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基于阶次组合的GPS精密星历插值研究

采用Lagrange插值与线性逐次Neville插值两种方法对GPS卫星轨道进行了插值,比较了两种方法的特性及插值精度,结果表明两种方法虽然简单易实现,但当进行高阶插值时,边缘插值区间的精度较低。为解决该问题提出利用高次插值与低次插值相结合的方法进行轨道插值,算例证明,该插值方法可以改善插值精度。     

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基于经验模态分解与神经网络的信号预测

利用经验模态分解在处理非线性、非平稳信号以及人工神经网络可以较好地处理非线性问题的优点,通过经验模态分解把加入噪声的仿真信号分解成几个本征模态函数分量和一个趋势项,在分解过程中采用两种方法处理端点效应问题,结果表明两种方法都能很好的解决端点问题,然后对每个分量分别运用径向基函数神经网络进行预测,并重构出最后的预测结果。与不经EMD处理直接运用神经网络进行预测及真实数据进行对比,结果表明,相对于直接预测,该方法具有更好的预测效果。     

五次样条插值在GPS卫星轨道标准化中的应用

基于GPS广播星历,利用五次样条插值算法进行卫星轨道标准化计算,计算结果表明该方法具有较高的逼近精度及良好的整体光滑性,并且克服了其他插值方法的一些缺点.     

基于广义回归神经网络的GPS高程转换

为提高GPS高程转换的精度,采用广义回归神经网络(GRNN)进行拟合。将控制点的X、Y坐标作为网络输入,高程异常作为网络输出,采用实验数据训练网络,训练完成的网络作为模型进行高程异常预测。结果表明,GRNN方法具有较高的GPS转换精度。     

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