Academic Journal
ПОЛНОЕ ЭЛЕКТРОННОЕ СОДЕРЖАНИЕ ПО ДАННЫМ ГЛОНАСС/GPS/GALILEO: ПРОБЛЕМЫ ФИЛЬТРАЦИИ
| Title: | ПОЛНОЕ ЭЛЕКТРОННОЕ СОДЕРЖАНИЕ ПО ДАННЫМ ГЛОНАСС/GPS/GALILEO: ПРОБЛЕМЫ ФИЛЬТРАЦИИ |
|---|---|
| Contributors: | Казанский (Приволжский) федеральный университет |
| Publisher Information: | 2019. |
| Publication Year: | 2019 |
| Subject Terms: | обработка данных, global navigation satellite system, total electron content, ionosphere, полное электронное содержание, data filtering, ионосфера, фильтрация данных, data processing |
| Description: | Глобальные навигационные спутниковые системы в последние годы все активнее используются для изучения околоземного космического пространства. Основой для исследований являются измерения полного электронного содержания (ПЭС), получаемые на основе двухчастотных измерений. Стандартные процедуры выделения вариаций ПЭС требуют устранения тренда, обусловленного движением спутников, а также фильтрации рядов ПЭС. Наш опыт показал, что артефакты, возникающие в рядах данных, могут значительно сказываться на интерпретации данных, особенно при автоматической обработке. При этом в литературе проблемы фильтрации данных ПЭС плохо освещены. В настоящей работе мы анализируем ошибки, возникающие при различных вариантах устранения тренда и различных вариантах фильтрации. Каждая из этих подзадач (удаление тренда и фильтрация) рассматривается отдельно. Основные результаты получены для моделирования, когда можно непосредственно оценить ошибку. Завершает работу анализ экспериментальных данных. Over the recent years, Global Navigation Satellite Systems have been increasingly used to study the near-Earth space. The basis for such studies are the total electron content (TEC) data. TEC is obtained based on dual-frequency measurements. The standard procedures for detecting TEC variations require filtering and detrending. Our experience showed that the artifacts originating in data series may affect upon data interpretation, particularly strong for automated processing. Herewith, the filtering issues are not paid enough attention in literature. In this study we analyze the errors originating from various detrending as well as from various filtering algorithms. Each of these subtasks (detrending and filtering) is addressed separately. The principal results were obtained for the modeling, when we control input and can directly estimate the error. Experimental data analysis finalizes this study. 225-229 |
| Document Type: | Article |
| Access URL: | https://openrepository.ru/article?id=192510 |
| Accession Number: | edsair.httpsopenrep..4c96eb71254499ac2d09e4fdb9622963 |
| Database: | OpenAIRE |
| Description not available. |