[發明專利]基于小波分析的定位測量數據粗差剔除系統及方法

在審

• 申請號: 202210129769.8
• 申請日: 2022-02-11
• 公開（公告）號: CN114706111A
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發明（設計）人: 丁俊峰;陳軒;王昊;周健;吳德勇;戴挈軍;鞠保興;陶雙柱;張龍;高鋒;俞海燕;郎伊紫禾;趙翔飛
• 申請（專利權）人: 國網江蘇省電力有限公司;國網江蘇省電力有限公司超高壓分公司
• 主分類號: G01S19/42
• 分類號: G01S19/42;G01S19/44;G06K9/00
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 董建林

1.基于小波分析的定位測量數據粗差剔除方法，其特征是，包括：

獲取GNSSRTK測量數據；

通過小波基函數和分解層數對GNSSRTK測量數據進行小波變換，得到高頻信息和低頻信息；

基于高頻信息確定進行小波閾值處理的高頻系數層，在確定的高頻系數層使用基于3σ準則的算法進行粗差剔除；

將分解后的低頻信息和處理后的高頻信息進行小波逆變換重組，得到剔除粗差的數據；

采用硬閾值法去除剔除粗差后高度方向觀測數據中的噪聲成分。

2.根據權利要求1所述的基于小波分析的定位測量數據粗差剔除方法，其特征是，假設GNSSRTK測量數據為：

式中，f(t)為GNSSRTK測量數據，s(t)為真實測量數據，n(t)為噪聲，t為粗差點，a≠0；

通過小波基函數和分解層數對GNSSRTK測量數據進行小波變換，得到高頻信息和低頻信息，包括將GNSSRTK測量數據多分辨表示為：

f(t)＝f_j-1(t)+d_j-1(t)＝f_j-2(t)+d_j-2(t)+d_j-1(t)＝...

＝f_M(t)+d_M(t)+d_M+1(t)+...+d_j-1(t)

其中：

f_M(t)表示f_j(t)的低頻成分，而d_M(t)、d_M+1(t)...d_j-1(t)表示f_j(t)的不同分辨率下的高頻成分，是尺度系數，是小波系數，是信號多分辨分析l尺度下的尺度函數，d_j(t)是信號多分辨分析l尺度下的展開系數，V_j是多分辨分析的子空間，W_j是多分辨分析的小波子空間。

3.根據權利要求1所述的基于小波分析的定位測量數據粗差剔除方法，其特征是，基于高頻信息確定進行小波閾值處理的高頻系數層，包括：

取不同分解層數和高頻系數層數，進行小波閾值去噪，計算除去粗差后信號與原始信號的信噪比SNR和均方誤差RMSE，選擇信噪比最大，均方誤差最小的分解層數和高頻系數層數組合，其中：

計算信噪比SNR的公式為：

計算均方誤差RMSE的公式為：

其中，f(i)表示原始信號，表示重新組合的信號，N則表示信號長度。

4.根據權利要求1所述的基于小波分析的定位測量數據粗差剔除方法，其特征是，在確定的高頻系數層使用基于3σ準則的算法進行粗差剔除，包括：

計算小波系數均方值：

式中，σ表示小波系數均方值，d_i表示某一小波分解層中第i個小波系數，N則表示信號長度；

將小波變換系數中大于3σ的系數置為0，其他保持不變，此時，3σ就是每一個分解尺度上小波系數的閾值；

重新計算高頻系數的均方值，判斷小波系數中是否存在大于3σ的值；

響應于小波系數中存在大于3σ的值，則重新計算小波系數均方值，將小波變換系數中大于3σ的系數置為0后，再重新計算高頻系數的均方值并判斷小波系數中是否仍存在大于3σ的值；

響應于小波系數中不存在大于3σ的值，完成粗差剔除。

5.根據權利要求1所述的基于小波分析的定位測量數據粗差剔除方法，其特征是，將分解后的低頻信息和處理后的高頻信息進行小波逆變換重組，得到剔除粗差的數據，包括：

將分解后的低頻信息和處理后的高頻信息進行小波逆變換重組所得到三個方向剔除粗差的數據，通過雙尺度方程對應的濾波器系數{h_n，n∈Z}，{g_n，n∈Z}，使用第j-1層系數重構第j層尺度系數，遞歸應用使用小波重構算法得到小波變換恢復信號，第j層尺度系數計算公式為：

其中，為第j層的尺度系數，為第j-1層尺度系數，為第j-1層的小波系數。