一种基于神经网络的罗兰C ASF修正方法

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影响罗兰C导航定位精度的主要因素为信号在传播过程中产生的ASF(附加二次相位因子)传播时延,通过对ASF的修正可以提升罗兰C的定位精度。首先将罗兰C信号覆盖区域栅格化,通过对神经网络进行训练,找到大地电导率、大气折射率、温度、湿度与ASF修正量之间的关系。最后把得到的理论预测值与实际值进行对比,结果表明该方法有效。
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