EKF Tabanlı GNSS/SIMU Entegrasyonu İçin Öncül Gauss-Markov Korelasyon Parametrelerinin Global Model Kullanılarak Belirlenmesi
Harita Dergisi, cilt.92, sa.176, ss.15-23, 2026 (TRDizin)
- Yayın Türü: Makale / Tam Makale
- Cilt numarası: 92 Sayı: 176
- Basım Tarihi: 2026
- Dergi Adı: Harita Dergisi
- Derginin Tarandığı İndeksler: TR DİZİN (ULAKBİM)
- Sayfa Sayıları: ss.15-23
- Hacettepe Üniversitesi Adresli: Evet
Özet
Bu çalışmada, sıcaklık stabilizasyonlu ataletsel ölçüm birimi (SIMU) ve Küresel Navigasyon Uydu Sistemi (GNSS) entegrasyonuna dayalı mobil gravimetri uygulamalarında, farklı bölgesel gravite alanı özelliklerinin Gauss-Markov (GM) model parametreleri ve Genişletilmiş Kalman Filtresi (EKF) performansı üzerindeki etkileri incelenmiştir. Çalışma kapsamında ICGEM platformu ve EGM2008 modeli kullanılarak; dağlık (Giresun), düz (Ankara) ve karma (İzmir- Çanakkale) topoğrafik yapılara sahip bölgeler için gravite bozukluğu veri setleri üretilmiştir. Bu veriler üzerinde 1. dereceden 4. dereceye kadar GM modelleri uygulanarak mekânsal otokorelasyon fonksiyonları (ACF) analiz edilmiştir. Analiz sonucunda, topoğrafik yapının stokastik parametreler üzerinde belirleyici olduğu görülmüştür. Düz bir topoğrafyaya sahip Ankara bölgesinde varyans değeri yaklaşık 13-14 mGal ve korelasyon uzunluğu 31-37 km aralığında hesaplanırken, dağlık Giresun bölgesinde varyans 33- 36 mGal seviyelerine yükselmiş ve korelasyon uzunluğu 18-21 km’ye düşmüştür. Elde edilen bu stokastik model parametreleri, EKF’nin sistem gürültü kovaryans matrisinin tasarımına entegre edilmiştir. Sonuç olarak, mobil gravimetri uygulamalarında kullanılan stokastik model parametrelerinin, hem bölgesel topoğrafik özelliklere hem de seçilen GM model derecesine bağlı olarak değişebildiği ve bu durumun modelleme sürecinde göz önünde bulundurulmasının faydalı olabileceği değerlendirilmiştir.
In this study, the effects of different regional gravity field characteristics on Gauss-Markov (GM) model parameters and Extended Kalman Filter (EKF) performance were investigated for mobile gravimetry applications based on the integration of a Temperature- Stabilized Inertial Measurement Unit (SIMU) and a Global Navigation Satellite System (GNSS). Within the scope of the study, gravity disturbance data sets were generated for regions with mountainous (Giresun), flat (Ankara), and mixed (İzmir–Çanakkale) topographic characteristics using the ICGEM platform and the EGM2008 global gravity model. On these data sets, first- to fourth-order Gauss–Markov models were applied and spatial autocorrelation functions were analyzed. The results indicate that topography is a dominant factor in determining stochastic model parameters. For the flat Ankara region, the variance was estimated to be approximately 13–14 mGal with correlation lengths in the range of 31–37 km, whereas for the mountainous Giresun region, the variance increased to 33–36 mGal and the correlation length decreased to 18–21 km. These stochastic model parameters were incorporated into the design of the EKF system noise covariance matrix. In conclusion, it has been observed that the stochastic model parameters used in mobile gravimetry applications may vary depending on both regional topographic characteristics and the selected Gauss–Markov (GM) model order, and that considering this variability in the modeling process may be beneficial.