基于NAR动态神经网络的BDS周跳探测与修复方法

作     者：刘春 葸生宝 李维华 蒋文钢 陈豪 何敏 Liu Chun;Xi Shengbao;Li Weihua;Jiang Wengang;Chen Hao;He Min

作者机构：合肥工业大学电气与自动化工程学院合肥230009 黄山风景区管理委员会黄山245800 

出 版 物：《电子测量与仪器学报》 (Journal of Electronic Measurement and Instrumentation)

年 卷 期：2021年第35卷第7期

页      面：36-43页

核心收录：

学科分类：0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 081601[工学-大地测量学与测量工程] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0816[工学-测绘科学与技术] 

基　　金：合肥市北斗卫星导航重大应用示范项目资助 

主　　题：北斗卫星导航 周跳 提升小波 动态神经网络 非差观测模型 

摘      要：针对北斗导航定位系统(BDS)数据处理过程中出现的周跳问题,提出一种提升小波结合NAR动态神经网络的周跳探测与修复方法。首先构造了非差周跳检验量,通过提升小波法探测到周跳发生历元,再采用NAR动态神经网络法、改进BP神经网络法以及传统多项式拟合法,分析对比不同方法周跳修复效果。实验仿真结果表明,在周跳探测方面,提升小波法可有效探测0.2周以上的小周跳;在周跳修复方面,NAR神经网络比改进BP神经网络的拟合度提高40%左右,预测精度比改进的BP神经网络提高50%左右,比传统多项式拟合法提高10%以上,更适用于小周跳的探测与修复,进一步提高了定位精度。