IDNN的GP S动态测量多周跳探测与修复模型

• 作者: 何美琳 周吕 潘元进 申文斌 鸿雁
• 来源期刊: 测绘科学技术学报
• 学科: 地球科学
• 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
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 页码范围: 454-458
• 页数: 5页
• 分类号: P228
• 字数: 3600字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6338.2014.05.003

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	申文斌	武汉大学测绘学院	44	185	8.0	11.0
2	鸿雁	桂林理工大学测绘地理信息学院	8	65	5.0	8.0
4	潘元进	武汉大学测绘学院	3	7	1.0	2.0
5	周吕	武汉大学测绘学院	14	38	4.0	5.0
6	何美琳		3	11	1.0	3.0