Resumen

Aunque el posicionamiento relativo cinemático GPS puede proporcionar una gran precisión, los observables GPS, como cualquier otro tipo de medición, no están exentos de errores. De hecho, presentan varios tipos de errores. En este artículo mostramos cómo construir un modelo matemático funcional en el contexto de un filtro de Kalman para eliminar la mayoría de estos errores. Además, discutimos cómo el efecto multitrayectoria, un tipo de error no modelado en el modelo funcional, puede corregirse utilizando el método wavelet propuesto. También se demuestra y analiza el comportamiento del modelo funcional de doble diferencia en el modo cinemático con el fin de proporcionar una mejor comprensión del problema. Los resultados obtenidos en los experimentos multitrayectoria fueron muy prometedores y se presentan aquí.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:errores, modelo funcional, modelo matemático funcional, posicionamiento relativo cinemático, observables gps, filtro de kalman, mejor comprensión, doble diferencia, alta precisión, modo cinemático
• Keywords:errors, functional model, functional mathematical model, kinematic relative positioning, gps observables, kalman filter, better insight, double difference, high accuracy, kinematic mode