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作者：冯宝;陈伟;严宇航;张喆;曹光耀;
单位：南京南瑞信息通信科技有限公司;国网电力科学研究院有限公司;国网陕西省电力有限公司电力科学研究院;
摘要：实时动态(Real-Time Kinematic, RTK)定位技术通过基准站修正移动终端的卫星定位信号，实现厘米级的高精度动态定位。然而，RTK数据的实时传输对可靠性和时延有较高要求。传统的信道估计方法往往需要额外的通信开销，进而影响系统的通信效率。为此，采用时空结合的神经网络处理RTK数据，进行分类及特征提取，以实现对终端信道的快速估计，省去传统信道估计方法中的开销。在此基础上，构建了一个以提升RTK终端通信传输可靠性为目标的优化问题，引入受约束的蚁群算法优化传输功率和带宽分配，并通过归一化方法保证带宽和功率的总资源约束，以提升各终端之间的服务公平性。实验结果表明，该方法能够准确分类终端类型并提取有关信道特征以进行信道估计，提升功率和带宽限制下的无线传输可靠性和公平性。
关键词：实时动态定位技术;;时空神经网络;;信道估计;;受约束的蚁群算法
基金资助：国家电网有限公司总部管理科技项目(SGSNKYOOKJJS2400050)~~
