全球导航卫星系统接收器在恶劣环境中通过时钟偏差预测通过经验模式分解和反向传播的神经网络方法定位
Libin Du1, Hao Chen1, Yibo Yuan1
1College of Ocean Science and Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China.
这项研究引入了一种用于预测导航接收器时钟偏差的新方法,即使在卫星信号较差的情况下,也提高了定位准确性. 这种方法结合了实证模式分解 (EMD) 和反向传播神经网络 (BPNN) 以获得可靠的导航系统性能.
科学领域:
- 导航系统工程 导航系统工程
- 信号处理 信号处理
- 机器学习应用 机器学习应用
背景情况:
- 导航接收器面临着由于卫星信号质量恶化而导致定位精度低的挑战.
- 导航接收器中的时钟偏差显著影响定位精度,特别是在不利的条件下.
研究的目的:
- 提出一种新的方法来提高导航接收机时钟偏差的短期预测准确度.
- 解决和解决当卫星信号质量恶化时定位精度低的问题.
主要方法:
- 使用实证模式分解 (EMD) 和逆向传播神经网络 (BPNN) 开发了一种结合的预测方法.
- 电磁磁盘分解时钟偏差数据以处理系统和随机错误.
- BPNN建立了一个高精度时钟偏差预测模型.
主要成果:
- 拟议的模型证明了适用于时钟偏差时间序列预测的适用性.
- 通过扩展观察方程,使用预测的时钟偏差值来实现三维定位.
- 该方法满足了在恶劣环境中与有限的卫星可用性 (例如,只有三个卫星) 的导航应用要求.
结论:
- 新的EMD-BPNN方法有效地提高了导航接收机时钟偏差预测的准确性.
- 这种方法为在具有挑战性的信号环境中保持准确定位提供了可行的解决方案.
- 这项研究验证了该模型的可靠3D定位能力,使用最小的卫星数据.
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