【摘 要】
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针对GPS动态测量中预报值误差较大时多周跳探测与修复不理想的问题，在Kalman滤波动力学模型的基础上，引入嵌入时延神经网络IDNN( Input-Delay Neural Network)模型，并提出了一种
【机 构】
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武汉大学 测绘学院,湖北 武汉,430079广西建设职业技术学院,广西 南宁,530003;桂林理工大学 测绘地理信息学院，广西 桂林 541004; 广西空间信息与测绘重点实验室 桂林理工大学，广西
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针对GPS动态测量中预报值误差较大时多周跳探测与修复不理想的问题，在Kalman滤波动力学模型的基础上，引入嵌入时延神经网络IDNN( Input-Delay Neural Network)模型，并提出了一种基于IDNN的GPS动态测量多周跳探测与修复模型。该模型在理论上具有一定的前沿性；与Kalman滤波状态估值同步操作，便于多周跳的实时处理；而且利用尽可能多的过去无周跳预报残差向量集作为网络训练数据，兼顾GPS动态测量的动力学模型能够获取精度较高的周跳估值。实例计算表明了该方法的可靠性和可用性。
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