深度学习辅助的GNSS定位系统使用教程

深度学习辅助的GNSS定位系统使用教程

1. 项目目录结构及介绍

本项目是基于全球导航卫星系统（GNSS）的定位估计，使用深度神经网络进行校正的开源项目。项目的目录结构如下：

deep_gnss/
│
├── config/              # 存放配置文件
├── data/                # 包含示例数据文件
├── py_scripts/          # 独立的Python脚本，用于生成模拟数据以及训练和评估神经网络
├── src/                 # 核心功能模块
│   ├── correction_network/  # 定义PyTorch数据加载器和网络模型
│   ├── gnss_lib/         # 包含用于模拟/查找预期GNSS测量的代码
│   └── totalrecall/      # 定义用于基于预定的2D NED轨迹模拟测量的函数和代码
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md            # 项目说明文件
└── environment.yml      # 环境配置文件

2. 项目的启动文件介绍

本项目中的启动文件主要是py_scripts目录下的train_*.py脚本。这些脚本是用来启动深度神经网络的训练过程的。运行以下命令来启动训练：

python train_*.py prefix="name_of_your_experiment_here"

此外，data_gen.py脚本用于生成模拟数据，可以通过以下命令运行：

python data_gen.py

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于config/目录下，包含了用于设置脚本超参数的.yml文件。这些文件可以根据用户的需求进行修改，以调整神经网络的训练过程和其他相关参数。配置文件的内容包括但不限于：

• 神经网络的结构参数
• 训练过程的参数，例如学习率、批大小等
• 数据处理和模拟的参数

要创建项目的运行环境，需要使用environment.yml文件，该文件定义了项目运行所需的Python环境和依赖库。可以使用以下命令创建环境：

conda env create -f environment.yml

以上就是本项目的基本使用教程，如果有任何问题或者需要进一步的帮助，请参考项目README文件或联系项目维护者。