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基于K-SVD的星載GPS觀(guān)測數據壓縮方法
DOI:
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作者:
作者單位:

航天恒星科技有限公司

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

P123.46;TB553

基金項目:

國家重點(diǎn)研發(fā)計劃(2016YFB0501300、2016YFB0501304)


The compression method of GPS observation data for satellite navigation based on K-SVD
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    摘要:

    空間飛行器主要采用雙頻GPS精密定軌技術(shù)提高軌道預報精度,但需對雙頻GPS導航系統的觀(guān)測數據進(jìn)行預存儲,為星載固存的存儲資源增加負擔。為此,文章提出了針對星載GPS觀(guān)測數據的壓縮方法,該方法引入稀疏表示理論,采用K奇異值分解(K-Singular Value Decomposition,K-SVD)字典學(xué)習方法構建出壓縮字典,GPS導航系統將采集的觀(guān)測數據時(shí)間序列稀疏分解到K-SVD壓縮字典中,達到數據壓縮目的。通過(guò)地面仿真驗證,該方法不僅具有高壓縮比、低失真率優(yōu)點(diǎn)外,還可以有效降低GPS觀(guān)測數據的噪聲水平,從而提升精密定軌精度,并適用于不同軌道高度的低軌飛行器應用。

    Abstract:

    Spacecraft mainly use dual-frequency GPS precision orbit determination technology to improve orbit prediction accuracy, but it is necessary to pre-store the observation data of the dual-frequency GPS navigation system, which increases the burden of solid state memory system’s storage resources. So, the article proposes a real-time compression method for satellite-borne GPS observation data. This method introduces the theory of compressed sensing and uses the K-Singular Value Decomposition (K-SVD) dictionary learning method to construct a compression dictionary for GPS navigation. The system sparsely decomposes the collected observation data into the K-SVD compression dictionary to achieve the purpose of data compression. Through simulation verification, this method not only has high compression ratio and low distortion rate, but also can effectively reduce the noise level of GPS observation data and improve the precision of precise orbit determination. The method is suitable for GPS observation data compression application of different orbit.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

劉迎娜,趙里恒,李宏剛,董娟娟,李偉超.基于K-SVD的星載GPS觀(guān)測數據壓縮方法計算機測量與控制[J].,2021,29(9):174-181.

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  • 收稿日期:2021-07-08
  • 最后修改日期:2021-07-23
  • 錄用日期:2021-07-23
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2021-09-23
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