全球定位系统（GPS）自诞生以来，已经成为现代社会基础设施中不可或缺的一部分，广泛应用于地图测绘、车辆导航、地质勘探等多个领域。在这些应用中，GPS定位系统的精度直接关系到最终结果的可靠性。然而，多路径效应一直是GPS定位精度提升过程中面临的重要问题。多路径效应是指GPS信号在从卫星传至接收器的过程中，受到建筑物、山体等地面物体的反射，导致接收器接收到直接信号与反射信号的叠加，从而产生误差。为解决这一难题，学者们提出了一种基于总体完备经验模态分解（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition，CEEMD）技术的GPS多路径改正模型，并通过实验证明了其有效性。
GPS信号在空间传输过程中会受到各种因素的影响，其中电离层延迟、对流层延迟等空间相关性强的误差可以通过差分解算有效地被消除或减小。但是，多路径误差由于其具有空间相关性弱的特点，因此难以通过传统方法进行有效处理，这极大地限制了GPS定位精度的提升。传统的GPS多路径改正方法通常依赖于各种算法或模型，如C/A码相位平滑伪距、多径估计延迟锁定环（MEDLL）等，然而这些方法在实际应用中存在着种种限制和不足。
鉴于此，研究者们提出了采用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）方法来处理GPS信号中的多路径误差问题。EMD是一种基于数据自身特征的时频分析方法，能将复杂的非线性、非平稳信号分解为一系列本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMFs）。然而，EMD方法在处理某些具有频率尺度不连续的数据时，会遇到模态混合的问题，导致信号在不同IMF间分离不彻底，影响了分解结果的准确性。
为克服EMD方法的这一缺陷，CEEMD应运而生。CEEMD技术在EMD的基础上，通过向信号中添加特定的白噪声并进行多次分解，使得信号中的IMF能够更加纯粹地表达原信号的特征。在此基础上，CEEMD能够更准确地重构原始信号，从而提高对多路径误差的识别和改正能力。
在《基于CEEMD的GPS多路径改正模型研究》中，作者首先利用CEEMD对GPS坐标残差序列进行了分解，并通过主成分分析和Kolmogorov-Smirnov检验来识别并提取多路径信息。研究者们构建了基于CEEMD的多路径改正模型，并将其应用于第二天的坐标序列改正实验中。实验结果表明，该改正模型在削弱多路径误差方面具有显著优势，比传统的移动平均去噪法和EMD方法都要有效，改正后的坐标序列的均方根误差（RMS）明显降低。
该研究成果具有重要的理论价值和实践意义。在理论上，通过CEEMD技术的应用，证明了在非平稳信号处理方面，这种方法比传统方法更具有优势。在实践应用中，该模型对GPS变形监测和高精度定位的应用提供了更为精准的技术支持。未来，随着技术的发展和应用领域的扩展，CEEMD方法还可以应用于环境监测、交通导航等更多领域，以提升信号处理和数据分析的准确性，进而提高相关系统的性能和可靠性。
《基于CEEMD的GPS多路径改正模型研究》不仅推动了GPS定位技术的进步，同时也为信号处理领域提供了一种新的分析思路和手段。随着研究的深入和应用的拓展，我们有理由相信，GPS定位系统将在多个应用领域发挥更加重要的作用。
