MRSVD敏感分量在单频周跳探测修复中的应用

准确探测微小周跳历元是周跳修复的关键,精准修复周跳是高质量北斗卫星导航系统(Bei Dou Navigation Satellite System,BDS)定位的难点,为此提出一种基于多分辨奇异值分解(Multi-Resolution Singular Value decomposition,MRSVD)的敏感分量预测模型,用于周跳探测与修复。该方法对探测信号构造Hankle矩阵,并对其进行MRSVD分析,得到一组具有不同分辨率的分量信号。然后对分量信号进行敏感因子评估分析,选取包含周跳特征的分量,构成敏感特征向量,凸显信号的周跳信息,进而通过模极大值谱精准检测出信号中奇异点的位置,实现对微小周跳的准确探测。以筛选出的MRSVD敏感特征向量为基础,构建最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LS-SVM)预测模型,进行周跳修复。实验结果表明,该方法能够对载波相位中出现的微小周跳进行准确探测与修复,证明了该方法的可行性和有效性。