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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第二十研究所

摘要：本发明提供了一种基于神经网络的Loran‑CASF修正方法，首先是建立Loran‑C导航信号覆盖范围内栅格化的ASF修正数据库，然后利用建立好的ASF修正数据库对用户集成终端设备上的Loran‑C导航定位数据进行修正。本发明采用神经网络算法，不需要关注影响ASF值条件之间的数学关系，生成Loran‑C导航系统的栅格化修正数据库，得到发射信号到接收机之间在传输路径上的总时延，利用二维位置解算算法，得出接收机的经纬度，相较于只关注经纬度与ASF值之间关系的神经网络算法，本发明着重分析对ASF值有较大影响的温度、湿度、大地电导率及大气折射率与ASF值之间的关系。

主权项：1.一种基于神经网络的Loran-CASF修正方法，其特征在于包括下述步骤：步骤1：Loran-C导航信号覆盖范围内栅格化ASF修正数据库模型建立；1根据GIS地图信息，设计Loran-C非实时ASF修正数据库栅格分辨度和数据库栅格格式，经纬度栅格分辨度：0.5度×0.5度，并以此对地图进行栅格化处理；2根据GIS地图信息，设计Loran-C导航信号覆盖范围栅格化格式Gglong，lat，d，g＝1，2，…n，其中，long、lat分别为栅格Gg的中心经度和纬度，d为栅格上下左右边界距离中心点的法线距离，n为修正数据库栅格总数，；3利用集成应用终端同时采集卫导定位结果和Loran-C定位结果，根据发射塔到测试平台的信号传播路径，对路径所经过的栅格时延传输修正量Dasf进行计算，并结合影响Loran-C传播时延因素数值生成ASF时延修正标准格式测试数据，所述时延因素数为大地电导率、大气折射率、温度和湿度；4建立非实时ASF时延修正数据神经网络模型，将大地电导率、大气折射率、温度、湿度作为神经网络的输入，时延传输修正量Dasf作为神经网络的输出；具体步骤为：采样数据的归一化处理，根据集成应用终端卫导定位结果确定用户所在栅格位置Gg，并根据计算分析出信号在栅格Gg的传播距离dg和传输时延tg，则在栅格Gg中的单位传输时延为Δt＝tgdg；令采样时刻栅格Gg的地理环境数据信息大地电导率、光照折射率、温度、湿度作为神经网络的输入层，为4个输入神经元，记为Xk＝[xk1，xk2，xk3，xk4]k＝1，，…N；神经网络的输出层为1个神经元，记为Yk＝yk1k＝1，2，…N，yk1代表神经网络实际输出的栅格Gg单位传输时延Δt；得到非实时ASF时延修正数据的神经网络模型；5利用步骤3得到的测试样本数据以及步骤4建立的神经网络模型，初始化预处理后训练非实时ASF时延修正神经网络模型，并生成神经网络模型权值参数文件.txt；初始化预处理后训练非实时ASF时延修正神经网络模型的具体步骤如下：a设置神经网络的输入层第i个神经元与隐藏层第h个神经元之间的连接权为vih，隐藏层第h个神经元与输出层第j个神经元之间的连接权为whj；隐藏层第h个神经元接收到的输入为隐藏层第h个神经元的输出为bh＝fαh；输出层第j个神经元接收到的输入为实际输出为ykj＝fβj-θj；设神经网络中神经元变换函数采用如下双曲函数： 其输出量是-1到1之间的连续量，实现从输入到输出的非线性影射；bOk＝[ok1]k＝1，2，…N，ok1代表神经网络期望输出的栅格Gg单位传输时延Δt，即归一化后的单位传输时延；取拟合误差的代价函数为： c基于梯度下降策略，调整连接权系数以使代价函数Ek最小； 所以Δwhj＝ηykj1-ykjokj-ykjbh，同理可得Δvib；神经网络输入层的神经元为4个，隐藏层的神经元为5个，输出层的神经元为1个，通过对采样样本的训练，获得神经网络的连接权系数，并使代价函数Ek最小；步骤2：用户集成终端设备上的Loran-C导航定位数据修正；1用户的集成应用终端获取Loran-C粗定位结果后，将相关导航定位数据信息发送到ASF时延修正数据库；2Loran-C非实时ASF时延修正数据库根据Loran-C接收机粗定位数据信息，计算并确定信号传播路径上经过的栅格Gj，j＝1，…，m，m为传输路径上的栅格总数；令Loran-C发射台到用户平台传输全路径上的信号时延修正量为ΔASFl，l＝1，…，6，l代表Loran-C发射台编号；3用户平台接收到ASF时延修正数据库计算出的传播路径上栅格Gj的修正量ΔDj，j＝1，…，m，则有用户平台相对于导航台l的全路径ASF传播时延修正量： 4用户平台根据ΔASFl修正Loran-C导航定位结果，采用二维位置解算算法，得到经过伪距修正后的Loran-C接收机定位解算方程： 式中，l为tk时刻接收机接收到发射台编号，利用定位解算方程得出接收机的经纬度，即xk，yk，获得较高精度的Loran-C导航定位结果。

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