| 基于LS-SVM的多系统融合GNSS-MR潮位反演 |
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| 引用本文： | 游高冲,郭杭,罗孝文,尹海博,王朝阳.基于LS-SVM的多系统融合GNSS-MR潮位反演[J].海洋学研究,2022,40(1):72-80. |
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| 作者姓名： | 游高冲 郭杭 罗孝文 尹海博 王朝阳 |
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| 作者单位： | 1.南昌大学信息工程学院，江西 南昌 330031；
2.自然资源部第二海洋研究所，浙江 杭州 310012 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(41764002)； |
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| 摘 要： | 针对单系统GNSS-MR潮位监测中反演精度和时间分辨率低的问题，提出了一种基于LS-SVM的多系统融合潮位反演方法。利用香港HKQT站连续30 d的GPS、BDS、Galileo、GLONASS卫星观测数据进行实验，比较了基于滑动窗口最小二乘法、SVR、LS-SVM三种多系统融合方法。结果表明：基于LS-SVM的多系统融合潮位反演与单系统GNSS-MR潮位反演RMSE最小的BDS系统相比，RMSE值减小了55.8%、相关系数提高了4.1%;与单系统潮位反演时间分辨率最高的GLONASS系统相比，时间分辨率提高了59.3%;与基于SVR模型的多系统融合潮位反演相比，RMSE值减小了52.3%,相关系数提高了2.2%;与基于滑动窗口最小二乘法的多系统融合潮位反演相比，RMSE值减小了41.1%,相关系数提高了1.2%。基于LS-SVM的多系统融合潮位反演比滑动窗口最小二乘法、SVR算法具有更优的潮位反演性能。
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| 关 键 词： | 海平面高度 GNSS-MR 全球导航卫星系统 多路径 机器学习 |
Multi-system fusion GNSS-MR tide level inversion based on LS-SVM |
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| YOU Gaochong,GUO Hang,LUO Xiaowen,YIN Haibo,WANG Zhaoyang.Multi-system fusion GNSS-MR tide level inversion based on LS-SVM[J].Journal of Marine Sciences,2022,40(1):72-80. |
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| Authors: | YOU Gaochong GUO Hang LUO Xiaowen YIN Haibo WANG Zhaoyang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | sea level GNSS-MR GNSS multipath machine learning |
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