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J-GLOBAL ID：201902273634630529   整理番号：19A0987559

GPS/BDS PPPにおける分散成分推定のための新しい重みづけアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Novel Weighting Approach for Variance Component Estimation in GPS/BDS PPP

著者 (3件)： Zhang Qieqie (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Zhao Long (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Zhou Jianhua (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 19  号： 10  ページ： 3763-3771  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Kalmanフィルタは,最適位置決め解を達成するために,正確な点位置決め(PPP)プロセスにおいて広く使用されている。しかし,位置決め精度と安定性は,フィルタリング過程で使用される観測の共分散行列または重み行列に密接に関係している。典型的に,PPPにおける観測の擬似距離とキャリア位相型の重みを,雑音分散の事前仮定に基づいて決定した。これらの不正確な重量値は,フィルタの性能を著しく低下させる。地球測位システム(GPS)/BDS PPPにおいて,GPSとBDSシステムの観測品質が同じでないので,観測のGPSとBDSグループの重みを設定するための付加的挑戦がある。本論文では,修正分散成分推定(MVCE)とHelmert分散成分推定(HVCE)法の組合せに基づく新しい重み付け手法を提案した。MVCE法を開発し,擬似距離の重みを調整し,同じGNSSとHVCEからの観測のキャリア位相型を,観測のGPSとBDSグループの重みを調整するためにカスタマイズした。追加のスライディングウィンドウ平均化フィルタをMVCEに用いて,観測のキャリア位相と擬似距離型の間のより正確で安定な重量比解を得た。静的および運動学的試験を行い,提案した重みづけ手法の有効性を検証し,性能を評価した。結果は,提案した方式が,GPS/BDS PPPにおける収束時間を減少させるだけでなく,位置決め精度と安定性を著しく改善することができることを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 有効性 ,  カスタム化 ,  雑音 ,  *重みづけ ,  地球 ,  位置決め ,  フィルタ ,  *GPS ,  Kalmanフィルタ ,  フィルタリング ,  品質
準シソーラス用語： スライディングウィンドウ ,  キャリア位相 ,  共分散行列 ,  位置決め精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O) ,  音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (5件)： GPS ,  PPP ,  分散成分 ,  推定 ,  重みづけ