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🔥内容介绍
一、场景切入：为什么卫星 GNSS 多路径效应是精度杀手？
在卫星导航定位（如 GPS、北斗）中，多路径效应是影响定位精度的核心误差源 —— 卫星信号除了直接到达接收机天线（直射波），还会经地面、建筑物、水面等反射后到达（反射波），两者叠加导致伪距测量偏差，轻则米级误差，重则使定位失效。
而解决这一问题的关键，在于精准量化反射波的影响范围（菲涅尔区计算）和确保采样能完整捕捉信号特征（Nyquist 采样间隔验证），这两大技术是卫星导航高精度应用（如测绘、自动驾驶）的基础。
二、核心原理 1：菲涅尔区计算 —— 量化多路径效应的影响范围
（一）菲涅尔区的物理本质
菲涅尔区是卫星（发射端）与接收机（接收端）之间，由反射面（如地面）形成的「电磁波传播等效区域」，核心规律是：反射波是否对直射波产生干扰，取决于反射路径是否落在第一菲涅尔区（主菲涅尔区）内—— 若反射点在第一菲涅尔区内，反射波能量强，多路径效应显著；超出则干扰可忽略。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function googlefresnel_onefile(lat,lon,el,az,PRN,station, ht, freq,fid,Altitude)
%function googlefresnel_onefile(lat,lon,el,az,PRN,station, ht, freq,fid)
% converts First Fresnel Zone (FFZ) local coordinates to Google Earth format
% and appends them to the KML file with identifier(fid)
%---------------------------------------------------------------------
% uses the FFZ ellipse: for station;
% at the selected L-band frequency;
% for satellite PNR with elevation angle (el) and azimuth (az);
% on a flat surface at a height (ht) below the antenna
%
%--------------------------------------------------------------------
% INPUT:
% (station info)
% station: a 4 character ID
% lat: station latitude (degrees)
% lon: station longitude (degrees)
% (satellite info)
% PRN: satellite number
% el: satellite elevation angle (degrees)
% az: satellite azimuth angle (degrees [0-360])
%
% ht: antenna height ( meters)
% freq: (1, 2, or 5): L-band frequency
% fid: is the file id for output
% Altitude: ellipsoidal height (meters)
%
% OUTPUT
% appends the FFZ coordinates in Google Earth format
% to the KML file with identifier(fid)
%----------------------------------------------------------------
% function called by googleF.m
% uses writefresnel_onefile.m
%---------------------------------------------------------------
% author: Kristine M. Larson and Carolyn Roesler, 2018-Feb-22
%---------------------------------------------------------------
%Radius of Earth, average
R=6378.14; %km
% use Felipe Nievinski's calculation for first Fresnel Zone
if ht < 0
disp([' Error in googlefresnel_onefile.m: ',...
'the reflector height must be positive'])
return
end
F = FresnelZone(freq, el, ht, az);
if isempty(F)
disp(' no FFZ zone')
return
end
% ellipse size
a=F(1);
b=F(2) ;
center=F(3) ;
%Calculate the relative x and y positions for points along the Fresnel
%ellipse.
%Convert az to proper angle for use in ellipse. azimuth is typically
%measured clockwise with north as zero, ellipse is a cartesian system which
%is counter-clockwise and east is zero.
azcart=360-az+90;
if azcart>360
azcart=azcart-360;
end
%convert aznew to radians
azcart=azcart*pi/180;
% number of points in the ellipse
Nb = 150;
% put the ellipse into Google Earth coordinates
[x y]=ellipseGE(a,b,azcart,center*cos(azcart),center*sin(azcart),'b',Nb) ;
%for i=1:length(x)
% fprintf(1,'%15.10f %15.10f \n', x(i), y(i));
%end
%for each of the x-y coordinates, calculate the distance from the antenna,
%the bearing angle relative to the antenna in order to solve for the
%latitude and longitude of each point.
d=sqrt(x.^2+y.^2); %meters ;
d=d./1000; %km
%Calculate bearing angle. This is reference similiarly as azimuth i.e.
%clockwise from north.
theta=atan2(x,y);
k=find(theta<0);
theta(k)=theta(k)+2*pi;
theta=theta*180/pi;
%new lat and lon
latnew=asin(sind(lat).*cos(d./R)+cosd(lat).*sin(d./R).*cosd(theta));
lonnew=lon+180./pi.*(atan2(sind(theta).*sin(d./R).*cosd(lat),cos(d./R)-sind(lat).*sin(latnew)));
latnew=latnew.*180./pi;
data=[lonnew;latnew];
azd=azcart*180/pi;
% write out the Fresnel zone coordinates to Google Earth format.
writefresnel_onefile(fid, PRN, az, el,data,freq,Altitude)
end
🔗 参考文献
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
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2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
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