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Robust modeling of GNSS orbit and clock error dynamics / Elisa Gallon in Navigation : journal of the Institute of navigation, vol 69 n° 4 (Fall 2022)  

Public [article]  inNavigation : journal of the Institute of navigation > vol 69 n° 4 (Fall 2022) . - n° 539 Titre : Robust modeling of GNSS orbit and clock error dynamics Type de document : Article/Communication Auteurs : Elisa Gallon, Auteur ; Mathieu Joerger, Auteur ; Boris Pervan, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 539 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale [Termes IGN] centrale inertielle [Termes IGN] décalage d'horloge [Termes IGN] erreur [Termes IGN] erreur de positionnement [Termes IGN] filtre de Kalman [Termes IGN] modèle stochastique [Termes IGN] orbitographie par GNSS [Termes IGN] Receiver Autonomous Integrity Monitoring Résumé : (auteur) In this paper, we develop new stochastic orbit and clock error models for positioning, fault detection, and integrity monitoring over time. GPS and Galileo orbit and clock data are evaluated and ranging errors are analyzed and modeled over time. This work is intended for time-sequential safety-critical navigation systems including global navigation satellite systems (GNSSs) integrated with inertial navigation systems (INSs) and Kalman filter implementations of Advanced Receiver Autonomous Integrity Monitoring (ARAIM). Numéro de notice : A2022-867 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.33012/navi.539 Date de publication en ligne : 22/05/2022 En ligne : https://doi.org/10.33012/navi.539 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102160 [article]

Bounding the integer bootstrapped GNSS baseline’s tail probability in the presence of stochastic uncertainty / Steven E. Langel in Journal of geodesy, vol 90 n° 11 (November 2016)  

Public [article]  inJournal of geodesy > vol 90 n° 11 (November 2016) . - pp 1293 - 1305 Titre : Bounding the integer bootstrapped GNSS baseline’s tail probability in the presence of stochastic uncertainty Type de document : Article/Communication Auteurs : Steven E. Langel, Auteur ; Samer M. Khanafseh, Auteur ; Boris Pervan, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 1293 - 1305 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale [Termes IGN] corrélation [Termes IGN] incertitude des données [Termes IGN] ligne de base [Termes IGN] positionnement par GNSS Résumé : (Auteur) Differential carrier phase applications that utilize cycle resolution need the probability density function of the baseline estimate to quantify its region of concentration. For the integer bootstrap estimator, the density function has an analytical definition that enables probability calculations given perfect statistical knowledge of measurement and process noise. This paper derives a method to upper bound the tail probability of the integer bootstrapped GNSS baseline when the measurement and process noise correlation functions are unknown, but can be upper and lower bounded. The tail probability is shown to be a non-convex function of a vector of conditional variances, whose feasible region is a convex polytope. We show how to solve the non-convex optimization problem globally by discretizing the polytope into small hyper-rectangular elements, and demonstrate the method for a static baseline estimation problem. Numéro de notice : A2016-803 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s00190-016-0923-8 Date de publication en ligne : 13/06/2016 En ligne : http://dx.doi.org/ 10.1007/s00190-016-0923-8 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82588 [article]