[發(fā)明專(zhuān)利]基于隨機(jī)森林的衛(wèi)星導(dǎo)航雙頻周跳探測(cè)方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011104487.X
• 申請(qǐng)日: 2020-10-15
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112327336A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-02-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李健;徐圖;劉峰;羅怡然;郝子煥
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 北京理工大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G01S19/37
• 分類(lèi)號(hào): G01S19/37;G01S19/43
• 代理公司: 北京理工大學(xué)專(zhuān)利中心 11120
• 代理人: 代麗

1.一種基于隨機(jī)森林的衛(wèi)星導(dǎo)航雙頻周跳探測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟一，根據(jù)接收機(jī)接收的雙頻觀測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)造周跳檢測(cè)特征；其中，周跳檢測(cè)特征包括：頻點(diǎn)一的相位減偽距檢測(cè)量PML1、頻點(diǎn)二的相位減偽距檢測(cè)量PML2、電離層殘差檢測(cè)量GF、寬巷相位減窄巷偽距檢測(cè)量MW、頻點(diǎn)一的載波相位在觀測(cè)矢量的距離變化量殘差DPL1、頻點(diǎn)二的載波相位在觀測(cè)矢量的距離變化量殘差DPL2，以及DPL1和DPL2關(guān)于載波頻率的線(xiàn)性組合DDPL；其中，

DDPL＝λ₁×DPL1-λ₂×DPL2；

其中，L₁、L₂分別表示頻點(diǎn)一、頻點(diǎn)二的載波相位觀測(cè)量；λ₁、λ₂分別表示頻點(diǎn)一、頻點(diǎn)二的載波波長(zhǎng)，D₁和D₂分別表示頻點(diǎn)一和頻點(diǎn)二的偽距觀測(cè)量，t表示歷元時(shí)間，Δt表示歷元間隔；

步驟二，構(gòu)造隨機(jī)森林模型；以步驟一構(gòu)建的周跳檢測(cè)特征為隨機(jī)森林模型的輸入，以只有頻點(diǎn)一有周跳、只有頻點(diǎn)二有周跳、頻點(diǎn)一與頻點(diǎn)二均有周跳、以及無(wú)周跳為隨機(jī)森林模型分類(lèi)結(jié)果，利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的歷元數(shù)據(jù)對(duì)隨機(jī)森林模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的隨機(jī)森林模型；

步驟三，獲取待檢測(cè)周跳衛(wèi)星數(shù)據(jù)的周跳檢測(cè)特征，并輸入訓(xùn)練好的隨機(jī)森林模型，獲得周跳探測(cè)結(jié)果。

2.如權(quán)利要求1所述的基于隨機(jī)森林的衛(wèi)星導(dǎo)航雙頻周跳探測(cè)方法，其特征在于，采用如下方法構(gòu)建訓(xùn)練集：

S1，接收機(jī)收取靜態(tài)和中低動(dòng)態(tài)下的不含周跳的衛(wèi)星的數(shù)據(jù)，所述衛(wèi)星的仰角大于20°；

S2，在S1獲得的不含周跳的衛(wèi)星的數(shù)據(jù)中加入周跳，所述周跳包括整數(shù)周跳、半周跳、單頻周跳和雙頻周跳中的一種及組合，得到訓(xùn)練集數(shù)據(jù)。

3.如權(quán)利要求2所述的基于隨機(jī)森林的衛(wèi)星導(dǎo)航雙頻周跳探測(cè)方法，其特征在于，所述S1中，對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行包括數(shù)據(jù)完好性檢測(cè)的數(shù)據(jù)預(yù)處理后執(zhí)行S2。

4.如權(quán)利要求2所述的基于隨機(jī)森林的衛(wèi)星導(dǎo)航雙頻周跳探測(cè)方法，其特征在于，所述S1中，接收機(jī)接收到的數(shù)據(jù)包含衛(wèi)星仰角為20°～60°以及60°～90°兩個(gè)范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)。

5.如權(quán)利要求2所述的基于隨機(jī)森林的衛(wèi)星導(dǎo)航雙頻周跳探測(cè)方法，其特征在于，所述S2中，在S1獲得的不含周跳的衛(wèi)星的數(shù)據(jù)中加入-15～15的整數(shù)周跳，以及0.5或-0.5的半周跳。

6.如權(quán)利要求1所述的基于隨機(jī)森林的衛(wèi)星導(dǎo)航雙頻周跳探測(cè)方法，其特征在于，所述步驟二得到訓(xùn)練好的隨機(jī)森林模型后，采用測(cè)試集數(shù)據(jù)對(duì)隨機(jī)森林模型進(jìn)行評(píng)估，評(píng)估內(nèi)容包括檢測(cè)率、虛警率和周跳頻點(diǎn)區(qū)分成功率；

根據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)隨機(jī)森林模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，獲得最終的隨機(jī)森林模型；

所述步驟三中采用最終的隨機(jī)森林模型進(jìn)行周跳探測(cè)。

7.如權(quán)利要求6所述的基于隨機(jī)森林的衛(wèi)星導(dǎo)航雙頻周跳探測(cè)方法，其特征在于，所述測(cè)試集包括三個(gè)部分，測(cè)試集1中加入與訓(xùn)練集相同的周跳；測(cè)試集2加入(13,10)、(-13,-10)、(9,7)和(-9,-7)周跳組合；測(cè)試集3加入(0.5,0.5)和(-0.5,-0.5)周跳組合。

8.如權(quán)利要求1所述的基于隨機(jī)森林的衛(wèi)星導(dǎo)航雙頻周跳探測(cè)方法，其特征在于，所述步驟二中，隨機(jī)森林模型的子樹(shù)數(shù)目n和每棵子樹(shù)訓(xùn)練特征數(shù)m采用如下方法獲得：

對(duì)每個(gè)樣本，計(jì)算它作為包外樣本的樹(shù)對(duì)它的分類(lèi)情況，以多數(shù)投票的結(jié)果作為該樣本的分類(lèi)結(jié)果；

用分類(lèi)錯(cuò)誤的樣本數(shù)目占樣本總數(shù)的比率作為隨機(jī)森林的包外誤分率；

畫(huà)出包外誤分率和訓(xùn)練時(shí)間隨著n和m變化的圖像，選擇使得包外誤分率低且訓(xùn)練時(shí)間短的參數(shù)作為最優(yōu)的n和m；

最優(yōu)的n和m即為隨機(jī)森林模型參數(shù)。