論文の概要: RNN-Based GNSS Positioning using Satellite Measurement Features and Pseudorange Residuals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05319v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 16:11:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 13:27:26.593032
• Title: RNN-Based GNSS Positioning using Satellite Measurement Features and Pseudorange Residuals
• Title（参考訳）: 衛星観測特徴と擬似残差を用いたRNNに基づくGNSS測位
• Authors: Ibrahim Sbeity, Christophe Villien, Beno\^it Denis, and E. Veronica Belmega
• Abstract要約: この研究は、リンクワイド測定の品質要因を予測する機械学習の可能性を生かしている。 我々は、条件付き擬似乱射残差とリンク毎の衛星測度からなるカスタマイズされた行列を用いる。 大規模フィールド計測から得られた実データに関する実験結果から,提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the Global Navigation Satellite System (GNSS) context, the growing number of available satellites has lead to many challenges when it comes to choosing the most accurate pseudorange contributions, given the strong impact of biased measurements on positioning accuracy, particularly in single-epoch scenarios. This work leverages the potential of machine learning in predicting link-wise measurement quality factors and, hence, optimize measurement weighting. For this purpose, we use a customized matrix composed of heterogeneous features such as conditional pseudorange residuals and per-link satellite metrics (e.g., carrier-to-noise power density ratio and its empirical statistics, satellite elevation, carrier phase lock time). This matrix is then fed as an input to a recurrent neural network (RNN) (i.e., a long-short term memory (LSTM) network). Our experimental results on real data, obtained from extensive field measurements, demonstrate the high potential of our proposed solution being able to outperform traditional measurements weighting and selection strategies from state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: グローバル・ナビゲーション・サテライト・システム(GNSS)の文脈では、特に一新世のシナリオにおいて、測度が位置決め精度に強く影響していることを考えると、最も正確な擬似距離の貢献を選択することに関して、利用可能な衛星の数が増えていることが多くの課題となっている。 この研究は、リンク単位の測定品質係数を予測する機械学習の可能性を活用し、測定重み付けを最適化する。 この目的のために、条件付き擬似範囲残差やリンク毎衛星測度(例えば、キャリア間電力密度比とその経験統計、衛星高度、キャリア位相ロック時間)などの不均一な特徴からなるカスタマイズ行列を用いる。 このマトリックスは、リカレントニューラルネットワーク(recurrent neural network、rnn)(long-short term memory(lstm)ネットワーク)への入力として供給される。 大規模フィールド計測から得られた実データに対する実験結果から,提案手法が従来手法の重み付けおよび選択戦略より優れている可能性が示された。

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