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Although researchers have widely studied the analysis and modeling of error sources on Global Navigation Satellite Systems positioning, some of these errors have not been eliminated significantly. Only some of the Global Navigation Satellite System's data are modeled. The present work was undertaken to determine the effect of different variables: sea-son, the number of visible satellites, and dilution of precision on the efficiency of horizontal and vertical CORS (Continuously Operating Reference Stations) positioning. The CORS data was collected at 14 different test points during 600 epochs with 1-second intervals for this aim. Factorial designs supply an efficient solution to understand the impact of several factors on a response variable. A full factorial design with three factors at two levels was applied for these purposes. The main and the interaction effects of factors were analyzed on the CORS horizontal and vertical positioning. According to the full factorial design results, while all main and interaction effects of factors significantly affected the CORS horizontal positioning error, some elements did not affect the CORS vertical positioning error. Also, the regression equations were obtained for all situations to investigate the other level of selected factors in the response variables. RESUMEN A pesar de que los investigadores han analizado y modelado ampliamente las fuentes de error de posicionamiento en los Sistemas Globales de Navegación Satelital (GNSS, Global Navigation Satellite System), algunos de estos errores no se han eliminado significativamente. Y solo parte de esta información de los Sistemas Satelitales de Navegación Global ha sido modelada. Este trabajo se realiza con el fin de determinar los efectos de diferentes variables: temporada, número de satélites visibles, e imprecisión en la eficiencia de posicionamiento horizontal y vertical CORS (estaciones de referencia en funcionamiento continuo). La información CORS se recolectó en 14 escenarios de prueba durante 600 períodos y con intervalos de un segundo para este objetivo. Los diseños factoriales proveen una solución eficiente para entender el impacto de varios factores ante una respuesta variable. En este trabajo se aplicó un diseño factorial completo con tres factores en dos niveles. Los efectos principales y de interacción de factores se analizaron con el posicionamiento CORS horizontal y vertical. De acuerdo con los resultados del diseño factorial completo, mientras que los efectos principales y de interacción de factores afectaron significativamente el error de posicionamiento horizontal, algunos efectos principales y de interacción de factores no afectaron el posicionamiento vertical CORS. También las ecuaciones de regresión se obtuvieron para todas las situaciones con el fin de investigar los otros niveles de factores seleccionados en la respuesta de variables. |
