Erweiterung des stochastischen Modells von GPS-Beobachtungen durch Modellierung physikalischer Korrelationen

通过物理相关性建模扩展 GPS 观测的随机模型

• 批准号: 30246717
• 负责人: Professor Dr.-Ing. Bernhard Heck
• 金额: --
• 依托单位: Geodätisches Institut (GIK)
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2006
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2005-12-31 至 2011-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/30246717?language=en
• 关键词: Erweiterung; des; stochastischen; Modells; von

Grundlage des stochastischen Modells bei der Auswertung von GPS-Trägerphasenmessungen ist bisher meist eine skalierte Einheitsmatrix oder eine Diagonalmatrix mit elevationsabhängigen Varianzen, obwohl Kovarianzmatrizen dieses Typs nur eine grobe Approximation an die tatsächlich gültigen Verhältnisse darstellen. Insbesondere enthalten Zeitreihen von GPS-Phasenmessungen hochsignifikante zeitliche und räumliche Korrelationen, die im traditionellen Modell nicht berücksichtigt sind. Eine Verfeinerung des stochastischen Modells soll in drei Stufen erreicht werden. Der erste Schritt befasst sich mit der verbesserten Modellierung von Varianzfunktionen auf der Grundlage von analytischen Varianzmodellen, der Waveletanalyse von Residuenzeitreihen und der Analyse des Signal-zu-Rausch-Verhältnisses; die Effizienz dieser drei alternativen Verfahren soll anhand eines einheitlichen Datenmaterials geprüft werden. Im zweiten Schritt soll die zeitliche Korrelationsstruktur analysiert und mittels stochastischer Prozesse (AR(I)MA: AutoRegressive (Integrierte) Moving Average, bzw. empirische Autokorrelationsfunktionen) modelliert werden. Der dritte Schritt umfasst die Erweiterung auf räum-zeitliche Korrelationen, wozu die Untersuchung empirischer Kreuzkorrelationsfunktionen erforderlich ist. Wegen der Größe der hiermit entstehenden, voll besetzten Kovarianzmatrizen sind weitere nummerische Probleme bei der Berechnung der Matrizeninversen zu lösen.

GPS-Trägerphasenmessungen 中的随机模型基本原理是与海拔高度相关的单一矩阵或对角矩阵 Varianzen，obwohl Kovarianzmatrizen dieses Typs nur eine glove Approximation and die tatsächlich gültigen Verhältnisse darstellen。分析变体模型的基本原理、残差的小波分析和信号分析的详细模型；德里特·施里特umfasst die Erweiterung auf räum-zeitliche Korrelationen，wozu die Untersuchung empirischer Kreuzkorrelationsfunktionen erforderlich ist。 Matrizeninversen zu Losen。

项目成果

On the probability distribution of GNSS carrier phase observations

GNSS载波相位观测的概率分布

• DOI: 10.1007/s10291-010-0196-2
• 发表时间: 2011-10-01
• 期刊: GPS Solutions
• 影响因子: 4.9
• 作者: Xiaoguang Luo;M. Mayer;B. Heck
• 通讯作者: B. Heck

Improving the Stochastic Model of GNSS Observations by Means of SNR-based Weighting

通过基于 SNR 的加权改进 GNSS 观测的随机模型

• DOI: 10.1007/978-3-540-85426-5_83
• 发表时间: 2024-09-14
• 作者: Xiaoguang Luo;M. Mayer;B. Heck
• 通讯作者: B. Heck

Verification of ARMA identification for modelling temporal correlations of GNSS observations using the ARMASA toolbox

使用 ARMASA 工具箱验证 ARMA 识别，以对 GNSS 观测值的时间相关性进行建模

• DOI: 10.1007/s11200-011-0033-2
• 发表时间: 2011-08-06
• 期刊: Studia Geophysica et Geodaetica
• 影响因子: 0.9
• 作者: Xiaoguang Luo;M. Mayer;B. Heck
• 通讯作者: B. Heck

Analysing Time Series of GNSS Residuals by Means of AR(I)MA Processes

通过 AR(I)MA 过程分析 GNSS 残差的时间序列

• DOI: 10.1007/978-3-642-22078-4_19
• 发表时间: 2024-09-13
• 期刊: JMIR Medical Informatics
• 影响因子: 3.2
• 作者: Xiaoguang Luo;M. Mayer;B. Heck
• 通讯作者: B. Heck