Title: Ableitung troposphärischer Signalverzögerungen aus kinematischen GNSS Beobachtungsdaten
Other Titles: Derivation of tropospheric delays from kinematic GNSS observations
Language: input.forms.value-pairs.iso-languages.de
Authors: Jungwirth, Stefan Raphael 
Qualification level: Diploma
Advisor: Weber, Robert 
Assisting Advisor: Maras, Jadre 
Issue Date: 2019
Citation: 
Jungwirth, S. R. (2019). Ableitung troposphärischer Signalverzögerungen aus kinematischen GNSS Beobachtungsdaten [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2019.55282
Number of Pages: 80
Qualification level: Diploma
Abstract: 
Der räumlich und zeitlich sehr variable feuchte Anteil der Troposphäre hat einen wesentlichen Einfluss auf die Genauigkeit der satellitenbasierten Positionsbestimmung. Dieser Feuchtanteil stellt aber auch einen wesentlichen Parameter für heutige Wettervorhersagemodeklle dar. Ziel der Arbeit war es zu testen, ob eine Schätzung der troposphärischen Verzögerung, aus Einfrequenzempfänger-Beobachtungsdaten möglich ist. Mit einer größeren Anzahl Messwerten, gewonnen aus kinematischen GNSS Daten könnte das derzeit vorhandene Netz an Vorhersagewerten verdichtet werden. Dafür wurden vorerst statische Datensätze untersucht, um die Qualität des geschätzten ZTD zu beurteilen und anschließend auf kinematische Daten zu erweitern.

The spatially and temporally highly variable wet part of the troposphere has a significant influence on the accuracy of the satellite-based position determination. The aim of this master thesis was to test whether an estimate of the tropospheric delay, the zenith total delay (ZTD), from single-frequency receiver observation data is possible. With a larger number of ZTDs, the currently available grid of observations can be densified. For this purpose, static data were examined to assess the quality of the estimated ZTDs and then to extend the approach to kinematic data.
Keywords: Troposphärische Signalverzögerung; GNSS Parameterbestimmung
Tropospheric Delay; GNSS parameter estimation
URI: https://doi.org/10.34726/hss.2019.55282
http://hdl.handle.net/20.500.12708/4477
DOI: 10.34726/hss.2019.55282
Library ID: AC15501353
Organisation: E120 - Institut für Geodäsie und Geoinformation 
Publication Type: Thesis
Hochschulschrift
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