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文档简介

究精度的降低。因此，周跳检测和修复技术一直是GNSS研究领域的重点。全球导航卫星系统（GNSS）是一项重要的定位技术，可范围内的位置、速度和时间信息。然而，由于信号传输过程中的是由于接收机时钟漂移、天线移动等因素导致信号接收时间间隔算量小等优点。但是，单频双差方法在对高动态运动对象定位和度较弱的情况下效果不太理想。此外，传统的周跳检测和修复方依靠手工设置阈值或利用卡尔曼滤波等方法，容易受到噪声的影神经网络中，通过学习，神经网络可以自动判断测量值和差该方法的基本原理是：将待检测的测量值和差分值输入程中，将输入的正常值和有周跳的值同时作为训练数据，设定合差阈值，使神经网络可以自动学习，提高周跳检测和修复的精度和效率。在训练完成后，将待检测的测量值和差分值输入到神经网络复方法，通过将测量值和差分值输入到神经网络中进行学习现自动化检测和修复。实验结果表明，该方法具有更高的精响应速度，特别是在高动态运动对象定位和信号强度较弱

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