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🔥 内容介绍
GPS 信号的多路径衰减技术是指为减轻多路径效应影响，提高 GPS 信号质量和定位精度而采用的一系列技术措施。多路径效应是指 GPS 信号在传播过程中，除直接到达接收机的信号外，还会因反射、散射或绕射等现象产生间接路径信号，这些信号与直接信号叠加，导致接收机测得的距离出现偏差，影响定位精度。以下是一些常见的 GPS 信号多路径衰减技术：
- 天线设计优化
- 极化方式选择
：垂直极化天线相较于水平极化天线对多路径效应更为敏感，在多路径效应严重的环境下，采用垂直极化天线可获得更好的抗干扰性能。
- 辐射模式优化
：通过调整天线的辐射模式，使天线的主瓣远离反射面，可减少反射信号的能量。
- 天线布局优化
：在设计接收机天线阵列时，利用阵列信号处理技术可有效区分直射信号和反射信号，提高定位精度。
- 极化方式选择
- 接收机技术改进
- 窄相关技术
：该技术可以减少伪距测量中的多路径误差，通过缩小相关器的间距，能够更精确地测量信号的到达时间，从而提高定位精度。
- 多路径削减技术（MET）
：MET 技术通过对接收信号进行处理，识别并削减多路径信号的影响，可有效改善伪距观测值中多路径效应的影响。
- 削减多路径的延迟锁相环（MEDLL）
：MEDLL 技术在延迟锁定环的基础上进行改进，能够更有效地跟踪多路径信号，削减伪距与相位观测值中的多路径效应的影响。
- 窄相关技术
- 信号处理算法
- 自适应滤波技术
：利用自适应算法，如最小均方误差（LMS）算法，根据环境的变化动态调整滤波器参数，以达到最佳滤波效果，有效抑制多路径效应。
- 卡尔曼滤波技术
：卡尔曼滤波器通过建立状态方程和观测方程来估计和预测信号状态，从而减少多路径误差，在 GNSS 信号处理中广泛应用。
- 自适应滤波技术
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
256, 257, 258, 469, 470, 471, 472, ...
473, 474, 509, 512, 513, 514, 515, 516, 859, 860, ...
861, 862 ... end of shifts for GPS satellites
... Shifts for the ground GPS transmitter are not included
... Shifts for EGNOS and WAAS satellites (true_PRN = PRN + 87)
145, 175, 52, 21, 237, 235, 886, 657, ...
634, 762, 355, 1012, 176, 603, 130, 359, 595, 68, ...
386];
%--- Pick right shift for the given PRN number ----------------------------
g2shift = g2s(PRN);
%--- Generate G1 code -----------------------------------------------------
%--- Initialize g1 output to speed up the function ---
g1 = zeros(1, 1023);
%--- Load shift register ---
reg = -1*ones(1, 10);
%--- Generate all G1 signal chips based on the G1 feedback polynomial -----
for i=1:1023
g1(i) = reg(10);
saveBit = reg(3)*reg(10);
reg(2:10) = reg(1:9);
reg(1) = saveBit;
end
%--- Generate G2 code -----------------------------------------------------
%--- Initialize g2 output to speed up the function ---
g2 = zeros(1, 1023);
%--- Load shift register ---
🔗 参考文献
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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌟 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化
🌟 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、
🌟 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌟 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌟电力系统方面
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🌟 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌟 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌟 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
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