prikaz prve stranice dokumenta Prognostički model pogreške satelitskog određivanja položaja uslijed troposferskih učinaka zasnovan na statističkom učenju
Access restricted to students and staff of home institution
master's thesis
Prognostički model pogreške satelitskog određivanja položaja uslijed troposferskih učinaka zasnovan na statističkom učenju
2020. urn:nbn:hr:190:731250
Mihel, Anna Maria
University of Rijeka
Faculty of Engineering
Department of Computer Engineering
Section of Communication Systems

Cite this document

Mihel, A. M. (2020). Prognostički model pogreške satelitskog određivanja položaja uslijed troposferskih učinaka zasnovan na statističkom učenju (Master's thesis). Rijeka: University of Rijeka, Faculty of Engineering. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:731250

Mihel, Anna Maria. "Prognostički model pogreške satelitskog određivanja položaja uslijed troposferskih učinaka zasnovan na statističkom učenju." Master's thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:731250

Mihel, Anna Maria. "Prognostički model pogreške satelitskog određivanja položaja uslijed troposferskih učinaka zasnovan na statističkom učenju." Master's thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:731250

Mihel, A. M. (2020). 'Prognostički model pogreške satelitskog određivanja položaja uslijed troposferskih učinaka zasnovan na statističkom učenju', Master's thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, accessed 01 October 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:731250

Mihel AM. Prognostički model pogreške satelitskog određivanja položaja uslijed troposferskih učinaka zasnovan na statističkom učenju [Master's thesis]. Rijeka: University of Rijeka, Faculty of Engineering; 2020 [cited 2024 October 01] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:731250

A. M. Mihel, "Prognostički model pogreške satelitskog određivanja položaja uslijed troposferskih učinaka zasnovan na statističkom učenju", Master's thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, Rijeka, 2020. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:731250

Please login to the repository to save this object to your list.
Metadata
TitlePrognostički model pogreške satelitskog određivanja položaja uslijed troposferskih učinaka zasnovan na statističkom učenju
Title (english)Statistical learning-based prognostic model of troposphere-caused satellite positioning error
AuthorAnna Maria Mihel
MentorRenato Filjar (mentor)
Committee memberMladen Tomić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberKristijan Lenac (član povjerenstva)
Committee memberRenato Filjar (član povjerenstva)
GranterUniversity of Rijeka
Faculty of Engineering
(Department of Computer Engineering)
(Section of Communication Systems)
Rijeka
Defense date and country2020-05-25, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Mechanical Engineering
Abstract
Rad se zasniva na primjeni statističkog učenja prilikom razvoja prognostičkih modela pogreške satelitskog određivanja položaja nastale zbog prisustva troposferskih učinaka kao što su temperatura, tlak zraka i parcijalni tlak vodene pare. Eksperimentalni podatci prikupljeni s globalnih podatkovnih centara IGS i CDDIS, primijenjeni su za proces izrade prognostičkih modela, preuzetih pomoću izrađenog korisničkog sučelja u R programskom okruženju. RTKLIB knjižnica vršila je obradu eksperimentalnih podataka RINEX formata i kao izlaz pružila procijenjeni položaj i nastale pogreške. Prognostički modeli pružili su odgovarajuću točnost za sistemski karakter pogreške određivanja položaja primjenom pokazatelja uspješnosti modela. Model linearne regresije pokazao se najuspješnijim.
Abstract (english)
This thesis is based on the application of statistical learning during the development of prognostic models of satellite positioning errors due to the presence of tropospheric effects such as temperature, air preassure and relative humidity. Experimental data collected from the global data centers IGS and CDDIS, downloaded from the created user interface in R programming environment, were used for the process of creating prognostic models. The RKTPOST library had processed experimental data in RINEX format and provided estimated position and errors as output. Prognostic models have provided adequate accurancy for the systematic character of positioning error by applying the model performance indicators. Linear regression model proved to be the most successful.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:190:731250
Study programmeTitle: Computer Engineering
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsAccess restricted to students and staff of home institution
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2020-08-24 12:40:31