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基于神经网络-高斯赫尔默特模型联合多点GNSS定位方法
被引量：
1
1
作者
林海飞
彭友志
+1 位作者
夏玉国
何浩鹏
《大地测量与地球动力学》
北大核心
2025年第3期303-307,共5页
为降低复杂环境下GNSS定位误差,提出一种联合高精度测站和距离交会精确估计定位点坐标的方法。该方法首先将观测方程构建为非线性高斯-赫尔默特模型,针对其中的非线性问题,引入反向传播(back-propagation,BP)神经网络进行辅助处理。与...
为降低复杂环境下GNSS定位误差,提出一种联合高精度测站和距离交会精确估计定位点坐标的方法。该方法首先将观测方程构建为非线性高斯-赫尔默特模型,针对其中的非线性问题,引入反向传播(back-propagation,BP)神经网络进行辅助处理。与传统线性化方法相比,BP神经网络能够有效拟合复杂的非线性函数关系。仿真和实测结果表明,该方法能有效降低复杂环境对定位精度的影响,E、N、U方向定位精度分别提高78.1%、72.8%、79.2%。
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关键词
GNSS
复杂环境
高斯-赫尔模特模型
反向传播神经网络
误差估计
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题名
基于神经网络-高斯赫尔默特模型联合多点GNSS定位方法
被引量：
1
1
作者
林海飞
彭友志
夏玉国
何浩鹏
机构
中国地震局地震大地测量重点实验室
武汉地震计量检定与测量工程研究院有限公司
出处
《大地测量与地球动力学》
北大核心
2025年第3期303-307,共5页
基金
湖北省自然科学基金(2021CFB515)。
文摘
为降低复杂环境下GNSS定位误差,提出一种联合高精度测站和距离交会精确估计定位点坐标的方法。该方法首先将观测方程构建为非线性高斯-赫尔默特模型,针对其中的非线性问题,引入反向传播(back-propagation,BP)神经网络进行辅助处理。与传统线性化方法相比,BP神经网络能够有效拟合复杂的非线性函数关系。仿真和实测结果表明,该方法能有效降低复杂环境对定位精度的影响,E、N、U方向定位精度分别提高78.1%、72.8%、79.2%。
关键词
GNSS
复杂环境
高斯-赫尔模特模型
反向传播神经网络
误差估计
Keywords
GNSS
complex environments
Gauss
-
Helmert model
back
-
propagation neural network
error estimation
分类号
P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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作者
出处
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被引量
操作
1
基于神经网络-高斯赫尔默特模型联合多点GNSS定位方法
林海飞
彭友志
夏玉国
何浩鹏
《大地测量与地球动力学》
北大核心
2025
1
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