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Random Forest-Based Optimization Algorithm for Shipborne GNSS Vector Tracking Loop
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AI
DOI：10.1080/01490419.2025.2575974.png)
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摘要
En 中文
全球导航卫星系统（GNSS）是实现全球定位的关键技术。在GNSS接收机中，矢量跟踪环（VTL）作为一种先进的信号处理方法，相较于标量跟踪环（STL），具有更强的抗干扰能力和动态环境下的鲁棒性。然而，传统VTL在低信噪比（SNR）、信号遮挡、多径效应和非视距场景等条件下面临严峻挑战。这些挑战可能影响系统的稳定性和可靠性，导致显著的定位误差或导航失败。为解决此问题，本文提出了一种基于随机森林（RF）的船载GNSS VTL优化方法。首先，识别卫星信号SNR、卫星仰角和坐标信息为关键特征，而VTL在良好信号条件下得到的伪距和伪距率误差作为输出变量。通过采用改进的集成袋装决策树学习方法，构建了伪距和伪距率误差的预测模型。船载实验结果表明，在信号遮挡区域，所提出的基于RF的VTL（RFVTL）优化方法相较于传统VTL和带环路滤波器的VTL，分别将水平定位精度提升了94%和72%。
Keyword:
random forest
vector tracking loop
ship navigation system
期刊
M
IF:
1.4
论文数:
21
被引数:
1
机构
引用论文
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