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基于 Transformer 增强 LSTM 网络的 GNSS 观测非 LOS 检测和不确定性预测
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究利用GNSS观测数据，提出了一种基于深度学习的方法来检测非直射路径接收和预测GNSS伪距误差，并构建了类似Transformer的注意机制以提高模型性能和泛化能力。实验结果显示，该方法在车辆定位中具有更高的准确性和召回率，能够避免轨迹偏离问题。
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关键要点
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本研究利用GNSS观测数据进行分析。
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提出了一种基于深度学习的方法来检测非直射路径接收。
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该方法还用于预测GNSS伪距误差。
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构建了类似Transformer的注意机制以提高模型性能和泛化能力。
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实验结果显示该方法在车辆定位中具有更高的准确性和召回率。
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该方法能够有效避免轨迹偏离问题。
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