GPS基线解算质量控制研究

在总结基线解算结果质量评定指标的基础上,探讨了影响基线解算结果质量的因素,提出了基线解算结果质量控制措施,以期在生产中尽可能地提高基线解算质量,得到可靠的控制网解算结果,提高GPS测量工作的效率。     

在GPS基线解算中卫星高度截止角的确定

本文研究了卫星高度角的设置对GPS基线解算质量的影响,介绍了设置卫星高度截止角的原则方法,合理设置高度截止角,解算结果精度明显提高。     

浅谈小波分析法在GPS基线解算中的应用

基线是同步单测站构成,单测站的数据优劣决定基线的计算精度,尤其是在环境不理想时实施观测作业。本文就如何改善基线的精度,探讨单测站的GPS数据预处理方法,即采用小波分析策略,预处理实测基线数据,提高对基线解算质量,特别是当基线比较长时,两测站的相关性降低,采用单测站数据预处理的方法优化长基线解算质量。该方法对提高GPS解算的精度、缩短GPS观测时间、降低GPS观测环境的要求以及降低观测成本具有现实意义,有利于促进GPS更广泛的应用。     

GPS基线解算中的影响因素分析

研究了影响基线解算过程中的几个影响因素。并通过不同起算点坐标、不同卫星高度截止角、观测时间等几个方面对比分析了各个因素对基线解算的影响。为使用者在进行GPS静态观测时提供有益的参考。     

浅谈影响GPS基线解算结果的因素及处理办法

在大地测量、工程测量、地籍测量、物探测量及各种类型的变形监测等,经常利用GPS布设各种类型和等级的控制网,而基线解算则是GPS控制网观测数据处理过程的重要环节,基线解算质量的好坏直接关系到各条基线的观测精度,从而影响整个控制网的精度。     

由GPS基线向量解算地面形变

通常采用比较各期坐标变化的方法来分析全球定位系统(GPS)形变网的数据．提出一种整体平差模型，将各期GPS基线向量放在一起平差，定义各点在任意时刻的坐标为其在参考时刻的坐标和形变速度与形变时间的乘积之和．为了更具直观性、更容易加上先验已知信息，将空间坐标参数转换为平面坐标和大地高参数，将空间坐标形变速度转换为水平位移和沉降速度参数．整体平差同时计算出参考时刻的站坐标和形变速度，还推导了相应的协方差矩阵，算例表明模型正确。     

GPS控制网基线解算的原则

针对GPS控制网内业数据处理基线解算中经常出现的一些问题，总结提出了GPS控制网基线解算的一般原则。     

观测时间对GPS基线质量的影响

本文研究了在GPS控制网优化设计时,GPS观测作业中采用不同观测时间对GPS基线处理质量的影响程度,对基线的精度变化情况与不同长度的观测时间的关系进行分析,为进一步优化GPS控制网测量方案,实现费用、工期及成果质量共同优化提供参考。     

有关GPS控制网基线解算质量分析

本文围绕着如何提高基线观测质量，如何选取基线，如何剔除坏基线以及质量分析等问题进行应用性的分析讨论。针对GPS控制网内业数据处理基线解算中经常出现的一些问题，总结提出了GPS控制网基线解算的一般原则和质量分析方法。     

TEQC数据预处理及其在GPS基线解算中的应用

对于大型工程控制网,测量过程中经常会遇到采用多种接收机混合作业的方式。本文介绍一种数据预处理软件,可以方便的对多种数据进行预处理及质量检查。在概要列出试软件使用方法的基础上,结合一项控制网复测工程,提出了先利用TEQC进行数据预处理,然后再进行基线解算和网平差的数据处理方案,结果表明该方法的有效性。     

信号经验模式分解与间断频率

基于环境激励条件下结构的模态参数识别问题需要处理采集的数据信号来得到所需的参数信息.经验模式分解(EMD)通过筛分过程将原始信号分解成若干个基本模式分量(IMF),可看作无需预设带宽的自适应高通滤波方法.通过设置间断频率可以避免模态混叠,使每一个基本模式分量表示结构的某一阶固有模态.采用信号实例说明该方法的主要计算过程,分解结果表明该方法能有效对信号进行分解,方便模态参数识别.     

经验模态分解的理论研究及应用

 经验模态分解(EMD)算法是一种崭新的能够自适应地处理非平稳信号的时频分析方法。在介绍EMD 算法概念的基础上,总结了EMD 算法理论方面的研究进展,比较了不同改进算法的优劣。介绍了EMD 算法在工程中的应用,指出了EMD 算法的研究趋势。     

单历元GPS变形信息特征提取的EMD方法

为了准确地对单历元GPS变形信息特征进行提取,提出应用EMD（经验模式分解）方法对变形数据进行去噪处理。通过对实际工程算例进行分析并与小波变换及中值滤波方法进行对比,结果表明：EMD方法的去噪效果优于中值滤波方法,同时EMD方法具有自适应滤波去噪的功能．避免了应用小波去噪时其效果与小渡基函数的选择相关的缺陷。在对变形数据进行有效去噪的基础上,应用EMD方法可以完成对单历元GPS变形信息进行有效识别并提取出微弱的变形特征。     

动态称量经验模态分解数据处理方法

为消除动态称量信号中的各种噪声,研究动态称量经验模态分解数据处理方法.针对经验模态分解筛分过程中数据序列的两端常处于非极值状态,而导致边缘效应,以及现有抑制边缘效应方法效率低、对数据量要求大的不足,提出一种新的数据延拓方法次端点镜像延拓法来抑制边缘效应.通过对定量加料动态称量经验模态分解试验,结果表明新的抑制边缘效应方法可以获得较高的称量精度和效率,对称量信号分解的最大误差在±0.8%以内.     

经验模态分解和小波分解滤波特性的比较研究

 为了更好地了解小波分解(WD)和经验模态分解(EMD)2种方法对非平稳信号滤波特性的差异,以及2种方法的实际应用效果和各自的优缺点,提出了运用对高斯白噪声信号分解分量平均功率谱特性的分析来对比2种方法滤波特性差异的研究方法,并运用多项对比实验对所提研究方法的有效性进行验证.实验结果表明,所提研究方法能够有效地解释2种分解各自的滤波特性.对于EMD分解,各分量平均功率谱表现为带宽逐渐减小,中心频率逐渐降低的一组有序排列的带通滤波器.整个分解过程不需人为干预可自动完成,但存在边缘效应问题,如不加以处理可能会严重影响分解质量;对于小波分解,选择不同小波基,有的表现出与EMD分解类似的多尺度滤波特性,有的则不尽相同,甚至是完全不同.所以小波基的选择和分解层数的设置不同,可能会导致分解结果出现较大差异,因此存在对小波基优化选择问题.此外,小波分解过程速度较快,平均用时仅为EMD的1/25.     

基于EMD的复合故障诊断方法

针对转子不平衡故障和滚动轴承微弱损伤性故障的复合故障诊断问题,提出了一种基于经验模式分解的故障诊断方法,进行复合故障的耦合特征分离和轴承损伤性故障信号特征提取研究. 该方法首先通过经验模式分解将复合信号分解为若干个本征模函数(intrinsic mode function, IMF);然后通过计算各IMF与原始复合信号的相关系数确定包含故障特征信息的主要成分,除去虚假分量;最后针对主要成分中的低频成分进行频谱分析提出转子故障特征,针对主要成分中的高频成分进行Hilbert包络解调提取调制故障特征,即轴承损伤性故障特征. 仿真及实验结果表明该方法的有效性和实用性.     

损伤检测的经验模态分解法

用经验模态分解法对几种典型信号的特征进行分析.首先分解出内在模态函数分量,再对模态函数进行希尔伯特变换,得到时频图,由模态分量中突变点的位置来识别损伤发生的时间,而由时频图识别频率的变化.对一单自由度系统在刚度突变和累积疲劳引起的缓慢变化两种情况进行了分析,根据时频图中频率的变化识别出刚度发生突变的时刻及刚度变化的过程和损伤程度.结果表明经验模态分解法是进行损伤检测和时变参数识别比较理想的方法之一.     

重力信号的小波变换与经验模态分解级联滤波方法

针对动基座重力测量,提出了处理重力信号的小波变换与经验模态分解级联方法.该方法采用DB4小波函数的强制阈值小波变换作为前端滤波器,将原始信号分解为12层,提取第7层作为中间结果,运用经验模态分解方法用作第二级滤波器,将输入分解为8个模态,提取残余分量和最大尺度的逼近模态作为级联滤波结果.对静态重力数据进行概率密度分析,给出了重力的统计特性以及测量结果的可信度.级联滤波结果与某航空重力系统处理结果对比表明:级联滤波方法能够在强噪声中提取出微弱的重力信号,并且由于引入前端滤波器减少了级联滤波器整体计算量,提高了重力测量的空间分辨率.     

Phase-error restraint with the empirical mode decomposition method in phase measurement profilometry

Phase measurement profilometry(PMP) uses a digital projector and a camera for 3D shape measurement.However,the nonlinear response of the measurement system causes the captured perfect sinusoidal fringe patterns to become non-sinusoidal waveforms,which results in phase and measurement errors.We perform a theoretical analysis of the phase error resulting from non-sinusoidal fringe patterns.Based on a derived phase-error expression,the empirical mode decomposition(EMD) method is introduced to restrain nonlinear phase error and improve the precision in evaluating the phase distribution.A computer simulation and experimental results prove that the proposed method can eliminate possible phase-error in PMP.     

心电信号基线漂移去除方法研究

心电信号(ECG)是临床诊断各种疾病的重要依据,但由于基线漂移等噪声的存在影响了其诊断的准确性.根据基线信号的特点和固有模态函数(IMF)的性质,提出一种基于经验模态分解(EMD)结合形态滤波的自适应滤波方法.该方法先对信号进行经验模态分解,然后对所选择的IMF分量进行形态滤波处理,将滤波后的结果作为自适应滤波器的参考输入信号,最后得到的输出误差信号即为去除基线漂移后的心电信号.通过与普通的EMD方法、基于EMD的自适应滤波方法对比,并采用MIT-BIH数据库中的心电数据进行了检验,实验结果表明该方法对于去除心电基线有较好的效果.