顾及空间相关性的GNSS坐标序列插值比较

作者：谢春桥,匡翠林

摘要：针对常规的全球卫星导航系统(GNSS)坐标序列缺失数据插值方法多基于单站,且只适用于缺失数据较少的情形,提出1种适用于数据缺失率高,尤其是数据连续缺失时的数据插值方法:利用基于多站的正则期望最大化算法(RegEM)和克里金卡尔曼滤波(KKF)算法,对实测数据和不同比例连续缺失的模拟数据进行插值;同时与多通道奇异谱分析(MSSA)的插值结果进行比较,这3种方法均顾及了空间相关性。实验结果表明,对于含有连续缺失的GNSS坐标序列,RegEM的插值效果最好,且能够较好地还原GNSS坐标序列的噪声水平,保留的方差也最大,在细节方面处理得更好,而KKF插值效果次之,MSSA插值结果最差。

发文机构：中南大学地球科学与信息物理学院

关键词：正则期望最大化插值克里金卡尔曼滤波插值空间相关性全球卫星导航系统坐标序列噪声分析regularized expectation maximization(RegEM)interpolationKriged Kalman filter(KKF)interpolationspatial correlationglobal navigation satellite system(GNSS)coordinate time seriesnoise analysis

分类号： P228[天文地球—大地测量学与测量工程]