基于HHT的新一代GPS动态测量误差分析和滤波技术研究

针对新一代GPS的轮廓信号和几何误差成分特点,引入一种具有自适应能力的非平稳信号分析新方法——希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)用于轮廓滤波和几何误差成分分析。研究了HHT中固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)的特点,指出各阶IMF分量按特征时间尺度从小到大的顺序排列,构建了基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的滤波器并将其用于轮廓滤波。分析了EMD分解中剩余项的特点,根据各阶IMF的瞬时频率和幅值函数以及Hilbert-Huang谱,确定了各周期性分量以及非周期性趋势项。几何误差仿真信号分析结果表明,与小波神经网络方法的相比,HHT方法获取的初始阶段信号更好;对实测轮廓曲线,采用HHT和小波变换进行了滤波试验验证,结果表明HHT方法获取的轮廓曲线更平滑。