[發明專利]基于HHT和支持向量機的周跳探測與修復方法

有效

• 申請號: 201310519848.0
• 申請日: 2013-10-28
• 公開（公告）號: CN103576167A
• 公開（公告）日: 2014-02-12
• 發明（設計）人: 雷雨;趙丹寧;高玉平;蔡宏兵
• 申請（專利權）人: 中國科學院國家授時中心
• 主分類號: G01S19/21
• 分類號: G01S19/21;G01S19/27
• 代理公司: 西北工業大學專利中心 61204
• 代理人: 顧潮琪

1.一種基于HHT和支持向量機的周跳探測與修復方法，其特征在于包括下述步驟：

步驟1、根據偽距和載波相位觀測數據構成碼相二次差時間序列D(t)，歷元t＝1～L,其中L為大于1的自然數；

步驟2、對時間序列D(t)通過EMD分解算法進行多時間尺度分解，得到n個IMF分量和一個趨勢分量，其中n為大于1的自然數；

步驟3、對各IMF分量進行Hilbert變換，得到各分量的Hilbert幅值；

步驟4、判斷各分量的Hilbert幅值在t歷元是否發生突變；

如果各分量imf_i的Hilbert幅值在t歷元同時發生突變，則認為在t歷元發生周跳，記錄在該歷元幅值發生突變的分量，執行步驟5；

如果各分量imf_i的Hilbert幅值在t歷元沒有同時發生突變，則認為沒有發生周跳，對歷元t加1，繼續執行步驟4；

其中，判斷各分量的Hilbert幅值在t歷元發生突變的條件為

其中，a_imfi(t)為分量imf_i在t歷元的Hilbert幅值；其均值其方差σimfi=Σi=1t[aimfi(i)-aimfi‾]2t;]]>

步驟5、對步驟4所記錄的幅值發生突變的各分量的時間序列imf_i(j)進行相空間重構，j＝1～t，將一維的時間序列轉化成矩陣形式，構成訓練樣本集；

步驟6、采用步驟5所述的各分量訓練樣本集，建立與之對應的支持向量機回歸預測模型，對每個支持向量機回歸預測模型進行預測，得到幅值發生突變的各分量在t歷元的預測值；

步驟7、通過對比預測值與實際值的不同來確定周跳的大小ΔN，其中ΔN為整數；

周跳的大小ΔN＝Int[∑imf_i(t)-∑imf_i′(t)]，

其中，Int表示取最接近的整數；∑imf_i′(t)表示幅值發生突變的各分量在t歷元的預測值之和；∑imf_i(t)表示幅值發生突變的各分量在t歷元的實際值之和；

步驟8、對周跳進行修復，重復步驟1～步驟7，直至t＞L。