Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Application of long short term memory neural networks for GPS Satellite clock bias prediction

Tytuł:
Application of long short term memory neural networks for GPS Satellite clock bias prediction
Autorzy:
Gnyś, Piotr
Przestrzelski, Paweł
Data publikacji:
2021
Słowa kluczowe:
neural networks
LSTM
time series prediction
clock bias
GNSS
machine learning
sieci neuronowe
przewidywanie szeregów czasowych
odchylenie zegara
uczenie maszynowe
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie  Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie
Satellite-based localization systems like GPS or Galileo are one of the most com-monly used tools in outdoor navigation. While for most applications, like car navigation orhiking, the level of precision provided by commercial solutions is satisfactory it is not alwaysthe case for mobile robots. In the case of long-time autonomy and robots that operate in re-mote areas battery usage and access to synchronization data becomes a problem. In this paper,a solution providing a real-time onboard clock synchronization is presented. Results achievedare better than the current state-of-the-art solution in real-time clock bias prediction for mostsatellites.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies