MRSVD敏感分量在单频周跳探测修复中的应用

作     者：李越 范玉刚 黄国勇 LI Yue;FAN Yugang;HUANG Guoyong

作者机构：昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省矿物管道输送工程技术研究中心(昆明理工大学)昆明650500 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2017年第53卷第7期

页      面：220-224,247页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(No.51169007) 云南省科技计划项目(No.2013CA022 No.2012DA005 No.2011DH034) 云南省中青年学术和技术带头人后备人才培养计划项目(No.2011CI017) 

主　　题：多分辨奇异值分解(MRSVD) 敏感分量 单频周跳 探测与修复 北斗 最小二乘支持向量机(LS-SVM) 

摘      要：准确探测微小周跳历元是周跳修复的关键,精准修复周跳是高质量北斗卫星导航系统(Bei Dou Navigation Satellite System,BDS)定位的难点,为此提出一种基于多分辨奇异值分解(Multi-Resolution Singular Value decomposition,MRSVD)的敏感分量预测模型,用于周跳探测与修复。该方法对探测信号构造Hankle矩阵,并对其进行MRSVD分析,得到一组具有不同分辨率的分量信号。然后对分量信号进行敏感因子评估分析,选取包含周跳特征的分量,构成敏感特征向量,凸显信号的周跳信息,进而通过模极大值谱精准检测出信号中奇异点的位置,实现对微小周跳的准确探测。以筛选出的MRSVD敏感特征向量为基础,构建最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LS-SVM)预测模型,进行周跳修复。实验结果表明,该方法能够对载波相位中出现的微小周跳进行准确探测与修复,证明了该方法的可行性和有效性。