#python #pandas #gps
Вопрос:
Обычно с наблюдениями глобальной навигационной спутниковой системы (gnss); показатели точности определяются через среднеквадратичное значение и их вариации. Два объяснения здесь и здесь . Это возможно, когда распределение ошибок является гауссовым. т. Е. При большом количестве наблюдений; обычно 24 часа — один в секунду.
У меня есть один час наблюдений gnss, и их распределение не является гауссовым. Необходимы ли дополнительные наблюдения? Я имею в виду: учитывая природу gnss, возможно ли rms с одним часом наблюдений? Будет ли здесь применяться скользящий rms?
Из разницы между RMS и moving RMS я понимаю, что есть два возможных решения:
непрерывное время:
и дискретное время:
С вариантом непрерывного времени: возможно ли rms для каждой эпохи?
Как бы я мог реализовать это в pandas df ~ с помощью python?
где: deltay , deltax и deltaz известны ли наблюдения минус для каждого измерения координат в каждую эпоху. Частота сигналов варьируется от 1176,45 до 1575,42 МГц.
Комментарии:
1. Я не уверен, что вы находитесь на правильном форуме: ваш вопрос очень специализированный. Я думаю, что сайт galmon.eu следовало бы проделать аналогичную работу (они получают необработанные данные GPS и анализируют различные параметры). PS: Я не думаю, что это гауссово в краткосрочной перспективе: атмосфера меняется не так быстро, поэтому у вас должны быть искаженные результаты. В зависимости от вашего местоположения многолучевость может возникать только при некоторой высоте спутника, поэтому отклонение только в одном направлении и в некоторых специфических случаях. Также вы получите те же спутники.
2. Спасибо. Я спрошу в GIS и Space Exploration StackExchange.