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J-GLOBAL ID：201702247090498656   整理番号：17A0534301

衛星クラスタ化のためのロバストKALMANフィルタは,GPS/BDS融合精密位置決めにおける応用における応用である。【JST・京大機械翻訳】

Robust Kalman filtering based on different satellite types and it’s application in GPS/BDS precise point positioning

著者 (7件)： Wang Yan (Institute of Surveying and Mapping, Information Engineering University) ,  Zhang Chuanding (Beijing Satellite Navigation Center) ,  Hu Xiaogong (Shanghai Astronomical Observatory, Chinese Academy of Sciences) ,  Song Yezhi (Shanghai Astronomical Observatory, Chinese Academy of Sciences) ,  Ma Shaolong (Nanjing Army Command College) ,  Tang Chengpan (Shanghai Astronomical Observatory, Chinese Academy of Sciences) ,  Li Ran (Shanghai Astronomical Observatory, Chinese Academy of Sciences)
資料名： Zhongguo Guanxing Jishu Xuebao  (Zhongguo Guanxing Jishu Xuebao)
巻： 24  号： 6  ページ： 769-774,779  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2764A  ISSN： 1005-6734  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 差動KALMANフィルタは,GNISSの動的位置決めにおける観測異常を制御するための効果的アルゴリズムであり,それは,GPS/BDSのリアルタイム動的精密位置決め(PPP)に適用される。いくつかのエポックの位置決め精度は単一システムの位置決め精度よりも高くないが,これは同じ受信機が受信した異なる種類の衛星の観測量のランダム特性が異なり,観測点の差分分布のまた、あるシステムの良質なデータに対しても得たを行い、位置決め結果に偏りが生じ、GPS/BDSの精密単一点定位の優位性を弱めた。この問題を解決するために,衛星クラスタ化のためのロバストKALMANフィルタリングアルゴリズムを提案して,GPS/BDSの精密位置決めに適用して,アルゴリズムのコアは,衛星の分類に基づく分散型膨張因子を構成して,アルゴリズム最終的に,MGEXによって測定された利用の実験結果は,提案したアルゴリズムがGPS/BDS,融合,および日における従来のロバストKALMANフィルタリングアルゴリズムよりそれぞれ34.6%,33.3%,および31.0%高いことを示した。その結果,提案したアルゴリズムは,GPS/BDS融合精密点標定の信頼性を改善することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *位置決め ,  ダイナミックポジショニング ,  *フィルタ ,  定位 ,  アルゴリズム ,  受信機 ,  標定 ,  *クラスタ化 ,  信頼性 ,  *ロバスト性 ,  *GPS
準シソーラス用語： *GPS【位置決め】 ,  高品質 ,  位置決め精度 ,  実時間 ,  *精密位置決め , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： robust estimation ,  Kalman filtering ,  satellite classification weighting ,  GPS/BDS ,  precise point positioning

分類 (1件)： 電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (8件)： 衛星 ,  クラスタ化 ,  ロバスト ,  Kalmanフィルタ ,  GPS ,  融合 ,  精密位置決め ,  応用