一种自适应SSA降噪方法、装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种自适应SSA降噪方法、装置及计算机可读存储介质，其中，自适应SSA降噪方法包括：对GNSS原始时序数据进行嵌入操作，得到GNSS原始时序数据对应的轨迹矩阵；对上述轨迹矩阵进行奇异值分解，得到一组奇异值；确定至少部分奇异值对应的重构分量，得到多个重构分量；使用上述多个重构分量进行重构，得到多个重构信号；确定各个重构信号的均方根误差和平滑度；对各个重构信号的均方根误差和平滑度进行线性组合，得到各个重构信号对应的复合评价指标；根据各个重构信号对应的复合评价指标的大小确定降噪后的信号。通过该方法，实现了明显的去噪效果。明显的去噪效果。明显的去噪效果。

【技术实现步骤摘要】
一种自适应SSA降噪方法、装置及计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，简称为GNSS)信号处理领域，尤其涉及一种自适应奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis，简称为SSA)降噪方法、装置及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]GNSS变形监测具有监测精度高、累计位移小等特点，其监测时序包括真实位移和观测噪声等，若直接对原始时序分析往往难以辨别形变量、趋势项等。在GNSS时序分析中，SSA是一种非参数的谱估计方法。该方法是在经典的Karhunen
‑
Loeve谱分解和嵌入(embedding)理论基础上逐渐发展起来的，是对一维时间序列进行周期震荡的主成分分析方法。
[0003]SSA可以将GNSS变形监测信号分解为若干个SSA分量，并且选择其中若干有意义的分量进行重构，从而降低噪声。实现SSA降噪关键的一步是确定Hankel矩阵的有效秩，即有效奇异值个数。
[0004]针对上述问题，国内外学者提出了众多解决方案。已有研究确定有效奇异值个数的方法有：根据矩阵秩最小化理论去选择奇异值数目；通过预设一个百分比阈值，将特征值累加值除以所有特征值总和并和阈值进行比较判断；利用快速傅里叶变换结果中的主频个数来确定有效秩的阶次；利用特征值均值法确定有效奇异值个数；利用主分量分解方法确定有效奇异值个数。上述方法在实际应用中均取得了较好的效果，但也存在着一定的局限性。如当有用信号被噪声淹没时，FFT方法结果中有用信号频率与噪声频率难以区分，该方法将会失效；利用特征值均值法得到的降噪信号会产生较为严重的模糊效应。各方法大都是通过定性分析判断有效奇异值个数，往往难以应用到复杂噪声背景下的信号。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本申请提供了一种自适应SSA降噪方法、装置及计算机可读存储介质。
[0006]第一方面，本申请提供了一种自适应SSA降噪方法，包括：对GNSS原始时序数据进行嵌入操作，得到GNSS原始时序数据对应的轨迹矩阵；对上述轨迹矩阵进行奇异值分解，得到一组奇异值；确定至少部分奇异值对应的重构分量，得到多个重构分量；使用上述多个重构分量进行重构，得到多个重构信号；确定各个重构信号的均方根误差和平滑度；对各个重构信号的均方根误差和平滑度进行线性组合，得到各个重构信号对应的复合评价指标；根据各个重构信号对应的复合评价指标的大小确定降噪后的信号。
[0007]在某些实施例中，根据各个重构信号对应的复合评价指标的大小确定作为降噪后的信号，包括：确定降噪后的信号为复合评价指标最小的重构信号。
[0008]在某些实施例中，对各个重构信号的均方根误差和平滑度进行线性组合，得到各个重构信号对应的复合评价指标，包括：对各个重构信号的均方根误差和平滑度进行归一
化；根据变异系数法对归一化后的均方根误差和平滑度进行定权，得到线性组合的权重；按照上述线性组合的权重，对各个重构信号归一化后的均方根误差和平滑度进行加权，得到各个重构信号对应的复合评价指标。
[0009]在某些实施例中，确定至少部分奇异值对应的重构分量，得到多个重构分量，包括：按照从大到小的顺序确定前k个奇异值，其中，k为终止循环的最大奇异值个数；确定上述前k个奇异值对应的重构分量，得到k个重构分量。
[0010]在某些实施例中，确定至少部分奇异值对应的重构分量，得到多个重构分量，还包括：确定上述多个奇异值的平均值；确定大于该平均值的奇异值的数量k1；根据大于该平均值的奇异值的数量k1，确定终止循环的最大奇异值个数k。
[0011]在某些实施例中，根据大于所述平均值的奇异值的数量k1，确定终止循环的最大奇异值个数k，包括：确定终止循环的最大奇异值个数k为大于所述平均值的奇异值的数量k1的2倍。
[0012]在某些实施例中，使用所述多个重构分量按照以下方式进行重构，得到多个重构信号：
[0013][0014]其中，S
i
表示第i个重构信号，RC
j
表示按照从大到小的顺序第j个奇异值对应的重构分量，1≤i≤k，其中k为重构分量的数量。
[0015]第二方面，本申请提供了一种自适应SSA降噪装置，包括：嵌入模块，用于对GNSS原始时序数据进行嵌入操作，得到GNSS原始时序数据对应的轨迹矩阵；分解模块，用于对上述轨迹矩阵进行奇异值分解，得到一组奇异值；第一确定模块，用于确定至少部分奇异值对应的重构分量，得到多个重构分量；重构模块，用于对上述多个重构分量进行重构，得到多个重构信号；第二确定模块，用于确定各个重构信号的均方根误差和平滑度；第三确定模块，用于对各个重构信号的均方根误差和平滑度进行线性组合，得到各个重构信号对应的复合评价指标；第四确定模块，用于根据各个重构信号对应的复合评价指标的大小确定降噪后的信号。
[0016]第三方面，本申请提供了一种计算机设备，该计算设备包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序；该计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意自适应SSA降噪方法的步骤。
[0017]第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有自适应SSA降噪程序，该自适应SSA降噪程序被处理器执行时实现上述任意自适应SSA降噪方法的步骤。
[0018]本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：
[0019]本申请实施例提供的该方法，不再通过定性分析的方法，而是采用定量分析的方法来准确判定最优重构层数；在复杂噪声背景下，例如，信号既被高斯噪声又被脉冲噪声污染，实现了明显的去噪效果。
附图说明
[0020]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施
例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。
[0021]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0022]图1为本申请提供的自适应SSA降噪方法一种实施方式的流程图；
[0023]图2为本申请提供的自适应SSA降噪方法另一种实施方式的流程图；
[0024]图3为本申请提供的自适应SSA降噪装置一种实施方式的结构框图；
[0025]图4为本申请实施例提供的计算机设备一种实施方式的硬件示意图；
[0026]图5为自适应SSA降噪方法、均值法、FFT法模拟数据去噪结果的对比图；
[0027]图6为模拟数据中自适应SSA降噪方法各重构层数对应的复合评价指标T；
[0028]图7为自适应SSA降噪方法、均值法ZIMM站去噪结果的对比图；
[0029]图8为自适应SSA降噪方法、均本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自适应SSA降噪方法，其特征在于，包括：对GNSS原始时序数据进行嵌入操作，得到所述GNSS原始时序数据对应的轨迹矩阵；对所述轨迹矩阵进行奇异值分解，得到一组奇异值；确定至少部分奇异值对应的重构分量，得到多个重构分量；使用所述多个重构分量进行重构，得到多个重构信号；确定各个重构信号的均方根误差和平滑度；对各个重构信号的均方根误差和平滑度进行线性组合，得到各个重构信号对应的复合评价指标；根据各个重构信号对应的复合评价指标的大小确定降噪后的信号。2.根据权利要求1所述的自适应SSA降噪方法，其特征在于，根据各个重构信号对应的复合评价指标的大小确定作为降噪后的信号，包括：确定降噪后的信号为复合评价指标最小的重构信号。3.根据权利要求1所述的自适应SSA降噪方法，其特征在于，对各个重构信号的均方根误差和平滑度进行线性组合，得到各个重构信号对应的复合评价指标，包括：对各个重构信号的均方根误差和平滑度进行归一化；根据变异系数法对归一化后的均方根误差和平滑度进行定权，得到线性组合的权重；按照所述线性组合的权重，对各个重构信号归一化后的均方根误差和平滑度进行加权，得到各个重构信号对应的复合评价指标。4.根据权利要求1所述的自适应SSA降噪方法，其特征在于，确定至少部分奇异值对应的重构分量，得到多个重构分量，包括：按照从大到小的顺序确定前k个奇异值，其中，k为终止循环的最大奇异值个数；确定所述前k个奇异值对应的重构分量，得到k个重构分量。5.根据权利要求4所述的自适应SSA降噪方法，其特征在于，确定至少部分奇异值对应的重构分量，得到多个重构分量，还包括：确定所述多个奇异值的平均值；确定大于所述平均值的奇异值的数量k1；根据所述大于所述平均值的奇异值的数量k1，确定所述终止循环的最大奇异值个数k。6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：荆少东，钟储汉，徐帅陵，张双成，王强，张鑫，李新瑞，马学东，牟晓东，魏路先，刘晓忠，李志华，傅玉，侯方，张军伟，
申请(专利权)人：中石化石油工程设计有限公司，
类型：发明
国别省市：