吉林大学学报(工学版)

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基于系数相关性的多尺度Kalman滤波器组的GPS共视观测数据算法

偶晓娟,周渭   

  1. 西安电子科技大学 机电工程学院, 西安 710071
  • 收稿日期:2005-07-08 修回日期:2005-09-22 出版日期:2006-07-01 发布日期:2006-07-01
  • 通讯作者: 周渭

Multiscale Kalman filters algorithm for GPS commonview observation data based on correlation structure of discrete wavelet coefficients

Ou Xiao-juan, Zhou Wei   

  1. School of MechanoElectronic Engineering, Xidian University, Xi'an 710071, China
  • Received:2005-07-08 Revised:2005-09-22 Online:2006-07-01 Published:2006-07-01
  • Contact: Zhou Wei

摘要: 运用基于小波系数相关性的多尺度Kalman滤波器组算法处理GPS共视观测数据。在假设GPS共视钟差数据具有1/f分形特性的条件下,用基于小波变换的算法估计GPS钟差数据的自相似参数H。当0

关键词: 通信技术, 多尺度Kalman滤波器组, 1/f分形特性, 相关性结构, 分形增量

Abstract: The GPS commonview observation data were processed using the multiscale Kalman filters algorithm based on a correlative structure of the discrete wavelet coefficients. Supposing the GPS commonview observation data has the 1/ffractal characteristic, the algorithm of wavelet transform is used to estimate the selfsimilar Hurst parameter H of GPS clock difference data. When 0

Key words: communication, multiscale Kalman filters, 1/f fractal characteristic, correlation structure, fractal increment

中图分类号: 

  • TN915.01
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