發(fā)布時(shí)間：2022-12-08 05:50

　　針對(duì)常規(guī)的全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（GNSS）坐標(biāo)序列缺失數(shù)據(jù)插值方法多基于單站,且只適用于缺失數(shù)據(jù)較少的情形,提出1種適用于數(shù)據(jù)缺失率高,尤其是數(shù)據(jù)連續(xù)缺失時(shí)的數(shù)據(jù)插值方法:利用基于多站的正則期望最大化算法（RegEM）和克里金卡爾曼濾波（KKF）算法,對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和不同比例連續(xù)缺失的模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行插值;同時(shí)與多通道奇異譜分析（MSSA）的插值結(jié)果進(jìn)行比較,這3種方法均顧及了空間相關(guān)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,對(duì)于含有連續(xù)缺失的GNSS坐標(biāo)序列,RegEM的插值效果最好,且能夠較好地還原GNSS坐標(biāo)序列的噪聲水平,保留的方差也最大,在細(xì)節(jié)方面處理得更好,而KKF插值效果次之,MSSA插值結(jié)果最差。 

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【文章目錄】：
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 插值精度評(píng)價(jià)指標(biāo)
2 GNSS坐標(biāo)序列插值
    2.1 模擬插值實(shí)驗(yàn)
    2.2 陸態(tài)網(wǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)插值實(shí)驗(yàn)
3 結(jié)束語(yǔ)



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