摘要
采用平差计算中得到的观测值的残差来估计指数函数经验模型中的参数,从而使随机模型更真实地反映观测值中的随机误差和偏差。由实际GPS观测数据及广播星历,按以上的函数模型和随机模型采用逐次滤波方法进行解算。结果表明,此方法在未剔除和修复周跳的情况下,可以使单点静态定位的平面外符合精度达1.46 m,高程方向的外符合精度为1.72 m。
The coefficients in the empirical exponential function are estimated by using the residual of measurements, hence the stochastic model more realistically describes the noise and bias in measurements. By using of GPS data and broadcast ephemeris, the numerical results indicate the RMS with 0.81 m,1.21 m and 1.72 m in east, north, and up are obtained.
出处
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CSCD
北大核心
2007年第1期31-34,共4页
Geomatics and Information Science of Wuhan University
基金
国家自然科学基金资助项目(40274005)
关键词
单点定位
函数模型
随机模型
逐次滤波
single point positioning
functional model
stochastic model
sequential least-square filter
