AR模型中AO类异常值探测及其在GPS卫星钟差预报中的应用
New algorithm for detecting AO outliers in AR model and its application in the prediction of GPS satellite clock errors作者机构：信息工程大学基础部河南郑州450001 中国人民解放军78092部队四川成都610000 苏州科技大学理学院江苏苏州215009
出 版 物：《测绘学报》 (Acta Geodaetica et Cartographica Sinica)
年 卷 期：2019年第48卷第10期
页 面：1225-1235页
核心收录：
学科分类：08[工学] 081601[工学-大地测量学与测量工程] 0816[工学-测绘科学与技术]
基 金：国家自然科学基金(41474009 41774038)~~
摘 要：基于EM算法,提出一种AR模型中AO类异常值(additive outlier)探测的算法。该算法可同时进行AR模型拟合与AO类异常值探测,并可有效地解决成片AO类异常值探测时所产生的掩盖和淹没问题。最后,将本文算法应用于GPS卫星钟差预报之中。本文算法可以准确探测出钟差历史观测序列中的AO类异常值,并可对卫星钟差进行精确预报。
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