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公开(公告)号：CN115856963A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211505735.0
申请日：2022-11-28
Applicant: 上海交通大学 , 上海西虹桥导航技术有限公司 , 华东理工大学
Abstract: 本发明涉及室外卫星定位技术领域，且公开了基于深度神经网络学习的高精度定位算法，将定位流程分位测速和定位两部分同时进行，测速部分使用了多普勒测速算法与LGBM机器学习模型；定位部分使用了加权最小二乘与卡尔曼滤波算法；通过对速度数据和位置数据分别修正，然后将两种数据融合，最后通过LSTM神经网络对定位结果进行修正的策略以实现精确的定位，将定位流程分为测速、定位两部分来处理，有更好的机器学习效果，利用了机器学习抗干扰能力强的优点，且时间成本基本只集中在前期训练过程、而后期分类速度快所以时效性强的特点，实现了一种更精确、更高效、抗干扰性能更强的定位方法。
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