基于序列学习的北斗周跳探测与修复方法

发布时间：2017-03-25 21:06

  本文关键词：基于序列学习的北斗周跳探测与修复方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：北斗卫星导航系统(COMPASS)是中国正在实施的自主研发、独立运行的全球卫星导航系统,与美国GPS、俄罗斯GLONASS、欧盟伽利略系统并称为全球四大卫星导航系统,目前正处于组网阶段。随着北斗卫星导航系统的不断完善,相应的技术研究和应用推广已成为热点。在北斗导航的各种高精度应用中,卫星信号的周跳会直接影响应用的精度,因此周跳的探测与修复是必须解决的关键问题。本文重点研究并提出一种北斗卫星信号的周跳探测与修复方法,并通过实验验证方法的综合有效性。本文的主要内容和创新之处如下：(1)提出一种基于序列学习的卫星信号周跳探测与修复方法。基于贯序极限学习机理论(Online-Sequential Extreme Learning Machine, OS-ELM),提出了一种基于贯序极限学习机的卫星信号周跳探测与修复方法。首先对载波相位进行高阶差分,并进行相空间重构；然后利用贯序极限学习机训练预测模型,并通过预测的方式探测高阶差分序列中的周跳。该方法可以有效探测小周跳(3周),而且不需要增加额外辅助信息,具有创新性和技术进步。(2)采用北斗Ⅱ单频接收机对本文提出的方法进了有效性验证。通过北斗Ⅱ单频接收机采集北斗Ⅱ载波相位数据,验证基于OS-ELM的周跳探测与修复方法。通过更改不同的节点数,探讨了预测模型的输入输出和隐含层节点个数配置：通过更改不同激励函数,讨论了激励函数对于预测模型的作用和影响。同时通过几种常用方法的对比实验总结了本文方法的特点和适用性。
【关键词】：北斗卫星导航系统 周跳探测与修复 序列学习 人工神经网络 在线贯序极限学习机
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TN967.1;P228.4
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-14
• 第一章 绪论14-31
• 1.1 课题研究的背景和意义14
• 1.2 北斗卫星导航系统简介14-26
• 1.2.1 发展历史及现状14-18
• 1.2.2 信号特征和主要观测量18-21
• 1.2.3 主要误差及其解决办法21-24
• 1.2.4 北斗组合观测量24-26
• 1.3 周跳探测与修复方法研究现状26-28
• 1.4 序列学习的发展历程28-29
• 1.4.1 序列学习28
• 1.4.2 在线贯序极限学习机(OS-ELM)28-29
• 1.5 本文的主要研究内容29-31
• 1.5.1 课题来源29
• 1.5.2 论文主要工作29
• 1.5.3 各章内容安排29-31
• 第二章 北斗周跳探测与修复基本理论与方法31-47
• 2.1 周跳问题31-32
• 2.1.1 周跳的概念31
• 2.1.2 周跳产生的原因31-32
• 2.1.3 周跳的影响32
• 2.2 周跳探测与修复理论32-35
• 2.2.1 周跳探测与修复的目的32-33
• 2.2.2 周跳探测与修复的过程33
• 2.2.3 周跳检测量的构造33-35
• 2.3 周跳探测与修复的已有方法35-41
• 2.3.1 高次差法36-37
• 2.3.2 多项式拟合法37-38
• 2.3.3 卡尔曼滤波法38-39
• 2.3.4 神经网络法39-41
• 2.4 基于序列学习的周跳探测与修复方法41-46
• 2.4.1 基于序列学习的载波相位建模41-45
• 2.4.2 基于序列学习的周跳探测与修复过程45-46
• 2.5 本章小结46-47
• 第三章 北斗周跳探测与修复实验分析47-58
• 3.1 载波相位数据特性分析47-48
• 3.2 高次差法验证48-50
• 3.3 多项式拟合法验证50-51
• 3.4 本文提出方法验证51-56
• 3.4.1 参数选择51-55
• 3.4.2 不同采样率下的探测验证55-56
• 3.5 本章小结56-58
• 第四章 总结与展望58-60
• 4.1 总结58
• 4.2 未来工作展望58-60
• 参考文献60-63
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况63-64

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本文编号：267769