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        基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GPS精密星歷衛(wèi)星坐標(biāo)插值

        2012-12-11 06:06:42陶庭葉李曉莉
        測(cè)繪通報(bào) 2012年1期
        關(guān)鍵詞:時(shí)間段標(biāo)準(zhǔn)差插值

        陶庭葉,李曉莉,高 飛

        (合肥工業(yè)大學(xué)土木與水利工程學(xué)院,安徽合肥230009)

        一、引 言

        利用GPS導(dǎo)航定位,必須要計(jì)算出衛(wèi)星在相應(yīng)時(shí)刻的坐標(biāo),而衛(wèi)星的坐標(biāo)主要是通過(guò)星歷得到的。星歷分為廣播星歷與精密星歷兩種。廣播星歷可直接從GPS的導(dǎo)航電文中獲得;精密星歷則由發(fā)布獲得,目前有多家機(jī)構(gòu)發(fā)布精密星歷,這些星歷是利用全球分布的永久GPS跟蹤站數(shù)據(jù)計(jì)算得到的。精密星歷分為事后星歷與預(yù)報(bào)星歷,其精度分別為±0.05m與±0.2m左右。精密星歷一般以SP3格式發(fā)布。目前,IGS及其數(shù)據(jù)分析中心發(fā)布的最終精密星歷(SP3格式)的采樣間隔為15 min,IGS及其一些數(shù)據(jù)分析中心則相繼發(fā)布了間隔更密(如5min和30 s)的精密衛(wèi)星鐘差數(shù)據(jù)產(chǎn)品。對(duì)于時(shí)間間隔內(nèi)任意時(shí)刻的衛(wèi)星坐標(biāo)一般采用多項(xiàng)式擬合或拉格朗日等插值法內(nèi)插求出,其對(duì)內(nèi)插的要求是不能明顯損失原始星歷的精度。因此,高精度、快速實(shí)現(xiàn)對(duì)精密星歷和鐘差參數(shù)的插值或擬合就成為了GPS數(shù)據(jù)處理中一項(xiàng)重要的工作[1-6]。

        目前,DMA[7]、NGS[8]、JPL 等機(jī)構(gòu)常用的內(nèi)插方法是8到11階(或9到12階)Lagrange多項(xiàng)式插值。其結(jié)果表明,對(duì)于15 min間隔數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)中間部分,8階 Lagrange多項(xiàng)式插值的精度可達(dá)±1 cm。Schenewerk對(duì)插值方法作了簡(jiǎn)單的總結(jié),文章研究表明,Lagrange多項(xiàng)式、Chebyshev多項(xiàng)式等類型多項(xiàng)式插值精度相當(dāng),三角函數(shù)插值精度略好。這些方法基本都能夠得到較好的精度[9]。但是,多項(xiàng)式插值的方法存在著一個(gè)問題,那就是Runge現(xiàn)象(runge phenomenon,RP)。所謂RP是指隨著插值多項(xiàng)式階數(shù)升高,在插值區(qū)間的兩端出現(xiàn)振蕩現(xiàn)象,從而導(dǎo)致兩端的插值精度急劇下降,需要采取分段滑動(dòng)擬合或減小步長(zhǎng)等方法來(lái)減小其影響,但是,這種方法會(huì)增加計(jì)算開支[10]。

        針對(duì)利用多項(xiàng)式對(duì)衛(wèi)星坐標(biāo)插值出現(xiàn)Runge現(xiàn)象的問題,本文提出了利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)衛(wèi)星坐標(biāo)進(jìn)行插值的方法,并通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證了該方法對(duì)精密星歷衛(wèi)星坐標(biāo)插值的計(jì)算具有高效性、高精度與通用性的特點(diǎn)。

        二、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)插值與擬合原理

        1.RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[11-12]

        1985年,Powell提出了多變量插值的徑向基函數(shù)(radial basis function,RBF)方法。1988年Broomhead和Lowe首先將RBF應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì),從而構(gòu)成了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有逼近非線性函數(shù)能力強(qiáng)和網(wǎng)絡(luò)收斂速度快的優(yōu)點(diǎn)。

        RBF網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與多層前向網(wǎng)絡(luò)類似,它是一種3層前向網(wǎng)絡(luò)。第1層為輸入層,由信號(hào)源結(jié)點(diǎn)組成;第2層為隱含層,隱單元數(shù)視所要描述的問題而定;第3層為輸出層,它對(duì)輸入模式的作用作出響應(yīng)。從輸入控件到隱含層空間的變換是非線性的,而從隱含層空間到輸出層空間變換是線性的。由輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成的一般徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

        RBF網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵在于隱含層節(jié)點(diǎn)徑向基函數(shù)的非線性逼近性能,一般采用的RBF函數(shù)是Gauss分布函數(shù),即隱含層節(jié)點(diǎn)k的傳遞函數(shù)表達(dá)式為

        式中,X=(xi|i=1,2,…,n),n 為輸入向量;Tki為節(jié)點(diǎn)k的中心Tk的第i個(gè)分量;σk為節(jié)點(diǎn)k的Gauss分布寬度;‖·‖表示歐式范數(shù)。

        圖1 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

        輸出層節(jié)點(diǎn)相應(yīng)的輸出則可以表示為

        RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法為:隨機(jī)選取h個(gè)訓(xùn)練樣本作為聚類中心ci(i=1,2,…,h),將輸入的訓(xùn)練樣本集合按最近鄰規(guī)則分組,計(jì)算各個(gè)聚類集合中訓(xùn)練樣本的平均值,即新的聚類中心,如果新的聚類中心不再發(fā)生變化,則所得到的聚類中心即為RBF網(wǎng)絡(luò)的聚類中心。

        RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)為高斯函數(shù),因此方差σi可由下式求解

        式中,cmax為所選取中心之間的最大距離。

        應(yīng)用最小二乘法對(duì)網(wǎng)絡(luò)輸出權(quán)值進(jìn)行訓(xùn)練,其學(xué)習(xí)訓(xùn)練的目標(biāo)是使總誤差達(dá)到最小。

        RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的是非線性映射(橫向?yàn)V波器只作線性映射)。目前,從理論上已經(jīng)證明,只要隱含層神經(jīng)元數(shù)足夠多,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以任意精度逼近任何單值連續(xù)函數(shù)[13]。

        2.RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)插值

        插值問題的提法為:給定區(qū)間上N個(gè)點(diǎn)xi(i=1,…,N)及其對(duì)應(yīng)的函數(shù)值 yi(i=1,…,N),要求構(gòu)造一元函數(shù)y=f(x)在N個(gè)點(diǎn)處滿足給定的函數(shù)值,即 f(xi)=yi(i=1,…,N)。

        采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行插值的具體算法如下:

        1)將輸入數(shù)據(jù)xi(i=1,…,N)作為樣本集,將yi(i=1,…,N)作為輸出集;

        2)計(jì)算各樣本的聚類中心;

        4)采用上述RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行插值。

        三、基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GPS衛(wèi)星坐標(biāo)插值試驗(yàn)與結(jié)果分析

        本文利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合精密星歷的衛(wèi)星坐標(biāo),在保證精度的前提下,要避免高階多項(xiàng)式擬合出現(xiàn)的RP現(xiàn)象,同時(shí),要保證本方法的計(jì)算效率?;谶@一點(diǎn),設(shè)計(jì)以下試驗(yàn)方案。

        方案1:對(duì)于不同長(zhǎng)度的時(shí)間段,分析RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)衛(wèi)星坐標(biāo)插值效果。

        方案2:對(duì)于不同的衛(wèi)星,分析RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所有32顆GPS衛(wèi)星坐標(biāo)插值效果。

        方案3:同時(shí)采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)同一組衛(wèi)星坐標(biāo)進(jìn)行擬合,在精度相當(dāng)?shù)那闆r下,比較二者所耗費(fèi)計(jì)算時(shí)間差異。

        1.方案1試驗(yàn)結(jié)果及分析

        采用IGS提供的15min間隔星歷的衛(wèi)星坐標(biāo),選用 PG01號(hào)衛(wèi)星2010年11月 7日 00:00:00—00:03:00、00:00:00—00:04:00、00:00:00—00:05:00與00:00:00—00:06:00 4 個(gè)不同長(zhǎng)度時(shí)間段數(shù)據(jù)。抽取30min間隔數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)插值得到15min間隔星歷數(shù)據(jù),將插值結(jié)果與真實(shí)坐標(biāo)進(jìn)行比較,求出插值殘差,利用插值殘差絕對(duì)值的最大值(MAX)與標(biāo)準(zhǔn)差(SD)衡量插值精度。

        表1為3個(gè)時(shí)間段插值結(jié)果。

        表1 不同長(zhǎng)度時(shí)間段插值殘差 m

        從表1可以看出,利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同時(shí)間段的精密星歷擬合效果比較好,殘差標(biāo)準(zhǔn)差都在毫米級(jí)以內(nèi),有的達(dá)到亞毫米級(jí)甚至更好。在擬合時(shí)間段4~5 h的情況下,擬合效果最佳,擬合殘差最大值在2mm左右,但隨著擬合時(shí)間段變短或者變長(zhǎng),插值效果逐步變差。這是由于隨著擬合時(shí)間段增加,星歷間的相關(guān)性逐漸下降,導(dǎo)致插值效果變差,而插值時(shí)間段過(guò)短,參與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的樣本數(shù)據(jù)較少,模型效果也相應(yīng)變差。

        2.方案2試驗(yàn)結(jié)果及分析

        同樣采用IGS提供的15 min間隔星歷的衛(wèi)星坐標(biāo),選用PG01—PG32號(hào)衛(wèi)星共32顆2010年11月7 日 00:00:00—00:04:00 共 4 個(gè)小時(shí)數(shù)據(jù)。抽取30min間隔數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)插值得到15min間隔星歷數(shù)據(jù),將插值結(jié)果與真實(shí)坐標(biāo)進(jìn)行比較,求出插值殘差,并采用插值殘差絕對(duì)值的最大值(MAX)與標(biāo)準(zhǔn)差(SD)來(lái)衡量插值精度。

        圖2表示每個(gè)時(shí)間段每個(gè)衛(wèi)星三維坐標(biāo)插值殘差的最大值與標(biāo)準(zhǔn)差。

        圖2 32顆衛(wèi)星星歷擬合殘差最大值與標(biāo)準(zhǔn)差

        從圖2可以看出,采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),幾乎所有衛(wèi)星的精密星歷衛(wèi)星坐標(biāo)插值殘差的最大值都在1 cm以內(nèi),只有14號(hào)衛(wèi)星插值殘差的最大值超過(guò)1 cm,達(dá)到1.33 cm,但這只是在個(gè)別歷元上,在各個(gè)歷元擬合殘差的標(biāo)準(zhǔn)差為5.4mm,小于1 cm,這說(shuō)明該衛(wèi)星星歷總體插值效果良好。由此可知,利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)插值方法對(duì)于所有衛(wèi)星的精密星歷衛(wèi)星坐標(biāo)插值效果良好,即使在個(gè)別衛(wèi)星、個(gè)別歷元處于最不理想的狀況,其插值殘差最大值也能達(dá)到1 cm左右,不會(huì)使得精密星歷精度明顯下降,能夠滿足各類定位要求。

        3.方案3試驗(yàn)結(jié)果及分析

        同樣采用IGS提供的15 min間隔星歷的衛(wèi)星坐標(biāo),選用PG01號(hào)衛(wèi)星2010年11月7日00:00:00-00:04:00時(shí)間段數(shù)據(jù)。抽取30 min間隔數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,分布采用Lagrange多項(xiàng)式插值與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)插值得到15min間隔星歷數(shù)據(jù),將插值結(jié)果與真實(shí)坐標(biāo)進(jìn)行比較,求出擬合差值,采用插值殘差絕對(duì)值的最大值(MAX)與標(biāo)準(zhǔn)差(SD)衡量插值精度,在二者插值精度相當(dāng)時(shí)比較二者耗費(fèi)的CPU時(shí)間。

        采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)插值,X方向的插值殘差最大值與標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.2mm與0.05mm,插值所耗費(fèi)CPU時(shí)間為4.765 6 s。

        同一數(shù)據(jù)采用Lagrange插值效果如圖3所示。圖3中出現(xiàn)了Runge現(xiàn)象,兩端的插值誤差達(dá)到2 cm以上,中間部分插值效果良好,X方向插值殘差最大值與標(biāo)準(zhǔn)差分別為5.8mm與2.8mm,每個(gè)所耗費(fèi)CPU時(shí)間為5.359 4 s。

        圖3 X方向數(shù)據(jù)Lagrange插值效果圖

        這說(shuō)明,采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)精密星歷進(jìn)行插值在保證插值精度能夠達(dá)到多項(xiàng)式插值的前提下,插值所耗費(fèi)的計(jì)算時(shí)間略優(yōu)于Lagrange插值。這就可以證明采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行精密星歷衛(wèi)星坐標(biāo)插值兼顧了插值精度與計(jì)算效率。

        四、結(jié) 論

        根據(jù)所設(shè)計(jì)的不同方案,采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)IGS精密星歷所提供的GPS衛(wèi)星坐標(biāo)進(jìn)行了擬合插值,結(jié)果表明:

        1)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于長(zhǎng)度為3~6 h時(shí)間段的GPS衛(wèi)星坐標(biāo)插值殘差的標(biāo)準(zhǔn)差均在毫米級(jí)甚至更好,不會(huì)降低IGS星歷提供的衛(wèi)星坐標(biāo)本身的精度,對(duì)4 h時(shí)間段GPS衛(wèi)星坐標(biāo)擬合效果最佳。

        2)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于所有GPS衛(wèi)星坐標(biāo)插值殘差的標(biāo)準(zhǔn)差均在毫米級(jí)甚至更好,說(shuō)明該方法對(duì)于GPS衛(wèi)星坐標(biāo)插值擬合具有通用性。

        3)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于GPS衛(wèi)星坐標(biāo)插值避免了一般多項(xiàng)式插值在多項(xiàng)式階數(shù)達(dá)到一定程度時(shí)出現(xiàn)RP現(xiàn)象,保證所有插值時(shí)刻都能達(dá)到相應(yīng)的精度。

        4)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于GPS衛(wèi)星坐標(biāo)插值在保證精度的前提下,在計(jì)算效率方面不輸于多項(xiàng)式插值。

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