基于非差与历元差分两种观测模型估计精密卫星钟差的方法比较

研究了非差与历元差分两种观测模型估计精密卫星钟差的方法,评价了分别利用两类观测模型估钟的特点。通过实际算例分析了两种观测模型估钟的处理速度与精度。计算结果表明：基于非差观测模型估计卫星钟差精度高、观测信息没有损失、可靠性高、可以实现模糊度固定,但由于未知参数多,解算速度较慢,且需要经过一段时间的收敛才能达到所需精度;而历元差分模型估计卫星钟差待求参数较少,计算效率高,且不存在收敛过程,但估钟精度比非差模型估钟收敛后的精度略低,且得不到钟差初值,需从导航电文中提取或通过其他方式获取,不过由此引起的系统性偏差,在定位时可被模糊度和接收机钟差吸收,不影响最终的定位结果。     

基于北斗数据的非差相对定位理论与方法研究

简要介绍了北斗导航定位系统,论述了非差相对定位的基本概念、原理及建立非差相对定位模型的基本原则,介绍了建立单历元非差相对定位模型的函数模型和随机模型的详细过程,利用LAMBDA方法实现基线单历元模糊度的固定。对单历元非差相对定位的基线解算精度进行了重点分析。     

基于SAFA-FDGM(1,1)模型的BDS钟差预报

为建立高精度的BDS钟差预报模型,提出一种基于改进的萤火虫算法优化的分数阶离散型灰色系统SAFA-FDGM(1,1)钟差预报模型。为避免萤火虫算法陷入局部最优解,提高萤火虫算法的优化能力,本文引入惯性权重因子,同时对吸引力因子、步长因子进行改进;利用改进的萤火虫算法自动优化选取FDGM(1,1)分数阶因子来提高FDGM(1,1)数据拟合精度。分别采用C02(GEO)、C09(IGSO)、C12(MEO)三种不同类型卫星的钟差数据进行实验分析,结果表明,本文预报模型优于传统二次多项式模型与GM(1,1)模型,其中3~6 h预报误差小于1 ns,9~12 h预报误差优于2 ns,对建立高精度的BDS卫星通用钟差预报模型具有重要参考价值。     

基于虚拟观测值后验方差估计的整周模糊度快速固定方法

利用历元间坐标差信息可以改善模糊度在航快速解算过程中法方程的病态性,从而加快模糊度固定的速度。但是该方法涉及两类不同的观测值(载波相位双差观测值和由历元间坐标差信息导出的虚拟观测值),为合理利用历元间坐标差信息,需要确定这两类观测值的权比。利用方差分量估计方法调节两类观测值的权比,提高模糊度浮点解的精度,从而进一步加快模糊度固定。实验结果表明,采用Helmert方差分量估计方法调整两类观测值的权比,可以进一步提高模糊度在航解算的效率,增强模糊度固定的可靠性。     

基于国产ARM架构CPU的导航卫星精密定轨解算效率优化方法

以国产飞腾CPU为例,讨论在国产ARM架构CPU基础上的导航卫星精密定轨解算效率优化方法。基于导航卫星精密定轨解算流程中钟差约化和法方程求逆耗时较多,分别利用多线程和OpenBlas对上述2个过程进行优化。结果表明,优化后解算效率大幅提升。钟差约化方面,采用100个测站32颗导航卫星进行解算时,原始单历元平均耗时1.105 s,优化后为0.188 s;法方程求逆方面,原始求逆平均耗时2 264 s,优化后仅需78 s。     

GPS卫星钟差高精度模型化及在精密单点定位中的应用

采用多项式和结合周期项的混合函数模型进行GPS卫星钟差高精度模型化与精度分析。结果表明，周期项对于卫星钟差模型化精度的提高具有重要作用。对于Rb 钟卫星，Block ⅡF卫星钟差模型化精度0.03 m（约0.1 ns）左右，Block ⅡR和Block ⅡR-M卫星钟差模型化精度0.05 m（约0.2 ns）左右，而Cs钟卫星钟差模型化精度则低一个数量级。采用精密单点定位进行模型化结果分析得到，混合模型化钟差参与解算的定位结果精度可达cm级，收敛时间约为4 h。以上表明，简单的模型化参数可在一定程度上代替繁琐的序列钟差，实现简化GPS卫星钟差服务模式。     

一种基于OpenMP的高效GPS卫星钟差实时估计方法

提出基于单观测值的Kalman滤波快速计算方法，并引入共享存储并行编程（OpenMP）技术实现协方差快速更新，从而实现非差GPS卫星钟差的快速实时计算。均匀选取55个IGS参考站，计算2017-03-20~03-30采样率为60 s的卫星钟差。与IGS事后30 s钟差相比，两者具有很好的一致性，RMS互差优于0.5 ns。选取未参与钟差解算的10个IGS参考站进行精密单点定位，结果表明，实时静态PPP水平方向精度优于2 cm，高程方向精度为2~4 cm；实时动态PPP水平方向精度为2～4 cm，高程方向精度为4～6 cm，能够满足实时PPP的精度要求。该方法在主频1.2 GHz服务器上8线程并行模式下单历元耗时4 s，相比串行模式效率提升1/3。     

CGCS2000板块运动模型建立方法研究

使用国家级CORS站数据,建立了CGCS2000板块运动模型,该模型可以提供高精度的速度场,实现2000历元至当前历元的点位的归算。     

电离层残差辅助北斗三频伪距载波相位组合周跳探测

提出一种基于单差模型的电离层残差辅助伪距相位组合周跳探测方法。基于北斗三频实测数据,以波长、电离层延迟系数与噪声为约束条件,优化选取3个线性无关的超宽巷（EWL）、宽巷（WL）组合(0,-1,1)、(1,4,-5)、(4,-2,-3), 并利用伪距相位组合法进行周跳的探测与修复。实验结果表明,这3个组合甚至可以实时探测出原始频点上1周的小周跳。针对三频伪距相位组合周跳探测法可能出现的误探情况,提出利用电离层残差法辅助三频伪距相位组合周跳探测的方法,即首先利用原始观测量求出历元间电离层残差,再将相邻历元间所求的历元间电离层残差二次作差。实验表明,该方法可以实时准确地探测与修复不同基线下单差的各类大小周跳。     

基于EM算法优化相关向量机的BDS-3超快速钟差预报

提出一种基于EM算法优化相关向量机(RVM)的BDS-3超快速钟差预报算法。首先,利用组合MAD法预处理钟差数据,并进行一次差分计算;然后,利用钟差一次差分数据对RVM模型进行训练,通过EM算法迭代求取模型的超参数;最后,利用优化后的RVM模型进行数据预测,将钟差一次差分预测值还原,得到钟差预报值。采用iGMAS中心提供的实测BDS-3超快速钟差数据进行预报实验,并将本文模型与QP模型、SA模型及iGMAS超快速钟差预报产品(ISU-P)结果进行对比分析。结果表明,对于6 h、12 h和24 h预报,本文模型预报BDS-3卫星钟差数据的平均精度均优于0.61 ns;与ISU-P、QP模型和SA模型相比,本文模型预报24 h时精度分别提升64.1%、50.0%和49.2%。     

一种改进的混合差分实时GPS卫星钟差估计算法及其实现

提出一种改进的混合差分算法，实现实时GPS卫星钟差估计。算法实现过程主要采用4个解算步骤，最终生成播发至用户的实时钟差产品。利用全球分布的68个测站实时数据流进行GPS卫星实时钟差解算，并对2018-01-14～01-19的实时GPS卫星钟差产品采用2种方法进行检核：1）与IGS快速钟差产品比较；2）运用实时动态PPP结果检核。结果显示，基于改进的混合差分算法，利用实时数据流实现的GPS实时卫星钟差产品具备STD为0.15 ns、RMS为0.63 ns的精度，可提供实时cm级定位服务。     

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基于实测星间距离的BDS-3卫星集中式自主定轨性能初步分析

简要给出基于星间双向测距的BDS-3导航卫星自主定轨模型,然后基于BDS-3基本系统的18颗MEO的星间链路测距数据开展自主定轨处理及性能分析。结果表明,BDS-3星间链路测距功能运行稳定、连续性较好,单星可用链路数目约为8.5条,星间建链几何构型PDOP值约为1.34;连续30 d的集中式自主定轨处理正常稳定,与事后精密产品比较得出,所有卫星的轨道URE的平均RMS为0.47 m,相对时间同步误差的平均RMS为0.31 ns。     

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实时GLONASS精密卫星钟差估计及实时精密单点定位

研究非差实时GLONASS精密卫星钟差的估计方法,并将实时钟差应用于实时精密单点定位。采用自编软件,依据全球均匀分布的GNSS参考站实测数据,基于非差消电离层组合载波和伪距观测量,实现了GLONASS实时精密卫星钟差估计。实验结果表明,自主估计的实时GLONASS卫星钟差与ESA发布的最终精密钟差具有较好的一致性,互差优于0.5 ns|用于实时精密单点定位,能够获得静态定位cm 级精度,仿动态定位水平方向5~15 cm、高程方向10~30 cm的精度。     

BDS/GPS差分系统间偏差估计算法及性能分析

基于BDS/GPS单频紧组合相对定位模型，提出联合卡尔曼滤波与粒子滤波估计差分系统间偏差(DISB)的算法，并利用实测短基线数据对比分析卡尔曼滤波算法与本文算法估计DISB的效果。实验表明，载波DISB的整数部分会影响参考卫星站间单差模糊度的估计，从而影响载波DISB小数部分的估计结果；利用本文算法估计并改正DISB后得到的模糊度解算的可靠性和固定解精度均优于卡尔曼滤波，固定解精度最大可提高10%~20%。     

BDS-3卫星钟差模型化特性分析北大核心CSCD

采用2021年(GPS周2138~2190)IGS BDS-3卫星精密钟差产品进行周期性变化分析,并在周期性分析结果基础上建立高精度模型化函数。结果表明,附加8个周期的模型化精度能达到0.049 ns,与二次多项结果相比,精度提高约70%。同时,对BDS-3卫星钟差模型化结果进行精密单点定位(PPP)性能分析,虽然其收敛时间稍慢于IGS最终产品,但能实现cm级定位,且模型化产品与目前IGS离散化产品相比可大大节省内存空间。