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延迟是全球卫星导航定位中重要的误差源之一,提高电离层TEC建模和预报精度对改善卫星导航定位精度至关重要.本文构建了以太阳辐射通量指数F10.7、地磁活动指数Dst、地理坐标和中国科学院(Chinese Academy of Sciences, CAS)GIM数据为输入参数的NeuralProphet神经网络模型(NP模型),实现在2015年3月特大磁暴期中国区域电离层TEC短期预报.为验证NP模型的预报精度,本文同时构建了长短期记忆神经网络(Long Short-term Memory Neural Network, LSTM)模型进行对比分析.结果统计分析表明,NP模型在磁暴期(2015年DOY076-078)TEC预报值RMSE和RD分别为0.83 TECU和3.13%,绝对和相对精度较LSTM模型分别提高1.49 TECU和10.25%;且NP模型RMSE优于1.5 TECU的比例达97.24%,远高于LSTM模型.NP模型预报值与CAS具有较好一致性和无偏性,偏差均值仅为-0.01 TECU,而LSTM模型预报值的均值偏大,偏差均值为1.49 TECU.从... 相似文献
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探讨了OpenMP多线程技术在全球电离层建模中的应用。在日固地磁参考系下采用15阶次的球谐展开建立全球电离层模型,并对1天解、3天解两种方案的结果与IGS电离层产品进行了对比,电离层图偏差的均方根约3~5 TECU,且3天解的方案首尾两组电离层图与IGS产品符合得更好;卫星差分码偏差和接收机差分码偏差与IGS的差异分别约为0.2 ns和2 ns,仅有少数几个接收机差分码偏差在少数几天与IGS差异较大,超过3~4 ns。实验中使用Dell服务器R730（配置:128 GB内存、2个CPU、8个核心和32个线程数）,采用OpenMP多线程并行计算能够明显提高全球电离层模型的建模效率,单天解算仅需约7 min,3天解算需约22 min,效率提升近8倍。使用3 d观测数据并采用OpenMP多线程并行计算来建立全球电离层模型可有效节省建模时间,同时还能提高首尾两组模型系数的精度以进一步提升全球电离层模型的精度,对建模算法的测试、电离层产品的快速发布以及模型后续检验和预测等带来了便利,也为后续实现利用多卫星导航系统观测数据快速建立全球电离层模型提供了参考。 相似文献
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为满足GNSS数据处理效率不断提升的需求,提出并开发了一套分布式并行计算框架,并基于该框架实现了全球电离层模型的分布式并行解算。采用2台服务器和4台台式机,对全球电离层建模分别测试了单机多线程、多机分布式等并行计算方案,并分析了不同方案建模的数据处理效率。结果表明,采用多线程并行计算可以大幅提高数据处理效率,且当开启线程数与计算机CPU核心数一致时效率提升最佳;采用多机分布式并行计算可进一步提高数据处理效率,使用4台台式机相对于单台台式机解算时间减少约60%,使用2台服务器相对于单台服务器解算时间减少约18%;采用分布式并行计算方案,可充分利用多台计算机资源来提高全球电离层建模效率,对电离层产品快速发布、建模算法的测试等具有重要的意义,对多系统GNSS精密定轨与定位、大网解算也具有很好的参考价值。 相似文献
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参考开源的RTKLIB代码,基于Visual Studio 2013设计开发了支持GPS、北斗卫星导航系统(BeiDou navigation satellite system,BDS)、GLONASS、GAILIEO数据的单频实时动态(real-time kinematic,RTK)解算软件MSRTK(multi-ple system RTK),并用实测数据对其进行了效果测试.结果表明,多模系统单频RTK解算技术是可行的,且四系统模式的定位精度要优于单系统、双系统和三系统模式的定位精度,即多模系统的引入可以提高单频RT K算法的定位精度.这一工作为多系统单频接收机的应用提供了参考. 相似文献
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设计了一套基于集中式卡尔曼滤波的实时动态定位（real-time kinematic,RTK）/惯性导航系统（inertial navigation system,INS）紧组合算法,通过实测车载数据对比分析了3颗可用卫星时的固定解和浮点解在位置漂移误差水平和模糊度恢复时间上的差异,验证了该算法在卫星较少情况下的良好性能。该算法在即使观测卫星不足4颗时使用固定解或浮点解进行滤波更新,提高了组合导航在复杂环境下的位置精度,并加快了模糊度恢复过程。实验结果表明,使用中等精度的惯导,在可见卫星数为3颗时,失锁30 s时的水平位置漂移误差为0.3 m;失锁60 s内,平均1~2 s就能可靠地恢复整周模糊度。在位置漂移误差与模糊度恢复方面,固定解和浮点解在GNSS信号短期部分失锁时的差异并不显著,但同时都明显优于信号完全失锁情形。 相似文献
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本文针对复杂动态的城市环境自动驾驶规模化应用需求,提出惯性单元辅助RTK快速收敛的自动驾驶低成本、高精度定位方法。使用MEMS IMU M39和战术级IMU Pos320,通过对多组实测车载数据进行仿真中断,得到INS位置漂移误差、模糊度收敛时间、模糊度固定正确性指标,再对无惯导辅助、M39辅助模糊度固定和Pos320辅助3种情形下的模糊度固定时间和定位精度进行了统计和分析。结果表明,M39在GNSS中断5 s时可辅助RTK实现模糊度瞬时固定,中断时间为10 s时可以将RTK模糊度收敛时间压缩至1/4。MEMS IMU的加入使得RTK模糊度固定错误个数显著下降,10 cm以内高精度定位占比由62.25%提高至98.44%。试验验证了MEMS IMU辅助RTK能够加快模糊度收敛速度,提高了其在自动驾驶导航定位应用中的精度和可靠性。 相似文献
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地基GPS区域电离层多项式模型与硬件延迟统一解算分析 总被引：3，自引：0，他引：3
探讨了利用区域地基GPS双频精码数据建立单层电离层多项式模型中,多项式系数、组合硬件延迟统一平差的数据处理方法.数据分析表明,GPS卫星短弧段的天空视图对电离层多项式建模的影响较大,由此估计的组合硬件延迟解不稳定,电离层模型也存在系统误差,边际效应明显;分段常数的全天电离层延迟多项式建模的数据处理方法可以有效地削弱短时弧段建模的影响,获取一致性、稳定性更好的组合硬件延迟. 相似文献
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