[發(fā)明專利]一種自適應(yīng)SSA降噪方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110178183.6
• 申請(qǐng)日: 2021-02-09
• 公開（公告）號(hào): CN114912069A
• 公開（公告）日: 2022-08-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 荊少東;鐘儲(chǔ)漢;徐帥陵;張雙成;王強(qiáng);張?chǎng)?/a>;李新瑞;馬學(xué)東;牟曉東;魏路先;劉曉忠;李志華;傅玉;侯方;張軍偉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中石化石油工程技術(shù)服務(wù)有限公司;中石化石油工程設(shè)計(jì)有限公司
• 主分類號(hào): G06F17/14
• 分類號(hào): G06F17/14;G01S19/37
• 代理公司: 北京匯澤知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11228
• 代理人: 牟昌兵

1.一種自適應(yīng)SSA降噪方法，其特征在于，包括：

對(duì)GNSS原始時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行嵌入操作，得到所述GNSS原始時(shí)序數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的軌跡矩陣；

對(duì)所述軌跡矩陣進(jìn)行奇異值分解，得到一組奇異值；

確定至少部分奇異值對(duì)應(yīng)的重構(gòu)分量，得到多個(gè)重構(gòu)分量；

使用所述多個(gè)重構(gòu)分量進(jìn)行重構(gòu)，得到多個(gè)重構(gòu)信號(hào)；

確定各個(gè)重構(gòu)信號(hào)的均方根誤差和平滑度；

對(duì)各個(gè)重構(gòu)信號(hào)的均方根誤差和平滑度進(jìn)行線性組合，得到各個(gè)重構(gòu)信號(hào)對(duì)應(yīng)的復(fù)合評(píng)價(jià)指標(biāo)；

根據(jù)各個(gè)重構(gòu)信號(hào)對(duì)應(yīng)的復(fù)合評(píng)價(jià)指標(biāo)的大小確定降噪后的信號(hào)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自適應(yīng)SSA降噪方法，其特征在于，根據(jù)各個(gè)重構(gòu)信號(hào)對(duì)應(yīng)的復(fù)合評(píng)價(jià)指標(biāo)的大小確定作為降噪后的信號(hào)，包括：確定降噪后的信號(hào)為復(fù)合評(píng)價(jià)指標(biāo)最小的重構(gòu)信號(hào)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自適應(yīng)SSA降噪方法，其特征在于，對(duì)各個(gè)重構(gòu)信號(hào)的均方根誤差和平滑度進(jìn)行線性組合，得到各個(gè)重構(gòu)信號(hào)對(duì)應(yīng)的復(fù)合評(píng)價(jià)指標(biāo)，包括：

對(duì)各個(gè)重構(gòu)信號(hào)的均方根誤差和平滑度進(jìn)行歸一化；

根據(jù)變異系數(shù)法對(duì)歸一化后的均方根誤差和平滑度進(jìn)行定權(quán)，得到線性組合的權(quán)重；

按照所述線性組合的權(quán)重，對(duì)各個(gè)重構(gòu)信號(hào)歸一化后的均方根誤差和平滑度進(jìn)行加權(quán)，得到各個(gè)重構(gòu)信號(hào)對(duì)應(yīng)的復(fù)合評(píng)價(jià)指標(biāo)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自適應(yīng)SSA降噪方法，其特征在于，確定至少部分奇異值對(duì)應(yīng)的重構(gòu)分量，得到多個(gè)重構(gòu)分量，包括：

按照從大到小的順序確定前k個(gè)奇異值，其中，k為終止循環(huán)的最大奇異值個(gè)數(shù)；

確定所述前k個(gè)奇異值對(duì)應(yīng)的重構(gòu)分量，得到k個(gè)重構(gòu)分量。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的自適應(yīng)SSA降噪方法，其特征在于，確定至少部分奇異值對(duì)應(yīng)的重構(gòu)分量，得到多個(gè)重構(gòu)分量，還包括：

確定所述多個(gè)奇異值的平均值；

確定大于所述平均值的奇異值的數(shù)量k₁；

根據(jù)所述大于所述平均值的奇異值的數(shù)量k₁，確定所述終止循環(huán)的最大奇異值個(gè)數(shù)k。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的自適應(yīng)SSA降噪方法，其特征在于，根據(jù)所述大于所述平均值的奇異值的數(shù)量k₁，確定所述終止循環(huán)的最大奇異值個(gè)數(shù)k，包括：確定所述終止循環(huán)的最大奇異值個(gè)數(shù)k為所述大于所述平均值的奇異值的數(shù)量k₁的2倍。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自適應(yīng)SSA降噪方法，其特征在于，使用所述多個(gè)重構(gòu)分量按照以下方式進(jìn)行重構(gòu)，得到多個(gè)重構(gòu)信號(hào)：

其中，S_i表示第i個(gè)重構(gòu)信號(hào)，RC_j表示按照從大到小的順序第j個(gè)奇異值對(duì)應(yīng)的重構(gòu)分量，1≤i≤k，其中k為重構(gòu)分量的數(shù)量。

8.一種自適應(yīng)SSA降噪裝置，其特征在于，包括：

嵌入模塊，用于對(duì)GNSS原始時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行嵌入操作，得到所述GNSS原始時(shí)序數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的軌跡矩陣；

分解模塊，用于對(duì)所述軌跡矩陣進(jìn)行奇異值分解，得到一組奇異值；

第一確定模塊，用于確定至少部分奇異值對(duì)應(yīng)的重構(gòu)分量，得到多個(gè)重構(gòu)分量；

重構(gòu)模塊，用于使用所述多個(gè)重構(gòu)分量進(jìn)行重構(gòu)，得到多個(gè)重構(gòu)信號(hào)；

第二確定模塊，用于確定各個(gè)重構(gòu)信號(hào)的均方根誤差和平滑度；

第三確定模塊，用于對(duì)各個(gè)重構(gòu)信號(hào)的均方根誤差和平滑度進(jìn)行線性組合，得到各個(gè)重構(gòu)信號(hào)對(duì)應(yīng)的復(fù)合評(píng)價(jià)指標(biāo)；

第四確定模塊，用于根據(jù)各個(gè)重構(gòu)信號(hào)對(duì)應(yīng)的復(fù)合評(píng)價(jià)指標(biāo)的大小確定降噪后的信號(hào)。

9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，其特征在于，所述計(jì)算設(shè)備包括：

存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序；

所述計(jì)算機(jī)程序被所述處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的自適應(yīng)SSA降噪方法的步驟。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有自適應(yīng)SSA降噪程序，所述自適應(yīng)SSA降噪程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的自適應(yīng)SSA降噪方法的步驟。