为了获取实时动态差分模式下全球卫星导航系统(GNSS)实时动态差分(RTK)在不同环境下监测的噪声特性,提出一种改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法分离噪声:首先采用CEEMDAN进行信号分解,然后以有效系数和相关系数相结合的筛分标准,选择和重构固有模式函数(IMF)分量;通过仿真信号验证改进算法的可靠性;然后对GNSS-RTK实测信号进行噪声分解,并进一步分析不同环境下噪声分量的时频特性.研究结果表明:在一般环境下,GNSS-RTK监测多路径误差主要集中在0.05 Hz范围内,基于改进CEEMDAN算法能够有效分离GNSS-RTK多路径误差和仪器白噪声.
全球卫星导航系统 实时动态差分 多种环境监测 噪声特性 改进的自适应噪声完备集合经验模态分解