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利用神经网络算法挖掘海量数据的规律已成为科技发展的一种趋势，本文针对卫星信号的天顶对流层延迟进行建模.对流层延迟是影响卫星定位精度的重要因素之一，建立精密区域对流层模型对高精度定位有着重要的意义.对区域测站对流层延迟数据的分析，考虑到实时建模中传统BP（Back Propagation）神经网络计算量大，易出现"过拟合"现象、不稳定等因素，通过改进的BP神经网络建立了区域精密对流层模型.详细介绍了新模型的建立过程，并与常用的对流层区域实时模型进行了对比.还讨论了建模测站数目对预报精度的影响.相比现有的其他对流层延迟模型，基于改进的BP神经网络构建的区域精密对流层延迟模型无论在拟合和预报方面都有较好的精度，且随着测站数目的增加模型精度趋于平稳.改进的模型参数较少，可以进行实时的区域精密对流层延迟改正；需要播发的信息量小，适用于连续运行参考站系统（Continuously Operating Reference Stations，CORS）的应用.研究表明：改进的BP神经网络模型能够更好的充分利用大规模历史数据描述卫星信号对流层延迟的空间分布情况，适用于实时大区域精密对流层建模.基于日本地区2005年近1000多个测站的NCAR（National Center Atmospheric Research）对流层数据进行区域对流层延迟建模，结果表明改进的BP神经网络模型在拟合和预报精度上都有较大提升，RMSE（Root Mean Square Error）分别为：7.83 mm和8.52 mm，而四参数模型拟合、预报RMSE分别18.03 mm和16.60 mm. 相似文献
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在高精度GNSS定位中,接收机天线相位中心偏差(PCO)和天线相位中心变化(PCV)的影响不可忽略。目前,IGS发布的绝对天线相位模型文件中包含了GPS/GLONASS系统的标定值,但是没有发布北斗系统(BDS)的标定值。本文借助机械臂可以控制天线自由旋转,在数小时内实现全方位GNSS观测的特性,采用历元间差分的方法对接收机天线包括GPS L1/L2和BDSB1I/B2I/B3I等多个频点的PCO和PCV分别进行标定和拟合。标定结果表明,比较最小二乘估计的GPS PCO与IGS发布值,其STD和RMS在L1/L2上均小于1 mm;BDS PCO估计值的STD在B1I/B2I/B3I上分别为0.5、0.3、0.3 mm。利用球谐函数拟合的GPS PCV格网值与IGS发布值相比,其偏差在天顶距小于75°时均小于1.5 mm。BDS PCV拟合值范围均在-5~8 mm,且随天顶距变化曲线呈现波谷状。BDS PCV在低高度角处拟合值波动较大,随方位角变化曲线峰值-峰值最大达到了5.6 mm。 相似文献
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为了弥补传统D-InSAR技术的不足,本文应用PS-InSAR、SBAS-InSAR技术对北京地区的29景SAR图像进行时序分析,得到研究区的沉降信息,并对比分析了两种技术所获得的结果。结果表明,PS与SBAS所得到的结果具有很高的一致性,且与北京市地面沉降的监测结果相符。因此,研究利用InSAR技术监测地面沉降具有很高的研究价值。 相似文献
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为克服GPS-RTK定位在复杂环境下由于信号遮挡,可视卫星数量不足等原因无法获取厘米级高精度定位结果的不足,研究将超宽带(UWB)短距离高精度定位系统与实时动态(RTK)进行紧组合来提高复杂环境下动态定位的精度. 依据UWB定位原理,给出了GPS-RTK/UWB紧组合数学模型,详细介绍了数据处理流程. 滑轨动态实验结果表明,观测环境良好时,GPS-RTK/UWB紧组合与GPS相比能进一步提升固定率和动态定位精度;在截止高度角为40°的情况下,模糊度固定率从20.93%显著提升到93.96%,N、E方向定位精度提升至厘米级,U方向定位精度提升至分米级,仍能满足一定的工程需要. 相似文献
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采用GNSS精密单点定位(PPP)技术和时钟驯服技术,构建了基于PPP的云平台高精度授时方案,研制了搭载多系统GNSS接收机板卡、恒温晶振(OCXO)和数字信号处理器(DSP)的授时原理样机。利用协同精密定位平台分析中心(武汉)提供的5 s间隔卫星轨道和钟差产品,采用PPP技术实时解算授时终端坐标和钟差,通过驯服恒温晶振输出亚纳秒精度的1 PPS,实现了长时间高精度的授时能力。本文通过短基线比较和与UTC绝对时间基准比较,验证了精密单点授时精度(RMS)优于1 ns。 相似文献
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