Integer Ambiguity Search Technique Using Separated Gaussian Variables

Doyoon Kim; Jaegyu Jang; Changdon Kee

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자료유형: 학술저널

저자정보: Doyoon Kim Jaegyu Jang Changdon Kee

저널정보: 한국항공우주학회 International Journal of Aeronautical and Space Sciences KSAS International Journal Volume.5 Number.2

발행연도: 2004.11

수록면: 1 - 8 (8page)

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Real-Time Kinematic GPS positioning is widely used for many applications. Resolving ambiguities is the key to precise positioning. Integer ambiguity resolution is the process of resolving the unknown cycle ambiguities of double difference carrier phase data as integers. Two important issues of resolving are efficiency and reliability. In the conventional search techniques, we generally used chi -square random variables for decision variables. Mathematically, a chi-square random variable is the sum of mutually independent, squared zero-mean unit-variance normal (Gaussian) random variables. With this base knowledge, we can separate decision variables to several normal random variables. We showed it with related equations and conceptual diagrams. With this separation, we can improve the computational efficiency of the process without losing the needed performance. If. we average separated normal random variables sequentially, averaged values are also normal random variables. So we can use them as decision variables, which prevent from a sudden increase of some decision variable. With the method using averaged decision values, we can get the solution more quickly and more reliably.
To verify the performance of our proposed algorithm, we conducted simulations. We used some visual diagrams that are useful for intuitional approach. We analyzed the performance of the proposed algorithm and compared it to the conventional methods.

#RTK-GPS #ambiguity search technique #ambiguity resolution

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