A GNSS Time Series Denoising Method with Mixed Use of Cross Validation and CEEMD-WT

QU Xuanyu; LI Xinrui; ZHENG Lei; XU Hao; SHU Bao; WANG Li

doi:10.13203/j.whugis20220570

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A GNSS Time Series Denoising Method with Mixed Use of Cross Validation and CEEMD-WT

Geodesy and Survey Engineering | 更新时间：2026-11-05

- A GNSS Time Series Denoising Method with Mixed Use of Cross Validation and CEEMD-WT
- Geomatics and Information Science of Wuhan University Vol. 50, Issue 12, Pages: 2440-2449(2025)
- 作者机构：
  
  1.香港理工大学土地测量及地理资讯学系，香港，999077
  2.长安大学地质工程与测绘学院，陕西西安，710054
  3.西安应用光学研究所，陕西西安，710065
  4.地理信息工程国家重点实验室，陕西西安，710054
  5.西部矿产资源与地质工程教育部重点实验室，陕西西安，710054
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13203/j.whugis20220570
  CLC： P237
- Received：16 March 2024，
  
  Published：05 December 2025
- 稿件说明：
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曲轩宇,李新瑞,郑蕾，等.联合交叉验证和CEEMD-WT的GNSS时间序列降噪方法[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(12):2440-2449.

QU Xuanyu,LI Xinrui,ZHENG Lei,et al.A GNSS Time Series Denoising Method with Mixed Use of Cross Validation and CEEMD-WT[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(12):2440-2449.
曲轩宇,李新瑞,郑蕾，等.联合交叉验证和CEEMD-WT的GNSS时间序列降噪方法[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(12):2440-2449. DOI：10.13203/j.whugis20220570

QU Xuanyu,LI Xinrui,ZHENG Lei,et al.A GNSS Time Series Denoising Method with Mixed Use of Cross Validation and CEEMD-WT[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(12):2440-2449. DOI：10.13203/j.whugis20220570

摘要

为降低全球导航卫星系统(global navigation satellite system

GNSS)坐标时间序列的噪声水平，提出了一种联合交叉验证、完备集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition，CEEMD)及小波变换的滤波降噪方法。首先基于CEEMD将原始时间序列分解为各本征模态分量(intrinsic mode function，IMF)，然后利用交叉验证确定IMF中的纯噪声分量并去除，最后通过小波变换去除剩余IMF中的噪声，得到最终降噪结果。利用4组模拟数据和117个GNSS测站的坐标时间序列进行实验验证，结果表明，所提方法可有效削弱原始时间序列中的噪声水平，与原始时间序列的残差相比，所提方法在北、东、天方向上的噪声水平分别降低了43%、43%、46%。与基于交叉验证的CEEMD及小波变换的降噪方法和基于相关系数的CEEMD方法相比，所提方法可在一定程度上避免产生降噪效果不理想或有用信号丢失。

Abstract

Objectives

The coordinate time series derived from global navigation satellite system (GNSS) usually contains noise

which may lead to misinterpretation of some geophysical phenomena. This paper aims to reduce noise in GNSS datasets by combining cross validation (CV)

complementary ensemble empirical mode decomposition (CEEMD) and wavelet transform (WT).

Methods

First

the original GNSS time series is decomposed into several intrinsic mode function (IMF) components by CEEMD. The CV strategy is then used to classify these IMFs into signal-dominant components and noise-dominant components. After removing the noise-dominant IMFs

WT-based denoising method is applied to the remaining signal-dominant IMFs to obtain final GNSS time series.

Results

Both simulated signals and real dataset collected from 117 GNSS stations are used to evaluate the performance of the proposed method. The experiment results show that the proposed method can effectively attenuate noise in the original time series. Compared with the residuals of the original time series

the residuals of denoising results derived by the proposed method are reduced by 43%

43%

and 46% in north

east

and up directions

respectively.

Conclusions

The proposed method shows superior noise reduction in GNSS time series compared to standalone WT

CV-based CEEMD

and correlation-coefficient-based CEEMD methods.

关键词

Keywords

references

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