基于Kalman滤波的大规模GNSS网参数估计方法

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针对传统方法存在的缺陷,研究了利用Kalman滤波技术进行大规模GNSS网参数(主要包括测站位置参数、卫星轨道参数及极移参数)估计的理论方法与关键技术,并利用40个全球均匀分布的IGS站多天的观测数据对理论成果进行了验证。结果表明,本文估计得到的测站位置参数与IGS结果各分量较差的RMS值分别为0.85、1.1、1.21 cm,得到的卫星轨道参数外推1 h后与IGS最终星历各分量较差的RMS值分别为9.8、8.6、7.2 cm,得到的极移参数与IERS结果的较差基本在1 mas之内;该方法具有较高的估值精度,可有效地用于GNSS网各类参数的估计。
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