利用BP神经网络优化差分GPS定位技术

"BP神经网络在差分GPS定位技术中的应用 (2008年)，刘英英等人，东北大学和沈阳理工大学" 本文是刘英英等作者于2008年发表的一篇自然科学论文，主要探讨了如何利用BP神经网络改进差分GPS（Differential GPS）的定位性能。差分GPS是一种通过比较GPS接收器和已知参考站之间的信号差异来提高定位精度的技术。然而，GPS移动终端由于其抗遮蔽性差，往往难以持续获得精确的位置信息。 作者首先分析了差分GPS的数学模型，该模型基于伪距差分法，通过计算移动终端与多个卫星之间的信号传播时间差来估算位置。然而，由于信号干扰、多路径效应以及移动终端自身的局限性，这种方法的定位结果可能不稳定且不连续。 为了解决这一问题，研究者引入了BP（Backpropagation）神经网络。BP神经网络是一种广泛用于模式识别和预测的机器学习算法，能够通过训练数据自我调整权重，以逼近复杂函数。在本研究中，BP神经网络被用来预测定位目标的位置，以提高定位信息的实时性和准确性。作者设计并确定了适合此任务的神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层，其中输入层接收来自差分GPS的观测数据，输出层则给出预测的位置坐标。 为了训练神经网络，研究人员使用了实际的GPS数据，这些数据包含了不同条件下的位置信息。通过反向传播算法，网络不断调整其内部参数，以最小化预测位置与真实位置之间的误差。随后，对训练好的神经网络模型进行了仿真测试，结果显示，该方法能够达到一定的定位精度，证明了利用BP神经网络进行差分GPS定位的有效性。 论文的关键词包括定位、差分GPS、BP神经网络、仿真和精度，表明研究的核心在于利用神经网络技术提升GPS定位的精度和可靠性。根据中图分类号（TP183）和文献标识码（A），这是一篇关于通信与信息技术领域的学术研究，对于理解和优化GPS定位系统，特别是在复杂环境下的定位性能，具有重要的理论和实践意义。