A Short-Term Prediction Method of the IGS RTS Clock Correction by using LSTM Network

김민규; 김정래

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김민규 김정래

저널정보: 사단법인 항법시스템학회 Journal of Positioning, Navigation, and Timing Journal of Positioning, Navigation, and Timing 제8권 제4호

발행연도: 2019.1

수록면: 209 - 214 (6page)

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Precise point positioning (PPP) requires precise orbit and clock products. International GNSS service (IGS) real-time service (RTS) data can be used in real-time for PPP, but it may not be possible to receive these corrections for a short time due to internet or hardware failure. In addition, the time required for IGS to combine RTS data from each analysis center results in a delay of about 30 seconds for the RTS data. Short-term orbit prediction can be possible because it includes the rate of correction, but the clock correction only provides bias. Thus, a short-term prediction model is needed to preidict RTS clock corrections. In this paper, we used a long short-term memory (LSTM) network to predict RTS clock correction for three minutes. The prediction accuracy of the LSTM was compared with that of the polynomial model. After applying the predicted clock corrections to the broadcast ephemeris, we performed PPP and analyzed the positioning accuracy. The LSTM network predicted the clock correction within 2 cm error, and the PPP accuracy is almost the same as received RTS data.

참고문헌 (13)

참고문헌 신청

Cui, Z. / 2018 / Deep stacked bidirectional and unidirectional LSTM recurrent neural network for network-wide traffic speed prediction / 7th International Workshop on Urban Computing

Mohamed Elsobeiey / 2016 / Performance of real-time Precise Point Positioning using IGS real-time service / GPS Solutions 20(3):565~571

Alex Graves / 2005 / Framewise phoneme classification with bidirectional LSTM and other neural network architectures / Neural Networks 18(5-6):602~610

Tomasz Hadas / 2015 / IGS RTS precise orbits and clocks verification and quality degradation over time / GPS Solutions 19(1):93~105

Sepp Hochreiter / 1997 / Long Short-Term Memory / Neural Computation 9(8):1735~1780

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이 논문의 저자 정보

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소속기관 School of Aerospace and Mechanical Engineering Korea Aerospace University Geyonggi-do 10540 Korea

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Jeongrae Kim

소속기관 School of Aerospace and Mechanical Engineering Korea Aerospace University Geyonggi-do 10540 Korea

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