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Application of Mean Field Annealing Algorithms to GPS-Based Attitude Determination

机译：平均场退火算法在基于GPS的姿态确定中的应用

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This paper researches the attitude determination of a body based on GPS carrier phase measurement, and the algorithms used is the mean field annealing neural network(MFANN), which has the advantages of high accuracy and rapidity. The MFANN approach is a combination of the competitive Hopfield neural network and the stochastic simulated annealing technique, which is efficacious in resolving the optimal attitude determination. Firstly, the fundamental principle of GPS attitude determination is described, then a test platform of attitude determination is set up, and the MFANN algorithm is verified to resolve integer ambiguity and azimuth angles. Lastly, the experimental example is presented by means of MFANN, and it shows that this method is effective.
机译：本文研究了基于GPS载波相位测量的人体姿态确定方法，采用的算法是平均场退火神经网络（MFANN），具有精度高，速度快的优点。 MFANN方法是竞争性Hopfield神经网络和随机模拟退火技术的结合，可有效解决最佳姿态确定问题。首先介绍了GPS姿态确定的基本原理，然后建立了姿态确定测试平台，并验证了MFANN算法解决整数模糊度和方位角的问题。最后，通过MFANN给出了实验实例，表明该方法是有效的。

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