Высокоточное восстановление орбит спутников глобальной навигационной спутниковой системы методом обучения по расширенным SP3-данным

Перевод названия: High-precision interpolation of the GNSS satellites orbits by machine learning on extended SP3-data

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2017

Ключевые слова: высокоточное позиционирование, продукты IGS, глонасс, gps, интерполяция, машинное обучение, precise point positioning, IGS Products, GLOnASS, interpolation, machine learning

Аннотация: Предложен новый интерполяционный метод, основанный на простейшем варианте машинного обучения, который автоматически адаптируется к любому типу орбит и имеет значительно меньшую (по сравнению с рекомендованными IGS методами интерполяции) среднеквадратичную оценку отклонения между интерполированными точками и фактической спутниковой орбитой. Отмечено, что рассмотренный метод дает СКО = 0,8 см для шеститочечных шаблонов SP3-данных для орбит ГЛОНАСС и СКО = 0,3 см для такого же шеститочечного шаблона для орбит GPS.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Успехи современной радиоэлектроники

Выпуск журнала: 12

Номера страниц: 48-52

ISSN журнала: 20700784

Место издания: Москва

Издатель: Закрытое акционерное общество Издательство Радиотехника

Авторы

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.