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作者：王翔;侯争;张子豪;胡晓方;高旭;
单位：河南理工大学;
摘要：针对GNSS坐标时间序列中噪声无法有效剔除的问题，构建一种使用正余弦北方苍鹰优化(SCNGO)算法优化变分模态分解(VMD)参数，并联合改进小波分解(IWD)阈值的降噪方法(SCNGO-VMD-IWD)。SCNGO算法以包络熵作为适应度函数，实现了VMD参数组合的自动获取；之后，利用多尺度排列熵确定VMD分解的有效模态分量，重构信号，通过IWD进行二次降噪，以便提取高频噪声中混杂的低频信号，进而实现准确降噪的目的。利用实测数据和仿真实验对比分析了小波分解(WD)、经验模态分解(EMD)、IWD、SCNGO算法优化VMD(SCNGO-VMD)和SCNGO-VMD-IWD等5种方法。结果表明，SCNGO-VMD-IWD的降噪效果显著，降噪后，在E、N、U方向上，测站的速度不确定度的平均改进率为79.6%、82.5%和81.7%。
关键词：GNSS;;正余弦北方苍鹰优化;;变分模态分解;;小波分解;;振幅;;速度不确定度
基金资助：国家自然科学基金项目(41774041);; 河南省科技攻关项目(232102321004,212102310436);; 河南省高等学校重点科研项目(22A420005);; 河南理工大学博士基金项目(760507/027);; “双一流”学科创建项目(GCCYJ202416)
