMBDA方法求解整周模糊度固定的速度、可靠性和搜索空间,结果表明:利用经验模态分解方法消除系统误差后,LAMBDA方法求解整周模糊度固定的速度和可靠性明显提高,搜索空间得到一定优化。

英文摘要：

As un-modeling system errors are considered significant factorsaffecting integer ambiguity fixed,the empi-rical mode decomposition(EMD) technique is employed in the paper,which is a new signal processing method for non-linear time series.EMD technique can decomposes a time seies into a finite and often small number of intrinsic mode functions(IMFs).The decomposition procedure is adaptive and data-driven which is suitable for non-linear data series analysis.A multi-scale decomposition and reconstruction arch...