侯凱,丁良國(guó),羅濤
(1.鄭州市規(guī)劃勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院,河南鄭州 450052; 2.中科院高能物理研究所,北京 100049)
小波去噪在GPS動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用研究
侯凱1?,丁良國(guó)1,羅濤2
(1.鄭州市規(guī)劃勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院,河南鄭州 450052; 2.中科院高能物理研究所,北京 100049)
介紹了小波去噪的原理和步驟,基于不同的閾值選取方法、選擇幾種不同的小波函數(shù)、比較了在GPS動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理中的去噪效果。結(jié)果表明,應(yīng)用小波分析的方法可以較好實(shí)現(xiàn)去噪效果。
小波去噪;GPS數(shù)據(jù)處理;動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè);小波函數(shù);閾值確定
隨著GPS的廣泛普及,GPS動(dòng)態(tài)變形監(jiān)測(cè)是GPS技術(shù)應(yīng)用的一個(gè)重要方向[1]。GPS動(dòng)態(tài)變形監(jiān)測(cè)時(shí),由于受到衛(wèi)星攝動(dòng)、衛(wèi)星數(shù)據(jù)更新率、大氣效應(yīng)(對(duì)流層和平流層影響等)、多路徑效應(yīng)和GPS數(shù)據(jù)處理方法等多種因素影響,使得觀測(cè)波形不能客觀地反映實(shí)際變形,因而動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的處理與分析是制約GPS動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)的關(guān)鍵。
小波分析是最近十幾年發(fā)展起來的新的信號(hào)處理技術(shù),在時(shí)域和頻域都可以達(dá)到很高的分辨率,有“數(shù)學(xué)顯微鏡”之稱。作為一種新的時(shí)頻局部化分析方法,小波能夠?qū)υ夹盘?hào)各頻率成分進(jìn)行分解,在大尺度上獲取信號(hào)的概貌,小尺度上獲取信號(hào)的細(xì)節(jié)。將其應(yīng)用于GPS動(dòng)態(tài)變形監(jiān)測(cè),對(duì)于變形觀測(cè)數(shù)據(jù)處理和變形分析具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值[2]。
假設(shè)觀測(cè)信號(hào)由兩部分組成[3]:
其中,x(t)是觀測(cè)數(shù)據(jù),σ為噪聲強(qiáng)度,e(t)為噪聲。在最簡(jiǎn)單的情況下,σ=1。
小波變換的基本思想[5]是用一族函數(shù)去表示或逼近一信號(hào)或函數(shù)。這一族函數(shù)稱為小波函數(shù)系,由一基本小波函數(shù)(母小波)通過平移和伸縮構(gòu)成。若設(shè)基本小波函數(shù)為ψ(t),平移和伸縮因子分別為a和b,則小波分析基底的定義為:
式中,a,b∈R,a≠0。對(duì)于任意函數(shù)或信號(hào)x(t)∈L2(R),L2(R)為平方可積的實(shí)數(shù)空間,其小波變換為該函數(shù)與小波函數(shù)的內(nèi)積:
在小波變換去噪中,變形信號(hào)表現(xiàn)為低頻信號(hào)或是一些比較平穩(wěn)的信號(hào),而噪聲信號(hào)則主要集中在小波分解的高頻層。因此,需要選擇合理的閾值去掉噪聲信號(hào),利用保留下來的小波分解系數(shù)進(jìn)行重構(gòu),就能得到有效的變形信號(hào),繼而獲得變形體的變形信息。
一般來說,小波信號(hào)去噪的基本步驟主要包括以下3步[4~7]:
(1)信號(hào)的小波分解過程。根據(jù)問題的性質(zhì),選擇某小波函數(shù)以及其分解的層次N,計(jì)算各層小波分解系數(shù)。
(2)小波分解高頻系數(shù)的作用閾值過程。從第一層到第N層,每一層選擇一個(gè)閾值,并且對(duì)高頻系數(shù)進(jìn)行處理,這樣便可以將集中于高頻系數(shù)的噪聲成分舍去。在實(shí)際應(yīng)用中,也可以對(duì)各層高頻系數(shù)進(jìn)行硬閾值處理,即將大于閾值的高頻系數(shù)完全保留。研究表明,硬閾值處理后的信號(hào)比軟閾值處理后的信號(hào)粗糙。
(3)信號(hào)的小波重構(gòu)過程。使用小波分解第N層的低頻系數(shù)以及閾值量化處理后的各層高頻系數(shù)進(jìn)行小波重構(gòu),可以得到去噪后的信號(hào),達(dá)到去噪的目的。若將閾值量化處理后的各層高頻系數(shù)進(jìn)行小波重構(gòu),則可以得到觀測(cè)精度的估計(jì)值。
3.1 小波基的選取
小波分析在GPS動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理中,一個(gè)十分重要的問題就是最優(yōu)小波基的選擇,不同的小波基會(huì)產(chǎn)生不同的效果。最佳小波基的選擇,一般根據(jù)信號(hào)特征和實(shí)際應(yīng)用效果而定,目前主要是通過用小波分析方法處理信號(hào)與理論分析結(jié)果的誤差相結(jié)合來判定小波基的好壞。
3.2 閾值確定方法[8]
(1)缺省的閾值確定模型
小波變換中,對(duì)各層系數(shù)降噪所需的閾值一般是根據(jù)原信號(hào)的信噪比來決定的。在模型里,這個(gè)量用σ來表示,得到信號(hào)的噪聲強(qiáng)度后,根據(jù)下式來確定各層的閾值。
式中n為信號(hào)的長(zhǎng)度。
(2)基于樣本估計(jì)的閾值選取
①無偏似然估計(jì)(rigrsure):是一種基于Stein無偏似然估計(jì)原理的自適應(yīng)閾值選擇。對(duì)于給定的閾值T,得到它的似然估計(jì),再將似然T最小化,就得到了所選的閾值,這是一種軟件閾值估計(jì)。
②長(zhǎng)度對(duì)數(shù)閾值(sqtwlolg):從得到的最小極大方差的閾值T乘上系數(shù)得到閾值。
③啟發(fā)式閾值(heursure):前兩種方式的綜合方式。如果信噪比很小,按無偏似然估計(jì)原則處理的信號(hào)噪聲較大,在這種情況下利用啟發(fā)函數(shù)在前兩種閾值選擇中選取一個(gè)。
④最小極大閾值(minimax):使得產(chǎn)生的閾值有最小均方誤差,而不是沒有誤差。統(tǒng)計(jì)學(xué)上,這種極值原理用來設(shè)計(jì)估計(jì)器。因?yàn)楸幌氲男盘?hào)可以看作與未知回歸函數(shù)的估計(jì)器相似,這種極值估計(jì)器可在給定的函數(shù)中實(shí)現(xiàn)最大均方誤差最小化。
(3)軟閾值和硬閾值
在確定閾值后,可以采用硬閾值或軟閾值的處理方法對(duì)小波系數(shù)做閾值處理。硬閾值法只保留大于閾值的小波系數(shù)并將其他的小波系數(shù)置零,軟閾值法將小于閾值的小波系數(shù)置零,并把大于閾值的小波系數(shù)向零做收縮。
(1)均方根誤差
其中f(n)是原始信號(hào)是去噪后估計(jì)信號(hào)。均方根誤差越小,濾波效果越好。
(2)信噪比
信噪比(SNR)是測(cè)量信號(hào)中噪聲量度的傳統(tǒng)方法,常被用來作為評(píng)價(jià)去噪效果的指標(biāo),信噪比越高則濾波效果越好。單位是dB,其定義為:
其中
(3)恢復(fù)信號(hào)的光滑性[9]
從通常意義上講,降噪的光滑性和相似性兩個(gè)準(zhǔn)則在時(shí)間和頻率兩個(gè)空間上體現(xiàn)的比重不同,從時(shí)域分析的角度,更容易體現(xiàn)信號(hào)的相似性,而不太好處理信號(hào)的光滑性,因?yàn)闀r(shí)域的分析很好的判斷信號(hào)的動(dòng)態(tài)性質(zhì),而在頻域中,可以很方便地過濾高頻的噪聲信號(hào),使得信號(hào)無限光滑,但是在原信號(hào)中能量比重很小的很多有用信號(hào)成分也可能因此被過濾掉。
分析數(shù)據(jù)來源于GPS動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)試驗(yàn),試驗(yàn)地點(diǎn)為武漢大學(xué)測(cè)繪學(xué)院樓頂。以Matlab作為編程平臺(tái),選擇去噪效果比較好的小波基函數(shù) db6,db10,sym4,sym6[1],去噪尺度取5,去噪閾值為上述閾值處理方法。db6小波不同閾值選取方法小波去噪效果如圖1所示,其中橫軸為采樣數(shù)據(jù),縱軸為大地高H,單位為m。表1為4種小波函數(shù)4種閾值處理方法去噪效果比較。
圖1 尺度為5,db6小波不同閾值選取方法小波去噪效果
尺度為5時(shí),各個(gè)小波函數(shù)的去噪效果比較 表1
由圖1和表1可以看出,4種小波在4種不同閾值確定方法下去噪效果都比較好,但是結(jié)果不盡相同。我們希望的結(jié)果是有最小的均方誤差和最大的信噪比。就小波函數(shù)來講,Db10、Sym4小波的結(jié)果較Db6、Sym6小波好,其中Db10小波的效果最好;就閾值選取方法來講,所有的小波函數(shù)都是rigrsure方法效果最好,minimax方法次之,heursure方法和sqtwlolg方法結(jié)果相當(dāng);就軟硬閾值來講,硬閾值的結(jié)果要比軟閾值的結(jié)果要好。這和前面一些論文的結(jié)果并不完全一致,還需要做更多的實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證。
GPS信號(hào)由于含有多路徑效應(yīng)等多種噪聲,各種噪聲都有一定的頻率范圍,利用小波去噪的方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中噪聲的有效分離,從而很大程度上減小誤差的影響,獲得變形的真實(shí)信息。本文通過4種小波函數(shù)和4種閾值確定方法進(jìn)行GPS動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的處理,均獲得較好的去噪效果,其中Db10小波最優(yōu)、rigrsure閾值確定最佳以及硬閾值結(jié)果普遍較軟閾值好。
但是小波去噪效果的影響因素很多,包括小波基函數(shù)的選取,分離尺度,閾值的確定方法,去噪效果的評(píng)價(jià)指標(biāo)等,在不同的應(yīng)用中,結(jié)果也不盡相同,在具體數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用中還需要作進(jìn)一步研究。
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The Application of Wavelet De-noising to GPS Dynamic Data Processing
Hou Kai1,Ding LiangGuo1,Luo Tao2
(1.Zhengzhou City Planning Survey and Design Institute,Zhengzhou 450052,China;2.Institute of High Energy Physics.The Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China)
In this paper,the fundamental and operating process of wavelet de-noising are briefly presented.Then some wavelet functions and threshold determine methods are adopted to compare the effect of de-noising in processing of GPS dynamic monitoring data.The results demonstrate that by wavelet analysis,the effect of de-noising can be realized.
wavelet de-noising;GPS data processing;dynamic monitoring
1672-8262(2010)03-48-03
P228
A
2009—10—25
侯凱(1984—),男,助理工程師,研究方向?yàn)槌鞘袦y(cè)量。