La multitrayectoria es el principal error sistemtico del posicionamiento de lnea de base corta del Sistema Mundial de Navegacin por Satlite (GNSS). El multitrayecto no puede eliminarse mediante la tcnica de doble diferenciacin y es difcil de parametrizar, lo que restringe gravemente la aplicacin de posicionamiento GNSS de alta precisin. Basndose en la repetibilidad espaciotemporal del multitrayecto, el filtrado sideral en el dominio de coordenadas (SF-CD), el filtrado sideral en el dominio de observacin (SF-OD) y el mapa hemisfrico multitrayecto (MHM) pueden utilizarse para mitigar el multitrayecto en tiempo real. Sin embargo, el modelo de multitrayectoria con una gran matriz para la mitigacin de multitrayectoria multi-GNSS es difcil de conseguir un clculo ligero y el SF-CD no puede aplicarse para mitigar la multitrayectoria multi-GNSS. En este trabajo, proponemos una nueva estrategia de mitigacin de multitrayecto en el dominio de coordenadas que sacude el mecanismo de formacin de multitrayecto, se utiliza un mtodo CNN (red neuronal convolucional)-LSTM (memoria a corto plazo) para extraer las caractersticas profundas de multitrayecto en las series de coordenadas GNSS. Adems, el multitrayecto se mitigar en tiempo real mediante la prediccin constante del valor de la siguiente poca. Los resultados experimentales muestran que la CNN-LSTM mitiga eficazmente el multitrayecto del GNSS. El mtodo puede reducir la media RMS (root-mean square) de los errores de posicionamiento multi-GNSS en las direcciones este, norte y vertical en un 62,3%, 70,8% y 66,0%. Adems, en comparacin con SF-CD, SF-OD y MHM, CNN-LSTM puede mitigar ms eficazmente los efectos de la multitrayectoria GPS, y la capacidad de mitigacin de la multitrayectoria casi no se ve afectada con el tiempo.
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