Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Advancing multi-GNSS orbit combination in the variance component estimation framework

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00025615%3A_____%2F25%3AN0000015" target="_blank" >RIV/00025615:_____/25:N0000015 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://link.springer.com/article/10.1007/s00190-025-02005-w" target="_blank" >https://link.springer.com/article/10.1007/s00190-025-02005-w</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/s00190-025-02005-w" target="_blank" >10.1007/s00190-025-02005-w</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Advancing multi-GNSS orbit combination in the variance component estimation framework

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The International GNSS Service (IGS) requires advanced multi-GNSS orbit combination strategies to replace current GPS/GLONASS-focused operations with consistent products covering GPS, GLONASS, Galileo, and BDS. We developed an enhanced orbit combination methodology using a modified Förstner Variance Component Estimation (VCE) scheme that optimizes weighting strategies through data clustering approaches, including individual satellite weighting, satellite-type grouping, and machine-learning-generated clusters. Our novel approach incorporates a priori knowledge from Satellite Laser Ranging (SLR) orbit validations and sequential weight information from previous combinations to refine Analysis Center (AC) weights. Sequential weight estimation significantly reduces day boundary orbit misclosures and stabilizes temporal AC weight variability. The combined solutions demonstrate exceptional inter-consistency with RMS values below 3–5 mm for GPS and Galileo, while GLONASS and BDS show higher variability (10–15 mm), highlighting the importance of satellite grouping strategies. Intermediate grouping approaches based on IGS metadata or hierarchical clustering provide optimal balance between constellation-level oversimplification and satellite-specific day-to-day variability. SLR-based knowledge incorporation offers targeted improvements, particularly for challenging high and low β angle conditions, demonstrating the effectiveness of external validation in multi-GNSS orbit combination.

  • Název v anglickém jazyce

    Advancing multi-GNSS orbit combination in the variance component estimation framework

  • Popis výsledku anglicky

    The International GNSS Service (IGS) requires advanced multi-GNSS orbit combination strategies to replace current GPS/GLONASS-focused operations with consistent products covering GPS, GLONASS, Galileo, and BDS. We developed an enhanced orbit combination methodology using a modified Förstner Variance Component Estimation (VCE) scheme that optimizes weighting strategies through data clustering approaches, including individual satellite weighting, satellite-type grouping, and machine-learning-generated clusters. Our novel approach incorporates a priori knowledge from Satellite Laser Ranging (SLR) orbit validations and sequential weight information from previous combinations to refine Analysis Center (AC) weights. Sequential weight estimation significantly reduces day boundary orbit misclosures and stabilizes temporal AC weight variability. The combined solutions demonstrate exceptional inter-consistency with RMS values below 3–5 mm for GPS and Galileo, while GLONASS and BDS show higher variability (10–15 mm), highlighting the importance of satellite grouping strategies. Intermediate grouping approaches based on IGS metadata or hierarchical clustering provide optimal balance between constellation-level oversimplification and satellite-specific day-to-day variability. SLR-based knowledge incorporation offers targeted improvements, particularly for challenging high and low β angle conditions, demonstrating the effectiveness of external validation in multi-GNSS orbit combination.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10511 - Environmental sciences (social aspects to be 5.7)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Journal of Geodesy

  • ISSN

    0949-7714

  • e-ISSN

    1432-1394

  • Svazek periodika

    99

  • Číslo periodika v rámci svazku

    11

  • Stát vydavatele periodika

    DE - Spolková republika Německo

  • Počet stran výsledku

    32

  • Strana od-do

  • Kód UT WoS článku

    001605140400001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-105020445089