Оценивание квазидетерминированных процессов с учетом ограничений на их величину и производную в задачах спутниковой навигации

Цель: получение эффективных по точности и вычислительным затратам решений задач восстановления и прогноза спутниковых данных в условиях отсутствия для них моделей в виде стохастических уравнений. Задачи: реализовать и смоделировать алгоритмы камерального восстановления прецизионных навигационных решений по фазовым измерениям ГНСС в дифференциальном режиме с использованием решений на основе ДГЛОНАСС/DGPS, Precise Point Positioning (PPP) и Satellite Based Augmentation System (SBAS); разработать рекомендации по выбору параметров наиболее эффективного алгоритма; апробировать алгоритмы восстановления путем камеральной обработки натурных данных ГНСС; разработать и смоделировать пригодные для использования в реальном времени алгоритмы прогноза ДП к кодовым измерениям ГНСС с учетом ранее поступивших ДП, количество которых зависит от длительности прогноза, и оценить вычислительную сложность алгоритмов; апробировать алгоритмы прогноза путем камеральной обработки натурных данных ГНСС. Задачи прогноза дифференциальных поправок и восстановления прецизионных ГНСС-решений не подпадают под условия применения классического стохастического подхода из-за трудно моделируемого поведения поправок и погрешностей ГНСС-решений. Эффективное решение этих задач возможно на основе кусочно-полиномиального представления поправок и погрешностей ГНСС-решений с учетом их непрерывной дифференцируемости и ограничений на их величину и производную. В задаче камерального восстановления прецизионных фазовых дифференциальных решений алгоритм восстановления с ограничениями позволяет снизить СКП на 20 - 50% по сравнению с вариантами без ограничений. Наилучшим с точки зрения СКП-прогноза медленно меняющейся составляющей поправок является алгоритм, в котором до перерыва в поступлении поправок применяется квадратичное представление медленно меняющейся составляющей с учетом ограничений на ее величину и производную, а на участке прогноза - ее линейное представление. С помощью разработанных экономичных алгоритмов прогноза медленно меняющейся составляющей поправок получено 10 - 15%-ное преимущество перед фиксированным прогнозом и двух- - трехкратный выигрыш перед линейным и квадратичным прогнозом без ограничений.