IDNN的GPS动态测量多周跳探测与修复模型 |
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引用本文: | 潘元进,何美琳,申文斌,文鸿雁,周吕.IDNN的GPS动态测量多周跳探测与修复模型[J].测绘学院学报,2014(5). |
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作者姓名: | 潘元进 何美琳 申文斌 文鸿雁 周吕 |
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作者单位: | 武汉大学测绘学院;广西建设职业技术学院;桂林理工大学测绘地理信息学院;广西空间信息与测绘重点实验室(桂林理工大学); |
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基金项目: | 国家自然科学基金项目(41174011;40974015);国家自然科学基金海外学者联合基金(41128003);国家973计划项目(2013CB733305);国家自然基金创新群体(41021061);广西研究生教育创新计划项目(YCSZ2012083) |
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摘 要: | 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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关 键 词: | GPS动态测量 Kalman滤波 IDNN模型 多周跳探测与修复 可靠性分析 |
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