CEEMD及最小二乘支持向量机在单频周跳探测与修复中的应用

鉴于高精度北斗定位单频观测数据中微小周跳难以检测的问题，基于完全经验模态分解（CEEMD）和最小二乘支持向量（LS—SVM）提出一种检测与修复单频小周跳的方法。该方法首先采用伪距测量和载波相位观测量构造周跳检测量，并通过CEEMD分解得到多个IMF分量，再利用相关性分析获得周跳信号明显的IMF分量，通过对所选取的分量进行Hilbert分析，用最大点的位置确定待检测周跳的历元。最后，通过使用既定的预测模型，将测量值与预测值进行比较，进而完成修复。结果表明，该方法消除了EMD分解IMF分量存在的模式混叠问题对周跳探测精度的影响，可以有效地检测和修复高精度北斗定位单频观测数据中的小周跳。