基于EMD的改进型3δ粗差探测方法

针对全球卫星导航系统(GNSS)时间序列粗差多、分布随机的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)的改进型3δ粗差探测方法。新方法基本思想是:先利用3δ准则初步探测全球导航卫星系统(GNSS)时间序列粗差并插补,再将GNSS时间序列分解为若干时间尺度的固有模态函数(IMF)分量,再利用相关系数法信噪分离,最后利用3δ准则对残差序列进行粗差探测。利用模拟数据和实际工程数据对比EMD-3δ方法相对于常规LS(Least Squares)-3δ法的粗差探测效果。模拟实验数据表明,EMD-3δ法能够探测92.7%的粗差,LS-3δ方法仅能探测48.3%的粗差。来自斯克里普斯轨道和永久阵列中心(SOPAC)的GNSS时间序列数据进一步表明EMD-3δ能较传统方法更有效地探测粗差。