全球导航卫星系统（GNSS）中未建模的周期信号会导致速度不确定性被高估，以及对地球物理信号的错误解释。周期探测方法被用来寻找这些未建模信号，然而未剔除干净的异常信号可能会导致伪周期信号的产生。为了解决这个问题，我们建立了一种可探测并筛选真实周期的统计指标（AIC_diff)。实验结果表明，未剔除的异常信号在坐标时间序列中会表现为周期信号的形式。另外，通过不同情况下的模拟时间序列，我们发现将AIC_diff的阈值设置为-5，可以有效的避免伪周期的产生，且能够得到可解释的真实周期信号。在多周期实验中，该方法平均提升了MLSHE、LombScargle以及CEEMD 3倍, 2.8倍以及6.7倍的周期探测准确率。在真实数据中，该方法在三维上分别降低了MCSSA、CEEMD、LombScargle、以及MLSHE 22%、20%、18%以及17%的过拟合程度。

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