近年來(lái),隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和人們生活水平的提高,基于位置的服務(wù)越來(lái)越多。定位技術(shù)在軍事、生活和科研等領(lǐng)域扮演著越來(lái)越重要的角色。衛(wèi)星定位技術(shù)是現(xiàn)如今室外定位的主流技術(shù),衛(wèi)星定位有定位精度高、用途范圍廣、覆蓋面積大和全天候作業(yè)等特點(diǎn)。但是,衛(wèi)星定位也有信號(hào)不穩(wěn)定,信號(hào)周期較長(zhǎng)等缺陷。針對(duì)衛(wèi)星定位的缺陷,本課題提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的衛(wèi)星定位誤差補(bǔ)償技術(shù),將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到衛(wèi)星定位誤差補(bǔ)償中。首先,通過(guò)采集大量數(shù)據(jù),訓(xùn)練出良好的誤差補(bǔ)償模型,在衛(wèi)星定位出現(xiàn)誤差時(shí)及時(shí)對(duì)誤差進(jìn)行補(bǔ)償以達(dá)到高精度定位的目的,提高了衛(wèi)星定位的魯棒性。在研究過(guò)程中,本課題從深度學(xué)習(xí)入手。研究了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)、深度信念網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Network,DBN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network RNN)這三種主流的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。充分了解三種網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)后,本課題使用在中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所采集的衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)對(duì)三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,使用三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別建立誤差補(bǔ)償模型,對(duì)衛(wèi)星定位進(jìn)行誤差補(bǔ)償。經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn),本課題所述的誤差補(bǔ)償模型取得了良好的補(bǔ)償效果,有效地解決了衛(wèi)星定位在出現(xiàn)信號(hào)波動(dòng)、遮擋等情況下的定位偏移,提高了衛(wèi)星定位的魯棒性。本課題提出了三種誤差補(bǔ)償模型,經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn),基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差補(bǔ)償模型取得了最佳的補(bǔ)償效果,經(jīng)過(guò)補(bǔ)償后的衛(wèi)星定位誤差在1米至3米的范圍內(nèi),滿足精確定位的要求。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：P228.4;TP183
【部分圖文】：

分類還可以用來(lái)識(shí)別特征，預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。??深度信念網(wǎng)絡(luò)從本質(zhì)上來(lái)講是概率生成模型，這種模型與傳統(tǒng)的判別模型不??同。深度信念網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖２－１所示：??ＤＢＮ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ??Ｈｉｎｔｏｎ?ｅｔ?ａＬ，?２００６??＾咖??Ｄｉｒｅｃｔｅｄ??＾?ｂｅｌｉ８ｆｎｅｌＳ??ｖ??圖２－１深度信念網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖??在繼續(xù)介紹深度信念網(wǎng)絡(luò)之前，為了便于理解，首先介紹一下限制玻爾茲曼??６??

同時(shí)，在玻爾茲曼集中，輸入數(shù)據(jù)層ｖ和隱藏層ｈ的全概率分布Ｐ（ｖ，ｈ）滿足??玻爾茲曼分布，我們就稱這個(gè)模型是限制玻爾茲曼機(jī)（ＲＢＭ）［３Ｇ＿３２１。限制玻爾茲??曼機(jī)的結(jié)構(gòu)如圖２－２所示??ｈｉｄｄｅｎ?ｖａｒｉａｂｌｅｓ??ｉｍａｇｅ?ｖｉｓｉｂｌｅ?ｖａｒｉａｂｌｅｓ??圖２－２限制玻爾茲曼機(jī)示意圖??一個(gè)典型的深度信念網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖２－３所示，深度信念網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)限制玻爾??茲曼機(jī)層組成，由于限制玻爾茲曼機(jī)的特性，深度信念網(wǎng)絡(luò)被分為兩層，一個(gè)可??視層和一個(gè)隱藏層。可視層和隱藏層之間存在連接，但是和限制玻爾茲曼機(jī)一樣，??層內(nèi)單元之間沒(méi)有連接�？梢晫佑糜诒憩F(xiàn)出訓(xùn)練數(shù)據(jù)間的相關(guān)性，隱藏層則負(fù)責(zé)??去捕捉這些相關(guān)性。??如圖２－３所示，深度信念網(wǎng)絡(luò)的連接是通過(guò)生成的權(quán)值進(jìn)行確定，而權(quán)值的??生成方式是通過(guò)自頂向下的方式進(jìn)行生成。每一個(gè)限制玻爾茲曼機(jī)為一個(gè)獨(dú)立的??單元，根據(jù)權(quán)值進(jìn)行連接，這種方式與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比更易于網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和??權(quán)值的連接。??７??

同時(shí)，在玻爾茲曼集中，輸入數(shù)據(jù)層ｖ和隱藏層ｈ的全概率分布Ｐ（ｖ，ｈ）滿足??玻爾茲曼分布，我們就稱這個(gè)模型是限制玻爾茲曼機(jī)（ＲＢＭ）［３Ｇ＿３２１。限制玻爾茲??曼機(jī)的結(jié)構(gòu)如圖２－２所示??ｈｉｄｄｅｎ?ｖａｒｉａｂｌｅｓ??ｉｍａｇｅ?ｖｉｓｉｂｌｅ?ｖａｒｉａｂｌｅｓ??圖２－２限制玻爾茲曼機(jī)示意圖??一個(gè)典型的深度信念網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖２－３所示，深度信念網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)限制玻爾??茲曼機(jī)層組成，由于限制玻爾茲曼機(jī)的特性，深度信念網(wǎng)絡(luò)被分為兩層，一個(gè)可??視層和一個(gè)隱藏層。可視層和隱藏層之間存在連接，但是和限制玻爾茲曼機(jī)一樣，??層內(nèi)單元之間沒(méi)有連接�？梢晫佑糜诒憩F(xiàn)出訓(xùn)練數(shù)據(jù)間的相關(guān)性，隱藏層則負(fù)責(zé)??去捕捉這些相關(guān)性。??如圖２－３所示，深度信念網(wǎng)絡(luò)的連接是通過(guò)生成的權(quán)值進(jìn)行確定，而權(quán)值的??生成方式是通過(guò)自頂向下的方式進(jìn)行生成。每一個(gè)限制玻爾茲曼機(jī)為一個(gè)獨(dú)立的??單元，根據(jù)權(quán)值進(jìn)行連接，這種方式與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比更易于網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和??權(quán)值的連接。??７??
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本文編號(hào)：2856482