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基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的GNSS對(duì)流層延遲插值

發(fā)布時(shí)間:2021-10-09 02:06
  隨著GNSS在不同領(lǐng)域的發(fā)展中,用戶對(duì)于該系統(tǒng)的精度性有著更高的要求,如何快速定位以及提高精度是當(dāng)前GNSS研究的重點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)。對(duì)流層延遲極易受大氣的影響,且與信號(hào)傳播路徑的高度角有著密切關(guān)系,當(dāng)高度角為90o時(shí)誤差達(dá)到2-3m,但當(dāng)高度角為5o時(shí)其誤差最大時(shí)可以達(dá)到25m。由于對(duì)流層誤差的改正十分復(fù)雜,這成為影響GNSS精度的重要因素。提高對(duì)流層誤差改正的精度,在定位與測(cè)量的應(yīng)用中有著較大的意義。目前,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)應(yīng)用在很多領(lǐng)域,它能夠以任意精度逼近任意函數(shù),學(xué)習(xí)速度快。為了提高對(duì)流層延遲內(nèi)插精度,建立了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)GNSS對(duì)流層延遲內(nèi)插的模型,該模型只需輸入測(cè)站點(diǎn)的經(jīng)緯度和高程,在實(shí)際應(yīng)用中帶來了方便。在構(gòu)造RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的過程中,首先利用GAMIT軟件根據(jù)安徽省電力系統(tǒng)10個(gè)CORS站的坐標(biāo)數(shù)據(jù)解算出對(duì)流層延遲,利用6個(gè)CORS基站的坐標(biāo)和對(duì)流層延遲作為建模數(shù)據(jù),4個(gè)CORS站作為測(cè)試數(shù)據(jù),選取合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù),構(gòu)建模型。其次將模型對(duì)流層延遲的輸出值與GAMIT軟件解算出的對(duì)流層延遲作比較,進(jìn)行誤差分析,驗(yàn)證該模型的可靠性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表... 

【文章來源】:合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:67 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的GNSS對(duì)流層延遲插值


1 GPS 系統(tǒng)定位原理

空間部分,誤差源,系統(tǒng)組成,原理


GNSS系統(tǒng)三大組成

模型圖,單神經(jīng)元,模型,神經(jīng)元模型


人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過不斷改變層與層之間的連接權(quán)值來確定輸入層與輸出層之間的關(guān)系,從而得到最優(yōu)的輸出,而不是僅僅依據(jù)某一個(gè)固定公式或者經(jīng)驗(yàn)知識(shí),對(duì)于問題具有極大的適應(yīng)性。神經(jīng)元模型如圖 3.1 所示:


本文編號(hào):3425419

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