MRSVD敏感分量在单频周跳探测修复中的应用

来源：计算机工程与应用杂志2017年第7期北京时间：

作者：李 越1，2，范玉刚1，2，黄国勇1，2

单位：1.昆明理工大学 信息工程与自动化学院，昆明 650500；2.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

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（BeiDou 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。

关键词：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）