GPS精密单点定位中对流层延迟模型改正法与参数估计法的比较

对GPS对流层延迟改正的两种方法——UNB3模型改正法和参数估计法进行深入的探讨。在精密单点定位程序中,分别利用两种方法对IGS跟踪站数据进行坐标计算。结果表明,参数估计法在高程方向上的精度优于UNB3模型改正法,平面坐标精度相当;UNB3模型改正法在收敛速度上略优于参数估计法。     

融合对流层模型及其在精密单点定位中的应用

受实测气象参数的限制，使用标准大气参数的传统对流层模型的精度并不高；使用参数估计法的精密对流层模型增加了观测方程的待估参数，影响收敛速度. 针对实测气象参数缺失的情况，提出一种融合对流层模型，使用两种非实测气象参数模型分别计算出平均海平面处和测站处的气象参数，再利用Saastamoinen模型经验公式求解天顶对流层延迟（ZTD）. 利用RTKLIB软件进行精密单点定位（PPP）实验. 提出的融合对流层模型摆脱了实测气象参数的限制，解算结果表明:使用该模型时，在东、北、天方向的定位精度分别比Saastamoinen模型提高16 mm、1 mm、2.2 mm，比MOPS模型提高13.8 mm、0.7 mm、1.6 mm，比GPT/UNB3m+Sa模型提高2.9 mm、0.4 mm、0.7 mm，在天、北方向的定位精度接近参数估计模型，实现了PPP定位精度的提高.      

一种区域实时对流层内插模型及其在PPP中的应用

利用反距离加权内插法,对基准站解算的天顶对流层延迟（ZTD）建立了区域实时ZTD模型,评估了该模型内插流动站对流层延迟对PPP定位精度和收敛时间的影响。试验表明：与传统ZTD采用参数估计的处理方法对比,二者解算得到的PPP精度在水平方向上效果相当,但在垂直方向上,模型内插对流层解算的定位精度提高约为5 cm,且能显著提高PPP收敛速度。说明应用本方法建立非气象参数的区域天顶对流层延迟模型能有效加快PPP的收敛速度,且提高定位精度。     

GPS对流层延迟改正UNB3模型及其精度分析

就GPS对流层延迟改正UNB3模型的天顶延迟模型和Niell映射函数模型进行了详细的探讨,采用C 语言编程,建立了相应的程序模块;在GPS普通单点定位中,比较分析了UNB3模型的修正精度;通过IGS跟踪站的大量数据分析计算表明,UNB3天顶延迟模型的修正精度在平面x、y方向上与Saastamoinen天顶延迟模型相当,在高程H方向上优于Saastamoinen天顶延迟模型.     

4种对流层模型在南极地区的适用性分析

GPS信号传播过程中穿过对流层时受到大气折射的影响,其信号发生弯曲和延迟,因此,对流层延迟是GPS测量的主要误差源之一。对流层延迟模型改正算法的选择关系着GPS探测大气水汽的精度。介绍了Saastamoinen、Hopfield、UNB3及EGNOS等4种国际上常用的对流层延迟模型,以南极戴维斯站(DAV1)为例,计算了4种对流层模型在南极地区的天顶总延迟(ZTD)、天顶干延迟(ZHD)和天顶湿延迟(ZWD),与探空数据进行比较,得到了适合南极地区的对流层延迟模型。     

GGOS对流层延迟产品精度分析及在PPP中的应用

对流层延迟是卫星导航定位的主要误差源,GNSS广域增强需要高精度的对流层延迟产品进行误差修正。对流层延迟可通过GNSS进行实时估计,也可通过融合多源数据的数值气象预报模型获取。IGS发布的全球对流层天顶延迟产品由GNSS解算,其精度可达4mm,时间分辨率为5min,但其分布不均匀,在广袤的海洋区域无数据覆盖。GGOS Atmosphere基于ECMWF 40年再分析资料,可提供1979年以来时间分辨率为6h、空间分辨率为2.5°×2°的全球天顶对流层总延迟格网数据。本文通过2015年全球IGS测站的ZTD资料对GGOS的ZTD产品进行了评估,研究了GGOS Atmosphere对流层延迟产品与IGS发布ZTD资料之间的系统差,通过线性拟合估计出每个测站GGOS-ZTD与IGSZTD系统差系数(包括比例误差a和固定误差b),然后对比例误差a、固定误差b进行球谐展开,建立了两种ZTD数据源之间的系统差模型。选取IGS测站和陆态网测站,对附加系统偏差改正后的GGOSZTD产品对PPP的收敛速度的影响进行研究。本文研究结果表明:GGOS-ZTD与IGS-ZTD间存在系统偏差,其bias平均为-0.54cm;两者之间较差的RMS平均为1.31cm,说明GGOS-ZTD产品足以满足广大GNSS导航定位用户对对流层延迟改正的需要。将改正了系统差后的GGOS-ZTD产品用于ALBH、DEAR、ISPA测站、PALM测站、ADIS测站、YNMH测站、WUHN测站进行PPP试验,发现可明显提高定位收敛速度,尤其是在U方向上,收敛速度分别提高10.58%、31.68%、15.96%、43.89%、51.46%、14.69%、18.40%。     

4种在线PPP服务系统定位精度分析

系统比较了APPS、CSRS-PPP、GAPS、magicGNSS 4种在线PPP服务系统的特性,在此基础上,利用全球分布的5个IGS站,分析了这4种在线PPP服务系统在定位精度、收敛时间、对流层延迟精度3个方面的解算性能。试验结果表明,4种在线PPP服务系统解算的单天站坐标的精度都可达毫米级,其中APPS和CSRS-PPP解算的坐标精度略高于另外两种服务解算的精度。PPP定位坐标在1 h内可收敛至厘米级,在1.5 h时定位精度在0.05 m内。另外,4种在线PPP服务系统解算的对流层天顶延迟ZTD与IGS发布的ZTD也具有较高的一致性。     

一种优化的对流层天顶延迟融合模型FZTD

对流层延迟是影响全球卫星导航系统(GNSS)定位精度的主要误差源之一,模型修正法是目前削弱对流层延迟影响的主要方法. 以简单易用的角度为切入点,综合UNB3模型的简易性和GPT2w模型的高精度特点,构建一种简易且精度较高的对流层天顶延迟融合模型(FZTD). 并利用多年的国际GNSS服务(IGS) 对流层天顶延迟(ZTD)数据对该模型精度进行了验证. 结果表明FZTD模型的均方根(RMS)与平均偏差(bias)值分别为4.4 cm和?0.3 cm,均小于传统模型UNB3m(RMS:5.1 cm,bias:1.1 cm)和EGNOS(RMS:5.1 cm,bias:0.3 cm),定位精度提高了14%,而且在南半球提高尤为明显,特别在南极地区,精度提高了近3倍,弥补了传统模型在南北半球精度差异大的不足. 新模型总气象参数仅为120个比GPT2w模型急剧减少,与传统模型相当,为GNSS实时导航定位终端的预定义对流层延迟改正提供了更优的选择.      

GPS精密单点定位中对流层延迟处理方法研究

本文首先介绍了GPS精密单点定位技术,采用宽巷组合的方法得到观测方程。然后对精密定位中的误差改正作了简述,主要讨论了处理对流层延迟的Saastamoinen模型和Niell映射函数。提出用扩展卡尔曼滤波参数估计方法来处理对流层延迟,通过实例用Saastamoinen模型、Saastamoinen模型加Niell映射函数和扩展卡尔曼滤波参数估计三种方法对对流层延迟进行改正,结果表明该方法优于Saastamoinen模型。     

不同全球天顶对流层延迟模型时空特征分析

对流层延迟误差与信号频率无关,且具有较强的随机性,是GNSS导航定位中的主要误差源之一。以GGOS Atmosphere发布的格网数据作为真值,从纬度、高程及时间特性3个方面分析了两种全球天顶对流层延迟ZTD(Zenith Total Delay)模型(UNB模型和EGNOS模型)的时空特征,为GNSS导航定位中模型选择的正确性与合理性提供参考依据。分析得出:在纬度方向,ZTD值的RMSE和Bias从南到北呈现递减趋势且逐渐趋于稳定,建议计算ZTD时在南半球通过格网插值,北半球采用UNB模型;在高程方向,ZTD值与高程值呈现出反比关系,EGNOS的残差值较UNB残差值分布更加均匀且规律性较强,可利用高程值进行建模修正;在时间特征方面,ZTD单天内变化较小,两模型互差在mm级且表现出一定的季节性特征。     

高纬度BDS/GPS PPP中的对流层延迟改正模型优选

由于高纬度地区气温气压值及变化率与中低纬度地区有较大差异,因此目前发布的多种对流层延迟模型在高纬度地区使用的精度会不同。为了给高纬度地区BDS/GPS用户提供更好的对流层延迟模型选择,文中采用UNB3,EGNOS和GPT2模型,以IGS发布的ZPD产品和SINEX文件作为参考,对比基于这三种对流层延迟模型计算的天顶对流层总延迟量以及精密单点定位精度,可知GPT2较UNB3和EGNOS在高纬度地区定位中有更好的精度表现。     

Modeling tropospheric wet delays with national GNSS reference network in China for BeiDou precise point positioning

During past decades, precise point positioning (PPP) has been proven to be a well-known positioning technique for centimeter or decimeter level accuracy. However, it needs long convergence time to get high-accuracy positioning, which limits the prospects of PPP, especially in real-time applications. It is expected that the PPP convergence time can be reduced by introducing high-quality external information, such as ionospheric or tropospheric corrections. In this study, several methods for tropospheric wet delays modeling over wide areas are investigated. A new, improved model is developed, applicable in real-time applications in China. Based on the GPT2w model, a modified parameter of zenith wet delay exponential decay wrt. height is introduced in the modeling of the real-time tropospheric delay. The accuracy of this tropospheric model and GPT2w model in different seasons is evaluated with cross-validation, the root mean square of the zenith troposphere delay (ZTD) is 1.2 and 3.6 cm on average, respectively. On the other hand, this new model proves to be better than the tropospheric modeling based on water-vapor scale height; it can accurately express tropospheric delays up to 10 km altitude, which potentially has benefits in many real-time applications. With the high-accuracy ZTD model, the augmented PPP convergence performance for BeiDou navigation satellite system (BDS) and GPS is evaluated. It shows that the contribution of the high-quality ZTD model on PPP convergence performance has relation with the constellation geometry. As BDS constellation geometry is poorer than GPS, the improvement for BDS PPP is more significant than that for GPS PPP. Compared with standard real-time PPP, the convergence time is reduced by 2–7 and 20–50% for the augmented BDS PPP, while GPS PPP only improves about 6 and 18% (on average), in horizontal and vertical directions, respectively. When GPS and BDS are combined, the geometry is greatly improved, which is good enough to get a reliable PPP solution, the augmentation PPP improves insignificantly comparing with standard PPP.     

北斗三号卫星差分码偏差稳定性分析及其对单点定位的影响

差分码偏差（differential code bias,DCB）是影响电离层监测和导航定位精度的重要因素之一,建立DCB改正模型对高精度定位有重要意义。针对北斗三号卫星的广播星历和精密星历钟差参数时间基准不统一的问题,首先介绍了多星座实验（multi-GNSS experiment,MGEX）发布的DCB产品的估计方法,给出了部分DCB产品的精度评估和分析结果;然后提出了北斗三号卫星单频和双频伪距单点定位以及双频精密单点定位的DCB改正模型;最后利用5个MGEX测站连续5 d的实测数据分别进行了DCB改正前后的定位实验。结果表明,MGEX发布的DCB产品均具有较高的稳定性,经卫星DCB改正后,单频和双频伪距单点定位的定位精度分别提高了48%~85%和71%~91%,双频静态精密单点定位的收敛时间减少了56%~83%。     

Assessment of ZTD derived from ECMWF/NCEP data with GPS ZTD over China

The accuracy and feasibility of computing the zenith tropospheric delays (ZTDs) from data of the European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) and the United States National Centers for Environmental Prediction (NCEP) are studied. The ZTDs are calculated from ECMWF/NCEP pressure-level data by integration and from the surface data with the Saastamoinen model method and then compared with the solutions measured from 28 global positioning system (GPS) stations of the Crustal Movement Observation Network of China (CMONOC) for 1 year. The results are as follows: (1) the error of the integration method is 1–3 cm less than that of the Saastamoinen model method. The agreement between the ECMWF ZTD and GPS ZTD is better than that between NCEP ZTD and GPS ZTD; (2) the bias and root mean square difference (RMSD), especially the latter, have a seasonal variation, and the RMSD decreases with increasing altitude while the variation with latitude is not obvious; and (3) when using the full horizontal resolution of 0.5° × 0.5° of the ECMWF meteorological data in place of a reduced 2.5° × 2.5° grid, the mean RMSD between GPS and ECMWF ZTD decreases by 4.5 mm. These results illuminated the accuracy and feasibility of computing the tropospheric delays and establishing the ZTD prediction model over China for navigation and positioning with ECMWF and NCEP data.     

精密单点定位中对流层延迟改正模型分析

在精密单点定位中,通过有效的方法减小对流层误差源对定位精度的影响。其中Saastamoinen模型和Niell模型对减小对流层延迟误差效果较好。重点介绍了这两种模型,并通过实验分析了两种模型在精密单点定位中对对流层延迟误差的改正效果。实验结果以标准偏差和均方根的形式给出,说明了Saastamoinen模型与Niell模型对定位结果都有所改善,但Niell模型结果较好。     

融合大气数值模式的高精度对流层天顶延迟计算方法

针对现有对流层天顶延迟模型改正法因水汽参数难以精确获取所导致的时空分辨率与精度上的不足问题，提出了一种融合WRF（weather research and forecasting model）大气数值模式的对流层天顶延迟估计方法。通过分析WRF模式的数值模拟机理及其数据结构特征，采用直接积分与模型改正相结合的混合计算方式，实现了全球任意位置上小时级的对流层天顶延迟估计。验证结果表明，该方法计算的小时级ZTD再分析值精度为13.6 mm，日均值精度更是可达9.3 mm，比传统模型UNB3m的49.6 mm以及目前标称精度最高模型GPT2w的34.6 mm，精度分别提高了约5倍和3.5倍。在30 h的预报时段内，预报值精度也可达22 mm。无论是ZTD再分析值还是预报值比现有模型的估计值精度均有明显提高。