Abstract
The GPS carrier phase measurements include integer ambiguities and the decorrelation process on the variance-covariance matrix is necessary to resolve these ambiguities efficiently. In this paper, we introduce a new method for the ambiguity de-correlation. This method divides the variance-covariance matrix into 4 smaller blocks and decorrelates them separately. The decorrelation of each block is processed recursively so that the result of the previous step is not affected by the next step. A couple of numerical examples chosen in random show that this method is better than or comparable to other decorrelation methods, however, the speed of this is relatively faster because the computations are performed on small blocks of the variance-covariance matrix.
GPS 반송파 위상관측값은 미지정수를 포함하고 있어 이를 효과적으로 해결하기 위해 분산-공분산 행렬의 비상관화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 새로운 미지정수 비상관화 방법을 제시하고자 한다. 이 방법은 분산-공분산 행렬을 유사한 크기의 작은 4개 블록으로 나눈 다음 각 블록을 독립적으로 비상관화 하는 것이다. 각 블록의 비상관화는 전 단계의 결과가 다음 단계의 과정에 영향을 받지 않도록 귀납적으로 이루어진다. 임의로 선정된 몇가지 수치적 예시에 의하면 이 방법은 기존의 다른 방법보다 좋거나 유사한 결과를 보여 주지만, 분산-공분산 행렬의 작은 블록에서 계산이 이루어지므로 본 방법의 계산 속도가 상대적으로 빠르다.