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Real time GPS Positioning of LEO Satellites Mitigating Pseudorange Multipath through Neural Networks

机译：通过神经网络减少伪距多径的LEO卫星的实时GPS定位

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A method for real-time positioning of LEO satellites using dual frequency GPS receivers is presented. It is based on an a priori ground estimation of a pseudorange multipath map computed by means of a Self-Organizing Map neural network algorithm. The generated map characterizes the multipath environment of the satellite. This a priori estimation allows a real time correction of the pseudorange observables onboard the LEO satellite with a number of parameters affordable for space applications in terms of CPU and memory usage. The novelty of the approach consists of the use of neural networks to reduce the number of parameters and the use of a hybrid offline-online method. Precise IGS clocks and orbits have been used to measure the impact of these corrections in the navigation solution. Improvements in 3D positioning error of about 40%-50% for SAC-C (obtaining errors ～90cm) and 25%-35% for CHAMP (obtaining errors ～70cm) are demonstrated.
机译：提出了一种使用双频GPS接收机实时定位LEO卫星的方法。它基于通过自组织映射神经网络算法计算的伪距多径映射的先验地面估计。生成的地图表征了卫星的多径环境。这种先验估计可以对LEO卫星上的伪距观测值进行实时校正，其中就CPU和内存使用而言，这些参数对于空间应用而言是可以承受的。该方法的新颖性包括使用神经网络减少参数的数量以及使用混合脱机在线方法。精确的IGS时钟和轨道已用于测量导航解决方案中这些更正的影响。已证明SAC-C的3D定位误差可提高约40％-50％（误差达到90cm），而CHAMP的3D定位误差可提高25％-35％（误差达到70cm）。

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