摘要
本发明提出一种基于EAM数据集的UT1融合方法,该方法使用Kalman融合算法将基于地球物理领域的角动量数据EAM与基于空间大地测量领域的VLBI、GNSS数据相融合,得到高精度、高连续、高稳定的UT1数据。本发明相比于现有技术融合了基于地球物理领域的角动量数据EAM,且对其进行修正以纠正与GNSS LOD数据集的偏差,最后与GNSS LOD数据集和VLBI UT1数据集利用卡尔曼融合算法进行融合。本发明相比于现有技术,提高了融合精度且融合方法稳健性更高。
技术关键词
融合方法
协方差矩阵
代表
融合算法
方程
卡尔曼滤波估计
地球自转角速度
观测噪声
GNSS数据
状态估计量
周期
偏差
大地测量
误差
高稳定
平方根
序列
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