顾及空间相关性的GNSS坐标序列插值比较

发布时间：2022-12-08 05:50

　　针对常规的全球卫星导航系统（GNSS）坐标序列缺失数据插值方法多基于单站,且只适用于缺失数据较少的情形,提出1种适用于数据缺失率高,尤其是数据连续缺失时的数据插值方法:利用基于多站的正则期望最大化算法（RegEM）和克里金卡尔曼滤波（KKF）算法,对实测数据和不同比例连续缺失的模拟数据进行插值;同时与多通道奇异谱分析（MSSA）的插值结果进行比较,这3种方法均顾及了空间相关性。实验结果表明,对于含有连续缺失的GNSS坐标序列,RegEM的插值效果最好,且能够较好地还原GNSS坐标序列的噪声水平,保留的方差也最大,在细节方面处理得更好,而KKF插值效果次之,MSSA插值结果最差。 

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【文章目录】：
0 引言
1 RegEM和KKF插值算法
    1.1 KKF插值算法
    1.2 RegEM插值算法
    1.3 插值精度评价指标
2 GNSS坐标序列插值
    2.1 模拟插值实验
    2.2 陆态网实测数据插值实验
3 结束语



本文编号：3713679