| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第19-21页 |
| 2 多路径误差原理与特性 | 第21-31页 |
| 2.1 多路径误差原理 | 第21-23页 |
| 2.2 多路径误差特性 | 第23-29页 |
| 2.2.1 频谱特性 | 第23-24页 |
| 2.2.2 周日重复性 | 第24-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-31页 |
| 3 基于改进EEMD的GPS多路径误差消除方法研究 | 第31-42页 |
| 3.1 EEMD与IEEMD原理 | 第31-35页 |
| 3.1.1 EMD基本原理 | 第31-33页 |
| 3.1.2 EEMD基本原理 | 第33页 |
| 3.1.3 IEEMD基本原理 | 第33-34页 |
| 3.1.4 IEEMD尺度分离方法 | 第34-35页 |
| 3.2 IEEMD多路径误差建模与评价指标 | 第35-36页 |
| 3.3 实验分析 | 第36-41页 |
| 3.3.1 数据采集与分析 | 第36-37页 |
| 3.3.2 多路径误差建模 | 第37-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于机器学习的GNSS多系统多路径误差挖掘与削弱 | 第42-72页 |
| 4.1 基于机器学习的GNSS多系统多路径误差建模研究 | 第42-43页 |
| 4.2 神经网络原理与构建 | 第43-53页 |
| 4.2.1 神经网络理论基础 | 第43-46页 |
| 4.2.2 BP神经网络学习原理 | 第46-51页 |
| 4.2.3 BP神经网络的结构设计与参数选取 | 第51-53页 |
| 4.3 实验分析 | 第53-71页 |
| 4.3.1 基于BP神经网络的GNSS三系统多路径误差的挖掘与削弱 | 第54-65页 |
| 4.3.2 基于BP神经网络的GPS多路径误差的挖掘与削弱 | 第65-68页 |
| 4.3.3 基于BP神经网络的任意系统多路径误差挖掘与削弱 | 第68-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第80页 |
