RTCM电文在GPS差分定位中的解析与应用

需积分: 50 22 下载量 137 浏览量 更新于2024-08-09 收藏 7.92MB PDF 举报
"本文主要探讨了GPS差分协议中的RTCM电文分析及其应用,并结合人工神经网络的原理进行了详细阐述。RTCM(Radio Technical Commission for Maritime Services)电文是GPS差分定位中的一种标准通信协议,用于传输改正数据,提高定位精度。文章涉及的关键知识点包括: 1. GPS差分协议RTCM电文: GPS差分是一种通过修正GPS卫星信号误差来提高定位精度的技术。RTCM电文包含修正信息,如钟差、轨道参数等,这些信息被发送给接收机,用于校正原始GPS信号处理后的位置计算。 2. 输入模式与存储模式的匹配: 在人工神经网络的框架下,输入模式与已存储的模式类(R层神经元的存储模式)进行匹配。匹配程度是通过计算输入模式与存储模式的相似度来评估的,这涉及到权值向量(Bj和Tj)的匹配计算。 3. 神经元竞争机制: 当输入模式与存储模式匹配度最高时,对应的神经元成为竞争获胜神经元,其输出为1,其他神经元为0。匹配度的计算基于点积(net j = BTj X),选取点积最大的神经元作为获胜者。 4. 控制信号的作用: - G2信号检测输入模式是否为0,G1信号在开始时为1,促使C层的初始设置,后续变为0,让C值由输入模式和反馈的存储模式比较决定。 - Reset信号用于在匹配度未达到预设阈值时,使获胜神经元无效,确保网络继续寻找更合适的匹配。 5. 网络运行阶段: - 匹配阶段:网络等待输入模式,当输入非零模式时,开始匹配计算。 - 比较阶段:R层的输出信息(外星权向量)返回C层,比较输入模式与存储模式的相似度。 6. 权值调整规则: - 如果相似度超过参考门限,获胜神经元的权值会调整,以更好地适应新的输入模式。 - 若未超过门限,则检查次高匹配度的模式类,直至找到匹配或创建新模式类。 7. 人工神经网络的应用: - 人工神经网络作为一种模拟人脑学习和识别模式的工具,用于模式分类、识别和预测等多种任务。书中《人工神经网络教程》详细介绍了神经网络的基础理论、设计方法和实际应用,适合相关专业学生和研究人员学习。 8. 人工神经网络的发展与应用: - 人工神经网络的研究始于对人脑功能的模拟,通过不断的学习和优化,能够在许多领域如控制、信息处理等实现智能化。 以上内容涵盖了GPS差分协议中的关键技术点和人工神经网络的核心运行原理,为理解和应用这些技术提供了基础。"