本文關(guān)鍵詞：基于序列學(xué)習(xí)的北斗周跳探測(cè)與修復(fù)方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(COMPASS)是中國(guó)正在實(shí)施的自主研發(fā)、獨(dú)立運(yùn)行的全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng),與美國(guó)GPS、俄羅斯GLONASS、歐盟伽利略系統(tǒng)并稱為全球四大衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng),目前正處于組網(wǎng)階段。隨著北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的不斷完善,相應(yīng)的技術(shù)研究和應(yīng)用推廣已成為熱點(diǎn)。在北斗導(dǎo)航的各種高精度應(yīng)用中,衛(wèi)星信號(hào)的周跳會(huì)直接影響應(yīng)用的精度,因此周跳的探測(cè)與修復(fù)是必須解決的關(guān)鍵問(wèn)題。本文重點(diǎn)研究并提出一種北斗衛(wèi)星信號(hào)的周跳探測(cè)與修復(fù)方法,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證方法的綜合有效性。本文的主要內(nèi)容和創(chuàng)新之處如下：(1)提出一種基于序列學(xué)習(xí)的衛(wèi)星信號(hào)周跳探測(cè)與修復(fù)方法。基于貫序極限學(xué)習(xí)機(jī)理論(Online-Sequential Extreme Learning Machine, OS-ELM),提出了一種基于貫序極限學(xué)習(xí)機(jī)的衛(wèi)星信號(hào)周跳探測(cè)與修復(fù)方法。首先對(duì)載波相位進(jìn)行高階差分,并進(jìn)行相空間重構(gòu)；然后利用貫序極限學(xué)習(xí)機(jī)訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型,并通過(guò)預(yù)測(cè)的方式探測(cè)高階差分序列中的周跳。該方法可以有效探測(cè)小周跳(3周),而且不需要增加額外輔助信息,具有創(chuàng)新性和技術(shù)進(jìn)步。(2)采用北斗Ⅱ單頻接收機(jī)對(duì)本文提出的方法進(jìn)了有效性驗(yàn)證。通過(guò)北斗Ⅱ單頻接收機(jī)采集北斗Ⅱ載波相位數(shù)據(jù),驗(yàn)證基于OS-ELM的周跳探測(cè)與修復(fù)方法。通過(guò)更改不同的節(jié)點(diǎn)數(shù),探討了預(yù)測(cè)模型的輸入輸出和隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)配置：通過(guò)更改不同激勵(lì)函數(shù),討論了激勵(lì)函數(shù)對(duì)于預(yù)測(cè)模型的作用和影響。同時(shí)通過(guò)幾種常用方法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)總結(jié)了本文方法的特點(diǎn)和適用性。
【關(guān)鍵詞】：北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng) 周跳探測(cè)與修復(fù) 序列學(xué)習(xí) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 在線貫序極限學(xué)習(xí)機(jī)
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN967.1;P228.4
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-14
• 第一章 緒論14-31
• 1.1 課題研究的背景和意義14
• 1.2 北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)簡(jiǎn)介14-26
• 1.2.1 發(fā)展歷史及現(xiàn)狀14-18
• 1.2.2 信號(hào)特征和主要觀測(cè)量18-21
• 1.2.3 主要誤差及其解決辦法21-24
• 1.2.4 北斗組合觀測(cè)量24-26
• 1.3 周跳探測(cè)與修復(fù)方法研究現(xiàn)狀26-28
• 1.4 序列學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程28-29
• 1.4.1 序列學(xué)習(xí)28
• 1.4.2 在線貫序極限學(xué)習(xí)機(jī)(OS-ELM)28-29
• 1.5 本文的主要研究?jī)?nèi)容29-31
• 1.5.1 課題來(lái)源29
• 1.5.2 論文主要工作29
• 1.5.3 各章內(nèi)容安排29-31
• 第二章 北斗周跳探測(cè)與修復(fù)基本理論與方法31-47
• 2.1 周跳問(wèn)題31-32
• 2.1.1 周跳的概念31
• 2.1.2 周跳產(chǎn)生的原因31-32
• 2.1.3 周跳的影響32
• 2.2 周跳探測(cè)與修復(fù)理論32-35
• 2.2.1 周跳探測(cè)與修復(fù)的目的32-33
• 2.2.2 周跳探測(cè)與修復(fù)的過(guò)程33
• 2.2.3 周跳檢測(cè)量的構(gòu)造33-35
• 2.3 周跳探測(cè)與修復(fù)的已有方法35-41
• 2.3.1 高次差法36-37
• 2.3.2 多項(xiàng)式擬合法37-38
• 2.3.3 卡爾曼濾波法38-39
• 2.3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法39-41
• 2.4 基于序列學(xué)習(xí)的周跳探測(cè)與修復(fù)方法41-46
• 2.4.1 基于序列學(xué)習(xí)的載波相位建模41-45
• 2.4.2 基于序列學(xué)習(xí)的周跳探測(cè)與修復(fù)過(guò)程45-46
• 2.5 本章小結(jié)46-47
• 第三章 北斗周跳探測(cè)與修復(fù)實(shí)驗(yàn)分析47-58
• 3.1 載波相位數(shù)據(jù)特性分析47-48
• 3.2 高次差法驗(yàn)證48-50
• 3.3 多項(xiàng)式擬合法驗(yàn)證50-51
• 3.4 本文提出方法驗(yàn)證51-56
• 3.4.1 參數(shù)選擇51-55
• 3.4.2 不同采樣率下的探測(cè)驗(yàn)證55-56
• 3.5 本章小結(jié)56-58
• 第四章 總結(jié)與展望58-60
• 4.1 總結(jié)58
• 4.2 未來(lái)工作展望58-60
• 參考文獻(xiàn)60-63
• 攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況63-64

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5 胡仲e，

本文編號(hào)：267769