基于EKF的神经网络在GPS高程转换中的应用

摘要：

GPS测量技术作为一种快速、高精度的测量手段已广泛地应用于各种建设工程中,但GPS提供的高精度的大地高,不是工程中需要的正常高,需要进行拟合转换成正常高才能应用于工程建设。基于神经网络的GPS高程转换方法能减少人为构建数学模型所导致的误差,是一种较好的方法,但也存在一些不足。将扩展Kalman滤波与神经网络结合起来,发挥两者的优势,克服不足,建立了基于EKF（扩展Kalman滤波）的神经网络GPS高程转换模型,并通过实例应用,结果表明该模型用于GPS高程转换精度有较大提高。

关键词：GPS大地高、扩展Kalman滤波、神经网络、GPS高程转换

所属期刊栏目：40

分类号：P228.4(大地测量学)

在线出版日期：2012-06-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：79-81