Plug-in problem in discrete GNSS-PIM algorithms

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25410%2F17%3A39911382" target="_blank" >RIV/00216275:25410/17:39911382 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Plug-in problem in discrete GNSS-PIM algorithms

Popis výsledku v původním jazyce

The aim of the contributed paper is to find a solution of plug-in problem in Discrete GNSS-PIM algorithms. Global Navigation Satellite Systems-Position Integrity Monitoring(GNSS-PIM) algorithms determine train position and verify its safeness. Plug-in problem has to be solved, when covariance matrix of GNSS positions is unknown and we would like to use its estimate instead. Confidence area for variance components σ1, σ2 and insensitivity region for the test in a given alternative are derivated first as a necessary part of the plug-in problem solution. If the confidence area is a subset of insensitivity region, then the estimate of covariance matrix can be considered as precise enough to be use in the Discrete GNSS-PIM algorithm instead of a real covariance matrix.

Název v anglickém jazyce

Plug-in problem in discrete GNSS-PIM algorithms

Popis výsledku anglicky

The aim of the contributed paper is to find a solution of plug-in problem in Discrete GNSS-PIM algorithms. Global Navigation Satellite Systems-Position Integrity Monitoring(GNSS-PIM) algorithms determine train position and verify its safeness. Plug-in problem has to be solved, when covariance matrix of GNSS positions is unknown and we would like to use its estimate instead. Confidence area for variance components σ1, σ2 and insensitivity region for the test in a given alternative are derivated first as a necessary part of the plug-in problem solution. If the confidence area is a subset of insensitivity region, then the estimate of covariance matrix can be considered as precise enough to be use in the Discrete GNSS-PIM algorithm instead of a real covariance matrix.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10103 - Statistics and probability

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

16th Conference on Applied Mathematics APLIMAT 2017 : proceedings

ISBN

978-80-227-4650-2

ISSN

—

e-ISSN

neuvedeno

Počet stran výsledku

11

Strana od-do

614-624

Název nakladatele

Spektrum STU

Místo vydání

Bratislava

Místo konání akce

Bratislava

Datum konání akce

31. 1. 2017

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—