Resumen

El sistema global de navegación por satélite (GNSS) se utiliza ampliamente para estimar las posiciones de los usuarios. Para obtener un posicionamiento preciso, los usuarios deben corregir los componentes de error del GNSS, como los errores de órbita y de reloj del satélite, así como el retardo ionosférico. El servicio internacional de GNSS (IGS) en tiempo real (RTS) puede utilizarse para corregir los errores de órbita y de reloj en tiempo real. Dado que el RTS del IGS proporciona correcciones en tiempo real a través de Internet, pueden producirse pérdidas de datos intermitentes debido a fallos de software o hardware. Proponemos aplicar un modelo de media móvil autorregresiva de algoritmo genético (GA-ARMA) para predecir las correcciones del RTS del IGS durante los períodos de pérdida de datos. Las correcciones de la órbita y el reloj del RTS se predicen hasta 900 s mediante el modelo GA-ARMA, y las precisiones de la predicción se comparan con los resultados de un modelo ARMA genérico. El rendimiento de la predicción de la órbita de GA-ARMA es casi equivalente al de ARMA, pero el rendimiento de la predicción del reloj de GA-ARMA es claramente mejor que el de ARMA, logrando una reducción de 32 errores. Las correcciones RTS predichas se aplican a las efemérides de emisión y se comparan las precisiones de posicionamiento de los puntos. GA-ARMA muestra una importante mejora de la precisión con respecto a ARMA, especialmente en lo que respecta al posicionamiento vertical.

• Materias:Minería de datos Aerodinámica Motores (Mecánica) Cinemática Vehículo espacial
• Subjects:Data mining Aerodynamics Engines Kinematics Space vehicles
• Palabras claves:arma, error de reloj, ga, modelo genérico de arma, pérdida intermitente de datos, período de pérdida de datos, posicionamiento de puntos precisos, mejora significativa de la precisión, rendimiento de predicción de órbita, sistema de navegación por satélite
• Keywords:arma, clock error, ga, generic arma model, intermittent data loss, data loss period, precise point positioning, significant accuracy improvement, orbit prediction performance, navigation satellite system