《基于CEEMD的GPS多路径改正模型研究》是一篇探讨如何有效纠正GPS定位系统中多路径误差的科研论文。作者通过使用总体完备经验模态分解（CEEMD）技术，构建了一种新的多路径改正模型，以提高GPS变形监测的动态定位精度。
GPS定位系统在短基线差分解算中能够有效地消除电离层延迟、对流层延迟等空间相关性强的误差，但在处理空间相关性不强的基站多路径误差时效果不佳，导致定位精度通常只能达到厘米级。多路径误差是由于GPS信号反射导致的，它会影响测量数据的准确性。
经验模态分解（EMD）是一种自适应时域分析方法，能将非平稳信号分解成一系列本征模态函数（IMF），在减弱多路径影响方面已有应用。然而，EMD在处理某些频率尺度不连续的数据时可能出现模态叠加问题，影响信号的有效分离。
为解决这一问题，论文采用了CEEMD方法，它通过在信号中加入特定的白噪声，以减少模态叠加，并在每个分解阶段计算一个唯一的残差，从而更精确地重构原始信号。CEEMD相比于EMD，可以更好地处理噪声残留和模态数量不等的问题。
在研究中，作者首先对坐标残差序列进行CEEMD分解，然后结合主成分分析和K-S检验来判断有效信号层。通过这种方法，可以识别和提取多路径信息，形成改正模型，用于第二天的坐标序列改正。实验证明，利用CEEMD的改正模型在减弱多路径误差影响上优于传统的移动平均去噪法和EMD方法，改正后的坐标序列RMS显著减小，表明CEEMD在处理多路径误差方面具有更高的效率。
该研究对于改善GPS系统的定位精度，特别是在变形监测和高精度应用中，具有重要的理论和实践意义。未来的研究可以进一步探索CEEMD在其他领域中的应用，如环境监测、交通导航等领域，以提升信号处理和数据分析的准确性。
