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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利一种用于削弱GNSS多路径误差的组合滤波方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114814897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210386833.0，技术领域涉及：G01S19/22；该发明授权一种用于削弱GNSS多路径误差的组合滤波方法是由于先文;郭树森设计研发完成，并于2022-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于削弱GNSS多路径误差的组合滤波方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于削弱GNSS多路径误差的组合滤波方法，包括以下步骤：1读取GNSS观测数据的原始坐标序列；2利用集合经验模态分解将原始坐标序列分解为一系列本征模态函数项与余项；3利用分类指标k1与k2把IMF项与余项细分为噪声项、过渡项和有用项；4舍弃噪声项，对过渡项进行小波滤波处理；5对有用项滤波后的过渡项重构，得到当天的多路径误差序列；6按照上述步骤对原始坐标序列处理，将第一天提取到的多路径误差序列作为参考信号，计算参考信号序列与其余天多路径误差序列间的幅值比例系数；7恢复多路径误差序列的幅值并作为误差改正模型，与原始坐标序列做减，得到改正后的坐标序列；8输出多路径误差改正后的坐标序列。

本发明授权一种用于削弱GNSS多路径误差的组合滤波方法在权利要求书中公布了：1.一种用于削弱GNSS多路径误差的组合滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、读取GNSS观测数据的原始坐标序列，读取完后开始解算；步骤二、利用集合经验模态分解EEMD将原始坐标序列分解为一系列本征模态函数项IMF和余项；步骤三、利用分类指标k1和k2将IMF项与余项细分为噪声项、过渡项和有用项；步骤四、舍弃噪声项，对过渡项进行小波滤波Wavelet处理，得到滤波后的过渡项；步骤五、对有用项和滤波后的过渡项进行重构，得到多路径误差序列；步骤六、将第一天的多路径误差序列作为参考信号序列，计算参考信号序列与其余天多路径误差序列间的幅值比例系数；步骤七、恢复其余天的多路径误差序列幅值，并以此作为误差改正模型，与对应的原始坐标序列相减，得到改正后的坐标序列；步骤八、结束解算，输出多路径误差改正后的坐标序列；所述步骤二中，EEMD处理过程步骤如下：21对原始坐标序列yt加入高斯白噪声nt得到待处理坐标序列ymt，加入的高斯白噪声nt大小由其与原始坐标序列yt间的标准差比值σ决定；22对ymt进行EMD处理，得到一组IMF项与余项，EMD处理步骤如下：221令ymt＝Ri-1t，i＝1；222寻找Ri-1t上所有的极值点，利用三次样条插值分别拟合极小值点、极大值点序列，获得Ri-1t上、下包络线；223计算上、下包络线的均值序列mit，并与Ri-1t做差hit＝Ri-1t-mit；224判断hit是否满足：①hit极值点与零点数相等或仅差1；②hit上、下包络线关于时间轴局部对称；若满足，hit＝IMFit，否则，令Ri-1t＝hit，跳至步骤222直至满足条件；225计算Rit＝Ri-1t-IMFit，判断Rit是否为单调或其极值点个数是否小于2，若Rit为单调或其极值点个数小于2，则分解结束，令n＝i，否则，令i＝i+1，跳至步骤222，直至满足条件，得到一组由n个IMF项与1个余项组成的分解结果，表达式如下： 式中，为由EMD得到的第i个IMF项，为余项；i＝1,2,…,n，n为IMF项的总个数；23重复步骤21与22N次，得到N组IMF项与余项；24对N组IMF项与余项分别求均值，得到的n个IMF项均值与1个余项均值作为最终结果，即由EEMD得到的n个IMF项均值与1个余项均值，如下式所示： 式中，j＝1,2,…,N，N为EMD重复总次数；IMFit为第i个IMF项均值，Rnt为余项均值；所述步骤三中，分类指标k1的确定步骤如下：31通过EEMD处理，从第k个IMF项均值开始重构的坐标序列表示为如下： 32利用连续均方根误差准则计算2个连续重构的坐标序列间的平方欧氏距离，计算如下： 式中，k＝1,2,3,....,n-1；L为坐标序列的长度，即历元数；33根据k取值范围计算出CMSE值，当CMSE值首次出现极小值处的k值作为过渡项的起点，即k＝k1： 式中，argfirstlocalmin·为获取首次极小值时对应的k值；为不超过的最大整数，n为IMF项均值的总个数；所述步骤三中，分类指标k2的确定步骤如下：41根据EEMD分解结果，计算第k个IMF均值项的能量密度与其平均周期的乘积ETk，公式如下： 式中，Ek为第k个IMF均值项能量密度，为第k个IMF均值项的平均周期，计算公式分别如下： 式中，k＝1,2,3,....,n，Ok为第k个IMF项的极值点数；L为第k个IMF项的长度，即历元数；42计算第k个IMF项的有效系数Rk，表达式如下： 式中，k＝2,3,....,n；43根据k取值范围依此计算Rk，将首次出现Rk＞3时的k值作为有用项的起点，即k＝k2；所述步骤四中，小波滤波的处理步骤如下：51对过渡项序列进行小波分解，得到一组由多个高频、低频项组成的分解结果；52对高频项序列采用软阈值化处理，低频项不作处理，软阈值函数soft·表达如下： 式中，xt为高频项序列幅值，t＝1,2,3,....,L，L为序列长度，即历元数；sgn·为阶跃函数，xt＞0结果取1，xt＜0结果取-1，xt＝0取0；λ为阈值，计算如下：53重构低频项与软阈值化后的高频项，得到滤波后的过渡项；所述步骤五中，重构得到的GNSS多路径误差序列表达如下: 式中，wavelet为小波滤波处理；IMFit为由EEMD得到的第i个IMF项，Rnt为余项；k1与k2分别为区分噪声项与过渡项、过渡项与有用项的指标。所述步骤六中，幅值比例系数ar计算如下: 式中，average·为均值处理；rt为参考信号序列，为重构得到的多路径误差序列；所述步骤七中，多路径误差幅值恢复计算如下： 式中，st为幅值恢复后的多路径误差；ar为幅值比例系数；为重构得到的多路径误差序列。

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