The processing of gnss observation by non-classical error theory of measurements

dc.citation.epage28
dc.citation.issue1 (28)
dc.citation.journalTitleГеодинаміка
dc.citation.spage19
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorДвуліт, П. Д.
dc.contributor.authorСавчук, С. Г.
dc.contributor.authorСосонка, І. І.
dc.contributor.authorDvulit, P. D.
dc.contributor.authorSavchuk, S.
dc.contributor.authorSosonka, I.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2023-06-20T07:49:26Z
dc.date.available2023-06-20T07:49:26Z
dc.date.created2020-02-25
dc.date.issued2020-02-25
dc.description.abstractМета дослідження: обґрунтувати необхідність використання сучасних методів опрацювання часових рядів GNSS-спостережень некласичною теорією похибок вимірів (НТПВ), що характеризується великими обсягами вибірок n > 500. Такі похибки високоточних спостережень, здебільшого, неможливо пояснити класичним законом розподілу Гаусса. Зі збільшенням обсягу вибірок емпіричний розподіл похибок все більше відхилятиметься від класичної теорії похибок вимірів (КТПВ) за Гауссом. Методика досліджень. Для проведення досліджень попередньо опрацьовано GNSS-спостереження на п’яти перманентних станціях України (SULP, GLSV, POLV, MIKL та CRAO). Після застосування “очищених” процедур на основі програмного пакета iGPS отримано часові ряди GNSS-спостережень за 2018–2020 рр. Перевірку емпіричних розподілів похибок забезпечено процедурою некласичної теорії похибок вимірів на основі рекомендацій, які запропонував Г. Джеффріс, і принципів теорії перевірок гіпотез за критерієм Пірсона. Основний результат дослідження. Встановлено, що отримані із високоточного опрацювання GNSS-спостережень часові ряди координат перманентних станцій не підтверджують гіпотезу про їх підпорядкування нормальному закону розподілу Гаусса. Здійснення НТПВ-діагностики точності високоточних GNSS-вимірів, яка ґрунтується на використанні довірчих інтервалів для оцінок асиметрії та ексцесу значної вибірки із подальшим застосуванням тесту Пірсона, підтверджує наявність слабких, не вилучених із GNSS-опрацювання джерел систематичних похибок. Наукова новизна. Автори скористались можливостями НТПВ для удосконалення методики опрацювання високоточних GNSS-вимірів та необхідністю урахування джерел систематичних похибок. Неврахування окремих факторів породжує ефект зміщення часового координатного ряду, що, своєю чергою, зумовлює суб’єктивні оцінки швидкостей руху станції, тобто їх геодинамічну інтерпретацію. Практична значущість полягає у застосуванні НТПВ-діагностики ймовірнісної форми розподілу топоцентричних координат перманентних станцій та вдосконаленні методики їх визначень. Дослідження причин відхилень розподілу похибок від встановлених норм забезпечує метрологічну грамотність проведення високоточних GNSS-вимірювань великого обсягу.
dc.description.abstractThe main goal of our research is to show the need to use modern methods of processing GNSS observations time series by non-classical error theory of measurements (NETM), which is characterized by large sample sizes n > 500. The errors of high-precision observations, for the most part, cannot be represented by the classical law of Gaussian distribution. With the increase in sample size, the empirical error distribution will increasingly deviate from the classical Gaussian error theory of measurements (CETM). Methods. For this research we pre-processed GNSS observation at five permanent stations in Ukraine (SULP, GLSV, POLV, MIKL and CRAO). After applying the “clean” procedures based on the iGPS software package, we obtained the GNSS observation time series for 2018–2020. The verification of empirical error distributions was ensured by the procedure of non-classical error theory of measurements, based on the recommendations offered by G. Jeffreys and on the principles of hypothesis testing according to Pearson criteria. Results. It has been established that the coordinate time series of permanent stations obtained from precision GNSS observations do not confirm the hypothesis of their conformity to normal Gaussian distribution law. NETM diagnostics of the accuracy of high-precision GNSS measurements, which is based on the use of confidence intervals for estimates of asymmetry and kurtosis of a large sample, followed by the Pearson test, confirms the presence of weak, non GNSS-treated sources of systematic errors. Scientific novelty. The authors use the possibility of NETM to improve the method of processing high-precision GNSS measurements and necessity to take into account sources of systematic errors. The failure to account for individual factors creates the effect of shifting the coordinate time series, which, in turn, leads to subjective estimates of station movement velocities, their geodynamic interpretation. Practical significance is based on the application of NETM diagnostics of probabilistic form of permanent stations topocentric coordinates distribution and improvement of the method of their determination. Research of the causes of the error distribution deviations from the established norms ensures the metrological literacy of large amount high-precision GNSS measurements.
dc.format.extent19-28
dc.format.pages10
dc.identifier.citationDvulit P. D. The processing of gnss observation by non-classical error theory of measurements / P. D. Dvulit, S. Savchuk, I. Sosonka // Geodynamics. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2020. — No 1 (28). — P. 19–28.
dc.identifier.citationenDvulit P. D. The processing of gnss observation by non-classical error theory of measurements / P. D. Dvulit, S. Savchuk, I. Sosonka // Geodynamics. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2020. — No 1 (28). — P. 19–28.
dc.identifier.doidoi.org/10.23939/jgd2020.01.019
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/59288
dc.language.isoen
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofГеодинаміка, 1 (28), 2020
dc.relation.ispartofGeodynamics, 1 (28), 2020
dc.relation.referencesBogusz, J., & Klos, A. (2016). On the significance of
dc.relation.referencesperiodic signals in noise analysis of GPS station
dc.relation.referencescoordinates time series. GPS Solutions, 20(4), 655–664. https://doi.org/10.1007/s10291-015-0478-9.
dc.relation.referencesBos, M. S., Fernandes, R. M. S., Williams, S. D. P., &
dc.relation.referencesBastos, L. (2013). Fast error analysis of continuous
dc.relation.referencesGNSS observations with missing data. J. Geod., 87, 351–360.
dc.relation.referencesGIPSY X Software [Electronic resource]. – Access
dc.relation.referencesmode: https://gipsy-oasis.jpl.nasa.gov/
dc.relation.referencesGNSS Time Series [Electronic resource]. – Access
dc.relation.referencesmode:https://sideshow.jpl.nasa.gov/pub/JPL_GPS_
dc.relation.referencesTimeseries
dc.relation.referencesDvulit, P., & Dzhun, J., (2017). Application of nonclassical error theory methods for absolute measurements of Galilean acceleration. Geodynamics. (1 (22)), 7–15. [in Ukrainian]
dc.relation.referencesDvulit, P., & Dzhun, J. (2019). Diagnostics of the highprecise ballistic measured gravity acceleration by
dc.relation.referencesmethods of non-classical errors theory. Geodynamics, 1 (26), 5–16.
dc.relation.referencesDzhun, J. (2015). Non-classical theory of measurement
dc.relation.referenceserrors. Vydavnychyi dim: “Estero”, Rivne. 168 p. [in
dc.relation.referencesRussian]
dc.relation.referencesHéroux, P., & Kouba, J. (1995). GPS precise point
dc.relation.referencespositioning with a difference. Natural Resources
dc.relation.referencesCanada, Geomatics Canada, Geodetic Survey
dc.relation.referencesDivision.
dc.relation.referencesHerring, T. (2003). MATLAB Tools for viewing GPS
dc.relation.referencesvelocities and time series. GPS Solut., 7, 194–199.
dc.relation.referencesHofmann-Wellenhof, B., Lichtenegger, H., & Wasle, E.
dc.relation.references(2007). GNSS–global navigation satellite systems:
dc.relation.referencesGPS, GLONASS, Galileo, and more. Springer Science
dc.relation.references& Business Media.
dc.relation.referencesJiang, W, He, X., Montillet, J. P., Fernandes, R.,
dc.relation.referencesBos, M., Yu, K., Hua, X., & Jiang, W. (2017).
dc.relation.referencesReview of current GPS methodologies for
dc.relation.referencesproducing accurate time series and their error
dc.relation.referencessources. Journal of Geodynamics, 106, 12–29.
dc.relation.referenceshttps://doi.org/10.1016/j.jog.2017.01.004
dc.relation.referencesKaraim, M., Elsheikh, M., Noureldin, A., & Rustamov,
dc.relation.referencesR. B. (2018). GNSS error sources. Multifunctional
dc.relation.referencesOperation and Application of GPS; Rustamov, RB,
dc.relation.referencesHashimov, AM, Eds, 69–85.
dc.relation.referencesLeandro, R. F., Santos, M. C., & Langley, R. B. (2011).
dc.relation.referencesAnalyzing GNSS data in precise point positioning
dc.relation.referencessoftware. GPS solutions, 15(1), 1–13.
dc.relation.referencesLi, G., Wu, J., Zhao, C., & Tian, Y. (2017).
dc.relation.referencesDouble differencing within GNSS constellations.
dc.relation.referencesGPS Solutions, 21(3), 1161–1177. doi.org/10.1007/s10291-017-0599-4.
dc.relation.referencesOstini, L., Dach, R., Meindl, M., Schaer, S., &
dc.relation.referencesHugentobler, U.( 2008). FODITS: A New Tool of
dc.relation.referencesthe Bernese GPS Software. In Proceedings of the 2008 European Reference Frame (EUREF),
dc.relation.referencesBrussels, Belgium, 18–21 June 2008; Torres, J. A.,
dc.relation.referencesHornik, H., Eds.
dc.relation.referencesRay, J., Griffiths, J., Collilieux, X., & Rebischung, P.
dc.relation.references(2013). Subseasonal GNSS positioning errors.
dc.relation.referencesGeophysical Research Letters, 40(22), 5854–5860.
dc.relation.referencesSavchuk, S., & Doskich, S. (2017). Monitoring of
dc.relation.referencescrustal movements in Ukraine using the
dc.relation.referencesnetwork of reference GNSS-stations. Scientific
dc.relation.referencesjournal” Geodynamics, 2(23), 7–13. DOI: 10.23939/jgd2017.02.007
dc.relation.referencesTian Y. (2011). iGPS: IDL tool package for GPS
dc.relation.referencesposition time series analysis. GPS Solutions., 15(3), 299–303. DOI: 10.1007/s10291-011-0219-7
dc.relation.referencesWilliams, S.D.P.( 2008). CATS: GPS coordinate time
dc.relation.referencesseries analysis software. GPS Solut., 12, 147–153.
dc.relation.referencesenBogusz, J., & Klos, A. (2016). On the significance of
dc.relation.referencesenperiodic signals in noise analysis of GPS station
dc.relation.referencesencoordinates time series. GPS Solutions, 20(4), 655–664. https://doi.org/10.1007/s10291-015-0478-9.
dc.relation.referencesenBos, M. S., Fernandes, R. M. S., Williams, S. D. P., &
dc.relation.referencesenBastos, L. (2013). Fast error analysis of continuous
dc.relation.referencesenGNSS observations with missing data. J. Geod., 87, 351–360.
dc.relation.referencesenGIPSY X Software [Electronic resource], Access
dc.relation.referencesenmode: https://gipsy-oasis.jpl.nasa.gov/
dc.relation.referencesenGNSS Time Series [Electronic resource], Access
dc.relation.referencesenmode:https://sideshow.jpl.nasa.gov/pub/JPL_GPS_
dc.relation.referencesenTimeseries
dc.relation.referencesenDvulit, P., & Dzhun, J., (2017). Application of nonclassical error theory methods for absolute measurements of Galilean acceleration. Geodynamics. (1 (22)), 7–15. [in Ukrainian]
dc.relation.referencesenDvulit, P., & Dzhun, J. (2019). Diagnostics of the highprecise ballistic measured gravity acceleration by
dc.relation.referencesenmethods of non-classical errors theory. Geodynamics, 1 (26), 5–16.
dc.relation.referencesenDzhun, J. (2015). Non-classical theory of measurement
dc.relation.referencesenerrors. Vydavnychyi dim: "Estero", Rivne. 168 p. [in
dc.relation.referencesenRussian]
dc.relation.referencesenHéroux, P., & Kouba, J. (1995). GPS precise point
dc.relation.referencesenpositioning with a difference. Natural Resources
dc.relation.referencesenCanada, Geomatics Canada, Geodetic Survey
dc.relation.referencesenDivision.
dc.relation.referencesenHerring, T. (2003). MATLAB Tools for viewing GPS
dc.relation.referencesenvelocities and time series. GPS Solut., 7, 194–199.
dc.relation.referencesenHofmann-Wellenhof, B., Lichtenegger, H., & Wasle, E.
dc.relation.referencesen(2007). GNSS–global navigation satellite systems:
dc.relation.referencesenGPS, GLONASS, Galileo, and more. Springer Science
dc.relation.referencesen& Business Media.
dc.relation.referencesenJiang, W, He, X., Montillet, J. P., Fernandes, R.,
dc.relation.referencesenBos, M., Yu, K., Hua, X., & Jiang, W. (2017).
dc.relation.referencesenReview of current GPS methodologies for
dc.relation.referencesenproducing accurate time series and their error
dc.relation.referencesensources. Journal of Geodynamics, 106, 12–29.
dc.relation.referencesenhttps://doi.org/10.1016/j.jog.2017.01.004
dc.relation.referencesenKaraim, M., Elsheikh, M., Noureldin, A., & Rustamov,
dc.relation.referencesenR. B. (2018). GNSS error sources. Multifunctional
dc.relation.referencesenOperation and Application of GPS; Rustamov, RB,
dc.relation.referencesenHashimov, AM, Eds, 69–85.
dc.relation.referencesenLeandro, R. F., Santos, M. C., & Langley, R. B. (2011).
dc.relation.referencesenAnalyzing GNSS data in precise point positioning
dc.relation.referencesensoftware. GPS solutions, 15(1), 1–13.
dc.relation.referencesenLi, G., Wu, J., Zhao, C., & Tian, Y. (2017).
dc.relation.referencesenDouble differencing within GNSS constellations.
dc.relation.referencesenGPS Solutions, 21(3), 1161–1177. doi.org/10.1007/s10291-017-0599-4.
dc.relation.referencesenOstini, L., Dach, R., Meindl, M., Schaer, S., &
dc.relation.referencesenHugentobler, U.( 2008). FODITS: A New Tool of
dc.relation.referencesenthe Bernese GPS Software. In Proceedings of the 2008 European Reference Frame (EUREF),
dc.relation.referencesenBrussels, Belgium, 18–21 June 2008; Torres, J. A.,
dc.relation.referencesenHornik, H., Eds.
dc.relation.referencesenRay, J., Griffiths, J., Collilieux, X., & Rebischung, P.
dc.relation.referencesen(2013). Subseasonal GNSS positioning errors.
dc.relation.referencesenGeophysical Research Letters, 40(22), 5854–5860.
dc.relation.referencesenSavchuk, S., & Doskich, S. (2017). Monitoring of
dc.relation.referencesencrustal movements in Ukraine using the
dc.relation.referencesennetwork of reference GNSS-stations. Scientific
dc.relation.referencesenjournal" Geodynamics, 2(23), 7–13. DOI: 10.23939/jgd2017.02.007
dc.relation.referencesenTian Y. (2011). iGPS: IDL tool package for GPS
dc.relation.referencesenposition time series analysis. GPS Solutions., 15(3), 299–303. DOI: 10.1007/s10291-011-0219-7
dc.relation.referencesenWilliams, S.D.P.( 2008). CATS: GPS coordinate time
dc.relation.referencesenseries analysis software. GPS Solut., 12, 147–153.
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/s10291-015-0478-9
dc.relation.urihttps://gipsy-oasis.jpl.nasa.gov/
dc.relation.urihttps://sideshow.jpl.nasa.gov/pub/JPL_GPS_
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.jog.2017.01.004
dc.rights.holder© Інститут геології і геохімії горючих копалин Національної академії наук України, 2020
dc.rights.holder© Інститут геофізики ім. С. І. Субботіна Національної академії наук України, 2020
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2020
dc.rights.holder© Dvulit P. D., Savchuk S., Sosonka I.
dc.subjectзакони похибок Гаусса
dc.subjectПірсона–Джеффріса
dc.subjectнекласична теорія похибок вимірів (НТПВ)
dc.subjectГлобальна навігаційна супутникова система (GNSS)
dc.subjectGNSS-виміри
dc.subjectперманентна станція
dc.subjectGaussian distribution law
dc.subjectPearson-Jeffries
dc.subjectnon-classical error theory of measurements (NETM)
dc.subjectGlobal Navigation Satellite System (GNSS)
dc.subjecttopocentric coordinates
dc.subjectGNSS observations
dc.subjectpermanent stations
dc.subject.udc528.2
dc.titleThe processing of gnss observation by non-classical error theory of measurements
dc.title.alternativeОпрацювання результатів GNSS-спостережень некласичною теорією похибок вимірів
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2020n1_Dvulit_P_D-The_processing_of_gnss_observation_19-28.pdf
Size:
625.32 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Thumbnail Image
Name:
2020n1_Dvulit_P_D-The_processing_of_gnss_observation_19-28__COVER.png
Size:
574.37 KB
Format:
Portable Network Graphics

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.83 KB
Format:
Plain Text
Description: