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题名基于NAR动态神经网络的BDS周跳探测与修复方法
被引量：2
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作者
刘春
葸生宝
李维华
蒋文钢
陈豪
何敏
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机构
合肥工业大学电气与自动化工程学院
黄山风景区管理委员会
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2021年第7期36-43,共8页
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基金
合肥市北斗卫星导航重大应用示范项目资助。
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文摘
针对北斗导航定位系统(BDS)数据处理过程中出现的周跳问题,提出一种提升小波结合NAR动态神经网络的周跳探测与修复方法。首先构造了非差周跳检验量,通过提升小波法探测到周跳发生历元,再采用NAR动态神经网络法、改进BP神经网络法以及传统多项式拟合法,分析对比不同方法周跳修复效果。实验仿真结果表明,在周跳探测方面,提升小波法可有效探测0.2周以上的小周跳;在周跳修复方面,NAR神经网络比改进BP神经网络的拟合度提高40%左右,预测精度比改进的BP神经网络提高50%左右,比传统多项式拟合法提高10%以上,更适用于小周跳的探测与修复,进一步提高了定位精度。
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关键词
北斗卫星导航
周跳
提升小波
动态神经网络
非差观测模型
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Keywords
Beidou satellite navigation
cycle slip
lifting wavelet
dynamic neural network
non-difference observation model
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分类号
P228.1
[天文地球—大地测量学与测量工程]
TN911.72
[天文地球—测绘科学与技术]
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