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【24h】

A MATLAB-based Kriged Kalman Filter software for interpolating missing data in GNSS coordinate time series

机译:基于MATLAB的Kriged卡尔曼滤波器软件,用于在GNSS坐标时间序列中插值缺失数据

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摘要

AbstractGNSS coordinate time series data for permanent reference stations often suffer from random, or even continuous, missing data. Missing data interpolation is necessary due to the fact that some data processing methods require evenly spaced data. Traditional missing data interpolation methods usually use single point time series, without considering spatial correlations between points. We present a MATLAB software for dynamic spatiotemporal interpolation of GNSS missing data based on the Kriged Kalman Filter model. With the graphical user interface, users can load source GNSS data, set parameters, view the interpolated series and save the final results. The SCIGN GPS data indicate that the software is an effective tool for GNSS coordinate time series missing data interpolation.]]>
机译:<![CDATA [ <标题>抽象 GNSS坐标时间序列数据用于永久参考站经常受到影响 从随机,甚至连续,缺少数据。 由于某些数据处理方法需要均匀间隔数据,因此需要缺少数据插值。 传统的缺失数据插值方法通常使用单点时间序列,而不考虑点之间的空间相关性。 我们为GNSS的动态时空插值提供了一种基于Kriged Kalman滤波器模型的GNSS缺失数据的MATLAB软件。 使用图形用户界面,用户可以加载源GNSS数据,设置参数,查看内插系并保存最终结果。 Scign GPS数据表明该软件是GNSS坐标时间序列缺失数据插值的有效工具。 ]]>

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