基于北斗定位的多义路径识别解决方案

针对高速公路路网络存在的多义路径问题,提出一种基于北斗定位技术的高速公路通行卡设计方案。将北斗芯片与高速公路ETC通行卡集成,在车辆行驶过程中精确记录其位置信息,并将其与地图数据进行匹配,得到车辆的实际行驶轨迹,并以此为依据收取通行费用,有效避免多义路径现象,有助于实现高速公路大范围联网收费。与目前已有的RFID标识站方案及车牌自动识别方案相比,本方案具有识别结果精确、对现有系统改动较小、受外界影响较小等特点,具有广泛的应用价值。     

神经网络在导航卫星钟差预报中的应用CSCD

为提高导航卫星钟差预报精度,提出一种神经网络和多项式相结合的钟差预报方法,该方法在根据星载原子钟物理特性进行多项式模型预报后,采用神经网络对多项式模型预报误差进行建模,以实现导航卫星钟差预报精度补偿。为验证本文提出的预报模型的可行性和有效性,利用实测的COMPASS导航卫星钟差数据进行钟差预报精度分析,并与传统的多项式模型预报精度进行比较。结果表明:基于神经网络建立的组合预报模型能有效提高导航卫星钟差的预报精度。     

时标偏差对站间双向时间比对的影响分析

基于站间双向时间比对的基本原理,讨论了时标偏差对站间双向时间比对精度的影响,并利用实测的站间双向测距值,计算比较了存在不同时标偏差情况下站间双向时间比对的结果和精度。结果表明:时标偏差影响体现的是伪距变率项和伪距径向加速度项;当时标偏差不大于1 s时,时标偏差影响主要体现的是伪距变率项;时标偏差符号相反时,对站间双向时间比对结果的影响大小一致,符号相反;时标偏差越大,对站间双向时间比对结果的影响越大。     

灰色模型在卫星钟差预报中的缺陷分析

卫星钟差预报是时间同步的关键技术之一,方法繁多。针对灰色模型在卫星钟差预报中的应用,以GPS Rb钟钟差预报为实例,从模型构造上分析了该模型在卫星钟差预报中存在的缺陷,有利于该模型的改进和完善。     

两种模型用于卫星钟差预报的性能分析

利用二次多项式和GM（1,1）灰色系统两种模型对GPS卫星钟差进行了预报分析。计算结果表明：在短期（1d）预报中,两者的预报误差在1ns量级以内;在长期（210d）预报中,灰色模型预报精度明显高于二次多项式模型预报精度,并且灰色模型长期（210d）预报Cs钟的精度高于Rb钟。