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J-GLOBAL ID：201702230130136950   整理番号：17A1293428

単一周波数サイクルスリップ検出におけるMRSVDの感度成分の応用についての応用について述べた。【JST・京大機械翻訳】

Study on cycle-slip detection and repair algorithm in MRSVD method

著者 (3件)： Li Yue (昆明理工大学 信息工程与自動化学院,昆明 650500;云南省鉱物管道輸送工程技術研究中心(昆明理工大学),昆明 650500) ,  Fan Yugang (昆明理工大学 信息工程与自動化学院,昆明 650500;云南省鉱物管道輸送工程技術研究中心(昆明理工大学),昆明 650500) ,  Huang Guoyong (昆明理工大学 信息工程与自動化学院,昆明 650500;云南省鉱物管道輸送工程技術研究中心(昆明理工大学),昆明 650500)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 53  号： 7  ページ： 220-224,247  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 微小サイクルスリップを正確に検出することはサイクルスリップ修復のキーであり,精密なサイクルスリップは高品質Beidou衛星航法システム(BeiDou Navigation Satellite System,BDS)の位置決めの難点である。多重分解能特異値分解(MRSVD)に基づく敏感成分予測モデルを提案し,サイクルスリップ検出と修復のために使用した。この方法では,検出信号に対してHankle行列を構築し,それをMRSVDにより解析し,異なる分解能を持つ信号を得た。次に,重みづけ信号を感度因子評価によって分析して,周期的特徴を有する成分を選択して,敏感な特徴ベクトルを構成して,信号の特異点の位置を,最大値のスペクトルによって正確に検出して,それは正確な検出を達成した。最小二乗サポートベクトルマシン(LS-SVM)に基づく予測モデルを,MRSVDの敏感な固有ベクトルに基づいて構築し,そして,サイクルスリップを修復するために,LS-SVMを用いた。実験結果により,本方法は,キャリア位相における微小サイクルスリップの正確な検出および修復を行うことができ,そして,本方法の実現可能性および有効性を証明した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： スペクトル ,  特異値分解 ,  重みづけ ,  固有ベクトル ,  予測モデル ,  特異点 ,  *分解能
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  多重解像度 ,  高品質 ,  *サイクルスリップ ,  単一周波数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Multi Resolution Singular Value Decomposition(MRSVD) ,  sensitive vector ,  single frequency cycle slip ,  detection and repair ,  BeiDou ,  Least Square Support Vector Machine(LS-SVM)

分類 (1件)： 電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (4件)： 単一周波数 ,  サイクルスリップ ,  感度 ,  応用