【摘 要】
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在城市、森林等复杂环境下传统矢量跟踪环路性能已经无法满足要求,严重影响了GNSS接收机定位导航的精度和实时性。针对上述问题,本文提出了一种神经网络辅助的GPS/BDS矢量跟
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在城市、森林等复杂环境下传统矢量跟踪环路性能已经无法满足要求,严重影响了GNSS接收机定位导航的精度和实时性。针对上述问题,本文提出了一种神经网络辅助的GPS/BDS矢量跟踪环路(VTL)来改善在复杂环境下接收机的性能。在VTL中,通道采用预滤波器与导航滤波器级联的形式,替代了传统矢量跟踪环路中的鉴别器与导航滤波器级联的形式,在提高了PVT解算精度的同时,降低了计算量。使用解算参数对径向基函数神经网络(RBFNN)进行训练,保证了在卫星信号质量较差情况下的矢量跟踪环路的可靠性。通过仿真证明了矢量跟踪环路的性能优于传统的矢量跟踪环路。
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