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GPS satellite and receiver instrumental biases estimation using SVD algorithm

机译：使用SVD算法估算GPS卫星和接收机的仪器偏差

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The category I precision approach (CAT I PA) requirements can be achieved by augmenting the GPS. The space- based augmentation system (SBAS) in India is known as GPS aided geo augmented navigation (GAGAN). One of the prominent errors in GAGAN that limit the positional accuracy is instrumental bias. The calibration of these biases is particularly important in achieving the CAT I PA landings. In this paper, singular value decomposition (SVD) based least mean square (LMS) algorithm is proposed to estimate the instrumental biases. The algorithm uses the values of one month period corresponding to three GAGAN stations. The experimental results indicate that the estimation precision of the satellite biases is of the order of *tm0.6 ns. The estimated receiver bias for Hyderabad station using the proposed algorithm is -4.21 ns. The algorithm is validated with both fitted receiver bias method and hardware calibrated value. It is found that results are good and consistent over the observation period and confirm the validity of the developed algorithm.
机译：I类精度方法（CAT I PA）的要求可以通过增强GPS来实现。印度的天基增强系统（SBAS）被称为GPS辅助地理增强导航（GAGAN）。 GAGAN中限制位置精度的主要错误之一是仪器偏差。这些偏差的校准对于实现CAT I PA着陆特别重要。本文提出了基于奇异值分解（SVD）的最小均方（LMS）算法来估计工具偏差。该算法使用对应于三个GAGAN站的一个月周期的值。实验结果表明，卫星偏差的估计精度约为* tm0.6 ns。使用所提出的算法，海得拉巴站的估计接收机偏置为-4.21 ns。通过拟合的接收器偏置方法和硬件校准值对算法进行验证。结果表明，在整个观察期内，结果是良好且一致的，并证实了所开发算法的有效性。

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