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| 基于VMD-MA的GNSS-MR雪深反演方法 | |
| 作者姓名： | 胡媛 袁鑫泰 刘卫 江志豪 洪学宝 |
| 作者单位： | 1. 上海海洋大学工程学院;2. 上海海事大学商船学院;3. 北京航空航天大学前沿科学技术创新研究院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(52071199);;上海市自然科学基金(19ZR1422800); |
| 摘 要： | 针对利用全球卫星导航系统多径反射(GNSS-MR)技术反演雪深过程中信噪比(SNR)序列趋势项分离不佳和反演结果波动较大的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和移动平均(MA)的雪深反演方法。VMD算法通过自适应高通滤波有效分离SNR序列的趋势项,MA算法对初始反演结果进行平滑处理从而减少随机波动。选用瑞典KIRU站2021年前5个月GLONASS不同频段的SNR观测值开展实验,研究所提方法的可行性。结果表明：基于VMD算法的反演结果与气象站原位雪深相关系数超过0.95,均方根误差(RMSE)最低约5 cm,较传统算法减少近40%;经MA算法平滑处理后,反演精度进一步提高。考虑到GNSS站和气象站之间的差异性,选取GPS SNR反演结果作为参考数据源,不同参考数据源取得了一致的实验结论,验证了所提方法的可行性和有效性。 |
| 关 键 词： | 全球卫星导航系统多径反射 GLONASS 雪深 变分模态分解 移动平均 |