【摘 要】
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针对单频接收机用户伪距观测值中电离层延迟误差分离难的问题,提出了基于BP神经网络的误差分离方法,以接收机连续一周的观测数据作为训练样本,将样本中时间、卫星高度角、方
【机 构】
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中南大学物理与电子学院,国防科技大学机电工程与自动化学院
【基金项目】
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第二代卫星导航重大专项(编号:GFZX0301010105)
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针对单频接收机用户伪距观测值中电离层延迟误差分离难的问题,提出了基于BP神经网络的误差分离方法,以接收机连续一周的观测数据作为训练样本,将样本中时间、卫星高度角、方位角及伪距观测值作为BP神经网络的输入单元,利用CODE提供的高精度GIM计算出对应的电离层延迟误差,并将其作为输出单元对BP神经网络进行训练。最后,利用训练好的模型对接下来一周各可见星伪距观测值的电离层延迟误差进行分离。实例表明:利用BP神经网络模型对伪距观测值的电离层延迟误差进行分离,分离精度均在80%以上,最佳可达90%.该方法是从大数据的角度解决导航问题的一次有益尝试。
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