GPS单点定位误差混沌时间序列预测研究

"基于混沌时间序列的GPS单点定位误差预测方法 (2010年) - 孙罡，王昌明，张爱军" 本文主要探讨了一种利用混沌时间序列理论来预测GPS单点定位系统误差的方法。研究背景是GPS（全球定位系统）在各种领域的广泛应用，对于提高定位精度的需求日益增长。作者对由不同型号的GPS-OEM板和不同型号天线组成的GPS单点定位系统的定位误差进行了深入研究。 首先，通过对定位误差时间序列进行混沌特性分析，计算了最大Lyapunov指数，从而确认这些误差序列具有混沌行为。混沌理论是一种研究看似随机但实际上是确定性的复杂动态系统的方法，它揭示了在看似无规律的序列中可能隐藏的内在规律。 在此基础上，作者提出了基于混沌时间序列的预测模型，该模型旨在提前一步预测定位误差。他们对比了两种不同的预测工具：径向基函数（RBF）神经网络和Volterra滤波器。RBF神经网络是一种广泛应用的人工神经网络，擅长处理非线性问题，而Volterra滤波器则是一种高阶滤波器，特别适合处理非线性和记忆效应的问题。 实验结果显示，Volterra滤波器在预测精度上优于RBF神经网络，而且算法的实时性更强，这使得它成为处理此类问题的理想选择。Volterra滤波器不仅能提供更准确的误差预测，而且可以简化预测模型的复杂度，这对于实时系统中的应用至关重要。 这项研究的意义在于，通过理解和利用GPS定位误差的混沌特性，可以更有效地减少定位误差，提高GPS单点定位的精度，这对于依赖GPS的导航、测绘、交通管理等应用有着重要的实际价值。同时，这种混沌时间序列预测方法也为其他领域的非线性时间序列预测提供了借鉴。 关键词：GPS；单点定位；混沌时间序列预测；Lyapunov指数；RBF神经网络；Volterra滤波器 这篇文章属于工程技术领域，特别是信号处理和定位技术的研究论文，对于相关领域的研究人员和技术开发者来说，提供了有价值的方法和启示。