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小波去噪与北斗三频信号周跳探测与修复

蔡巍 陈明剑 周舒涵

蔡巍, 陈明剑, 周舒涵. 小波去噪与北斗三频信号周跳探测与修复[J]. 全球定位系统, 2023, 48(2): 88-94. doi: 10.12265/j.gnss.2022175
引用本文: 蔡巍, 陈明剑, 周舒涵. 小波去噪与北斗三频信号周跳探测与修复[J]. 全球定位系统, 2023, 48(2): 88-94. doi: 10.12265/j.gnss.2022175
CAI Wei, CHEN Mingjian, ZHOU Shuhan. Wavelet denoising and cycle slip detection and repair of BDS triple-frequency signal[J]. GNSS World of China, 2023, 48(2): 88-94. doi: 10.12265/j.gnss.2022175
Citation: CAI Wei, CHEN Mingjian, ZHOU Shuhan. Wavelet denoising and cycle slip detection and repair of BDS triple-frequency signal[J]. GNSS World of China, 2023, 48(2): 88-94. doi: 10.12265/j.gnss.2022175

小波去噪与北斗三频信号周跳探测与修复

doi: 10.12265/j.gnss.2022175
详细信息
    作者简介:

    蔡巍:(1987—),男,硕士,工程师,研究方向为卫星导航定位

    陈明剑:(1974—),男,博士,教授,研究方向为卫星导航定位

    周舒涵:(1998—),男,硕士,研究方向为卫星导航定位

    通讯作者:

    蔡 巍 E-mail:307038149@qq.com

  • 中图分类号: P228.4

Wavelet denoising and cycle slip detection and repair of BDS triple-frequency signal

  • 摘要: 传统的三频伪距相位组合方法易受到伪距观测噪声的影响,难以检测不敏感的小周跳. 三个频率的载波相位观测数据组成的无几何距离组合(GF)方法具有检测敏感小周跳的能力,但存在病态方程组的问题. 鉴于此,提出了一种利用小波去噪的无几何伪距相位组合与GF组合建立组合模型的方法,即利用小波变换对伪距观测值进行去噪,通过选择最优组合系数,构建优化的组合模型. 该方法通过小波去噪保证了源数据的质量,采用无几何伪距相位组合与GF组合模型提高了周跳检测和修复的准确性,同时病态方程组问题得到解决. 最后利用最小二乘方法结合正交三角(QR)分解算法,以及用空间搜索和L1范数最小原理固定周跳的最优整数并修复周跳,采集北斗卫星导航系统(BDS)三频测量数据用于实验验证. 实验结果表明:小波变换去噪的优化组合模型可以检测和修复各种周跳,尤其是对不敏感的小周跳.

     

  • 图  1  不同组合消噪前后得到的超宽巷模糊度N

    图  2  不同组合在无周跳下的探测量

    图  3  不同组合在有周跳情况下的探测量

    表  1  BDS的三频信号参数

    信号信号频率/MHz
    B1I1 561.098
    B2I1 207.140
    B3I1 268.520
    下载: 导出CSV

    表  2  各组合的周跳探测量与GFPMP-GF组合在去噪前后周跳修复结果

    发生历元加入的周跳值周跳探测量修复周跳浮点解修复周跳浮点解周跳整数解
    伪距相位
    (0,−1,1)
    伪距相位
    (1,4,−5)
    GF
    (−1,1,0)
    去噪后
    (0,−1,1)
    去噪后
    (1,4,−5)
    去噪前去噪后
    50(1,0,0)-–1.049 5 0.191 52-–1.051 2 1.085 9
    0.068 5
    0.061 8
    1.032 5
    0.027 2
    0.018 4
    1
    0
    0
    99(0,1,0)1.002 60–4.040 4−0.247 91 1.001 30–4.041 4 0.146 3
    1.111 3
    0.110 1
    0.112 3
    1.085 0
    0.082 4
    0
    1
    0
    149(0,0,1)–1.013 40 5.112 6–1.019 80 5.107 7 0.220 8
    0.175 4
    0.838 0
    0.058 6
    0.050 0
    0.969 9
    0
    0
    1
    199(1,1,1)--–0.055 40-- 1.145 0
    1.108 4
    1.141 9
    1.127 8
    1.095 1
    1.127 9
    1
    1
    1
    299(5,4,4)-−1.003 3−0.032 60-−1.007 8 4.663 2
    3.737 0
    3.721 6
    4.812 5
    3.852 5
    3.842 9
    5
    4
    4
    399(2,2,2)--−0.111 85-- 2.195 4
    2.148 0
    2.153 0
    2.070 6
    2.051 5
    2.051 6
    2
    2
    2
    499(14,14,15)–0.994 93 4.969 7–0.790 74–0.993 79 4.970 514.064 7
    14.059 7
    15.054 6
    14.035 5
    14.037 1
    15.030 9
    14
    14
    15
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-09-28
  • 录用日期:  2022-09-28
  • 网络出版日期:  2023-05-06

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