Una nueva metodología para la resolución de ambigüedades de fase en el tratamiento de datos GPS basada en la teoría de la estimación bayesiana
- Gracia Rodríguez Caderot Director/a
- Antonio J. Gil Cruz Director/a
Universitat de defensa: Universidad Complutense de Madrid
Fecha de defensa: 19 de de gener de 2001
- Miguel Jesús Sevilla de Lerma President/a
- Miguel Ángel Gómez Villegas Secretari/ària
- Fernando Sanso Vocal
- Rafael Ferrer Torío Vocal
- Julio Mezcua Rodríguez Vocal
Tipus: Tesi
Resum
Este trabajo se peude estructurar en tres partes: 1- Una primera parte teórica que comprende los capítulos 1,2 y 3 en los cuales se resumen las características principales de sistema de posicionamiento global, los observables GPS, la modelización de los errores que le afectan y un análisis de las técnicas clásicas para la resolución del problema de la ambigüedad de fase inicial poniendo de manifiesto, los motivos que lelvarán al desarrollo de una nueva metodología para la resolución de este problema basada en al teoría de estimación bayesiana, 2- La parte práctica de la memoria comienza en el capítulo 4 con la aplicaciónd el GPS a la geodinámica. En este capítulo se presenta de forma muy detallada el diseño de la primera red no permanente de GPS para el controld e deformaciones en la zona Bética, en concreto en la cuenca de Granada en el sur de España. Resaltar que las observaciones GPS han sido procesadas con tres programas diferentes apliamente difundidos: GPSurvey, SKI-pro y Bernese. Es importante el análisis de los resultados y una de las conclusiones a tener en cuenta en el futuro es la dependencia del software. 3- Por último, en el capítulo cinco se presenta la parte novedosa de esta memoria. Se presenta una metodología alternativa a las explicadas en capítulos anteriores y que dadas sus caracteristicas es completamente diferente a las clásicas: se basa en la estadística bayesina, no necesita un posterior ajuste mínimo cuadrático y materializa el espacio de búsqueda de las ambiguedades mediante la simulación de Monte Carlo. La implementación de este método innovador y sus primeros resultados han profundizado en el estudio de la ambigüedad de fase inicial llevando a la inclusión del modelo matemático mixto.