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

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

论文摘要

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。

论文目录

  • 1 异常值探测模型和EM算法
  •   1.1 异常值探测模型
  •   1.2 EM算法
  • 2 基于EM算法的AO类异常值探测方法
  •   2.1 计算隐藏变量的期望
  •   2.2 模型参数的最大似然估计
  •   2.3 AO类异常值探测流程
  • 3 算例与分析
  •   3.1 仿真算例
  •   3.2 实测算例
  •   3.3 异常值探测分析
  •   3.4 钟差预报分析
  • 4 结 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 韩松辉,张国超,张宁,朱建青

    关键词: 模型,算法,类异常值,卫星钟差预报

    来源: 测绘学报 2019年10期

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 自然地理学和测绘学

    单位: 信息工程大学基础部,中国人民解放军78092部队,苏州科技大学理学院

    基金: 国家自然科学基金(41474009,41774038)~~

    分类号: P228.4

    页码: 1225-1235

    总页数: 11

    文件大小: 1681K

    下载量: 73

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