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GPS载波相位平滑伪距-CSDN下载
GPS载波相位平滑伪距-CSDN下载
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Matlab
单点定位
相位平滑伪距
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GPS载波相位平滑伪距单点定位 仅供参考学习
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GPS载波相位平滑伪距
浏览:38
5星 · 资源好评率100%
GPS载波相位平滑伪距的单点定位代码,本代码属于matlab源代码,自带数据文件,程序可以运行,仅供参考学习使用。
GPS载波相位平滑伪距.2018_03_16
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GPS载波相位平滑伪距单点定位 仅供参考学习
GPS载波相位平滑伪距精度分析与应用探讨 (2005年)
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分析了载波相位平滑伪距在动态短基线解算、精密单点定位、动态长基线解算的精度,提出了载波相位平滑伪距在多种高精度定位中的应用。
GPS载波相位定位技术的研究
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GPS载波相位定位技术的研究,GPS载波相位定位技术的研究
载波相位测量的定位算法
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载波相位测量的定位算法,PDF文件。
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载波相位平滑伪距在GPS_SINS紧组合导航系统中的应用.pdf
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自适应单频GPS载波平滑伪距算法研究.pdf
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基于低价单频接收机的最优载波相位平滑伪距.docx
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GPS相位平滑伪距差分定位中若干问题的探讨.pdf
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Main_伪距平滑_载波相位平滑伪距_载波相位_平滑伪距_
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5星 · 资源好评率100%
载波相位平滑伪距,针对伪距的异常情况,利用载波相位进行平滑处理
matlab_用于载波平滑伪距的单点定位程序,GPS载波相位平滑伪距
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5星 · 资源好评率100%
matlab_用于载波平滑伪距的单点定位程序,GPS载波相位平滑伪距
利用载波相位观测值平滑伪距观测值的原理
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4星 · 用户满意度95%
详细讲述了利用载波相位观测值对伪距观测值进行平滑的原理,给出了计算公式。文档虽是英文版,但是浅显易懂,相信对于稍有GPS专业知识的,都不会难。
射频与基带参考时钟不同源对GPS载波相位平滑伪距定位的影响.pdf
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射频与基带参考时钟不同源对GPS载波相位平滑伪距定位的影响.pdf
伪距单点定位+载波相位平滑伪距
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matlab 伪距单点定位,包含rinex 导航文件和观测文件读取方法,同时还进行了地球自转改正,卫星钟误差改正,接收机钟误差改正,地球自转改正,相对效应改正,电离层改正和对流层改正。 第二部分为载波相位平滑伪距 ,包括参数设置,读取导航文件与观测文件 %===================参数设置========================== L=2; %1=P1, 2=P2 选
北斗系统载波相位平滑伪距研究 (2012年)
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首先阐述了单频载波相位平滑伪距的基本原理,然后在北斗系统星座环境下.对载波相位平滑前后北斗的伪距差分定位误差进行了仿真对比。结果表明,采用载波相位对码伪距进行平滑,明显改善了伪距定位的精度,较好地消除了接收机测量噪声和多路径等误差影响,使得伪距定位解的精度更加稳定和精确。
单频载波相位移动开窗平滑伪距算法及精度分析.docx
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基于补充卡尔曼滤波的载波相位平滑伪距算法 (2008年)
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在高精度GPS接收机的基带信号处理中,利用载波相位对码伪距观测量进行平滑可以获得比伪码测量更高的精度。传统的载波相位平滑伪距算法适用于平滑历元数较少的情况,对短时多历元平滑的情况并不适用。针对这一问题,详细分析了传统载波相位平滑伪距算法在多历元平滑时所存在的不足,提出了在基带信号处理中采用补充卡尔曼滤波进行相位平滑伪距的算法,并给出了相应的数学解算过程和算法适用条件。仿真分析结果表明,由于补充卡尔
载波相位平滑伪距算法研究与精度分析
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伪距测量值是GPS接收机最基本的距离测量量,对导航定位的精度具有重要影响,通过一些方法提高伪距精度可以有效改善定位精度,而载波相位平滑伪距是提高伪距精度的一种简单有效的方法。文章在阐述平滑伪距原理的基础上,介绍了一种载波相位平滑伪距技术,并详细分析了平滑窗口、周跳判断门限的选取对该技术平滑效果的影响。以高动态数据为例,确定参数的合理取值,进行定位精度分析和伪距精度改进分析,并从统计角度
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载波相位平滑伪距可以有效地提高北斗伪距定位的解算精度,传统的Hatch滤波由于平滑窗口大小是固定的,在持续定位解算中容易发散,因此必须合理地选择平滑窗口的大小。通过分析平滑因子的影响因素,利用改进的粒子群...
GPS卫星单点定位程序-利用伪距-VC++
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载波相位平滑伪距的自适应衰减因子Kalman滤波算法研究.pdf
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多频载波相位混合伪距组合解算模糊度研究.pdf
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第六讲 伪距测量与载波相位测量
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LSTM时间序列神经网络预测MATLAB代码
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MATLAB代码,直接运行,可以换数据。
Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归
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1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出,数据回归预测 3. 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据,暂无版本限制,推荐2018B及以上版本 注:采用 Libsvm 工具箱(无需安装,可直接运行),仅支持 Windows 64位系统
Matlab 基于BP神经网络的数据分类预测 BP分类
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1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出(类别),数据分类预测 3. 评价指标包括:准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据,要求 Matlab 2018B及以上版本
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