تطوير خوارزمية تقدير الموقع باستخدام تقنية التموضع النقطي الدقيق لقياسات نظم الملاحة العالمية بالأقمار الصناعية اعتماداً على مرشح كالمن الموسع - أديب القاموع; محمد سمونة; عمار كحيله (Tishreen University, 2016)
تستخدم تقنية التموضع النقطي الدقيق الخوارزميات التكرارية للحصول على حل المسألة الملاحية، وذلك نتيجة قصور طريقة التربيعات الصغرى التقليدية على مواكبة المتطلبات المتزايدة للحصول على مخرجات المعالجة من الكم الهائل للبيانات المزوّدة من نظم الملاحة العالمية بالأقمار الصناعية بالسرعة والجودة المطلوبة للتطبيقات الجيوديزية والمساحية المختلفة.مرشح كالمن الموسع يعد المقاربة الأفضل للحل لكنه بالإضافة إلى المعرفة بالقياسات ونماذج الأرصاد الخاصة بها، فإنه يتطلب أيضاً المعرفة بالحالة الفيزيائية لمسألة التقدير مثل ديناميكية جهاز الاستقبال وخصائص الإشارة المستقبلة، والتقدير المناسب لشروطه الابتدائية. يتضمن البحث اقتراحاً رياضياً لتعديل طريقة استخدام مرشح كالمن الموسع في تقنية التموضع النقطي الدقيق لتقليل الأثر السلبي لزمن التقارب ضمن الشروط الابتدائية للخوارزمية التكرارية للمرشح، وعرض لنتائج تجربة تعديل طريقة الاستخدام تلك على دقة تقدير الموقع. ويؤكد البحث على ضرورة استخدام التعديل المقترح على خوارزمية تقدير الموقع على الرغم من زيادة زمن المعالجة نسبياً. Precise point positioning technique uses recursive algorithms to solve the navigation problem. In fact, traditional least square method doesn't meet the requiredassessments of processing speed, and quality in different geodetic and surveying applications,due tobig amount of output processing data provided by global navigation satellite systems. Extended Kalman filter is considered as optimal solution approach of the navigation problem. This filter requiresthe knowledge of measurements, its observational models, and physical state for estimation problem like: (receiver dynamic, received signals characters, and suitable estimation of its initial conditions). Research refers to a mathematical suggestion, which reduce the negative effect of convergence time at EKF initial conditions. This work also shows how a position estimation accuracy affected by the suggested modification of using EKF in PPP, and supporting the use ofthis modification in position estimation field, in spite of increasing processing time.