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.      

基于球冠谐分析的区域精密对流层建模

对流层延迟是影响GPS定位精度的主要误差来源。随着精度要求的提高,经验模型已经不能满足精密定位的需要,而世界许多地区建立的连续运行参考站系统为建立区域对流层模型提供了一个很好的契机。本文分析了常用的对流层区域实时模型方法的不足,提出了基于球冠谐 (SCHA, Spherical Cap Harmonic Analysis)的区域精密对流层模型。与常用的四参数模型进行对比分析发现,SCHA模型在内符合精度上有显著提高（RMS值在5mm内）,在外符合精度上比传统模型拟合效果提高了50%左右（RMS值在1cm内）。SCHA模型能更好的描述对流层的空间变化,适用于大区域对流层延迟实时建模。     

卫星定位中对流层延迟模型对比分析

对流层延迟是全球导航卫星系统（GNSS）定位中的重要误差源之一,本文对其产生机理进行了理论分析;对常用的Saastamoinen、Hopfield、Black和EGNOS 4种对流层延迟改正模型进行了详细的论述;选取国际GNSS服务（IGS）全球观测站中位于中国的6个站,利用全球大地测量观测系统（GGOS）提供的气象数据,对4种模型在这些站点的（ZTD）进行了计算。以IGS提供的ZTD数据作参考,对4种模型在各个站点的改正效果进行了对比分析,给出并分析了其偏差和均方根差,客观评价了其优劣,为国内GNSS卫星精确定位时对流层延迟改正模型的选择提供了参考依据。     

基于Keras平台的LSTM模型的对流层延迟预测

对流层延迟是影响全球卫星导航系统（GNSS）测量精度的重要因素. 针对现有对流层延迟模型稳定性差，精度较低等问题，在无实测气象参数条件下，提出一种基于Keras平台的长短期记忆神经网络（LSTM）的对流层延迟预测模型. 选取全球均匀分布的8个测站，使用其2016年第90-131年积日共42 天的整点对流层延迟数据预测其第132-136年积日的整点数据. 以国际GNSS服务（IGS）中心提供的对流层产品为真值，分析比较LSTM模型和反向传播（BP）神经网络模型的预测效果. 研究表明，LSTM模型预测结果的均方根误差基本达到mm级，其平均绝对误差和平均绝对百分比误差均比BP模型低，LSTM模型在精度和稳定性上较BP模型均有明显提高；LSTM模型在中高纬区域的均方根误差（RMSE）均值达到7.82 mm，中高纬地区更适合使用该模型.      

InSAR大气延迟误差分析

分析了大气延迟的各分量（干延迟、湿延迟、液态水延迟和电离层延迟）对InSAR观测的影响。结合InSAR／DInSAR的数学模型，推导了对流层延迟对重轨干涉测量模式影响的双差模型、对三轨法和四轨法DInSAR对流层延迟的三差模型。并基于此，依据误差传播定律推导了对流层延迟误差对InSAR产品精度影响的公式。     

卫星导航系统中对流层改正模型分析

为了获取高精度的卫星导航系统时间, 需要对卫星导航系统信号传输过程中的各项误差进行修正, 对流层延迟是卫星导航系统精密定位的主要误差源之一。本文利用模型函数理论针对对流层延迟的误差修正进行比对分析研究, 分别介绍了对流层模型:Marini模型、霍普菲尔德(Hopfield)模型、萨斯塔莫宁(Saastamoinen)模型、勃兰克(Black)模型, 定量分析了温度、气压、湿度等气象参数及测站地理位置对各模型的影响程度, 系统分析了对流层延迟特性及其误差改正模型的精度, 并利用事后公布的IGS跟踪站的对流层时延改正数据对模型分析结果进行检验, 得出Black模型受测站高程及各气象参数变化影响最小, 且优于GPS接收机内部改正模型产生的对流层时延。     

一种基于SARIMA的经验对流层延迟模型

为了减弱对流层延迟的影响,提高GNSS定位精度,探讨了在无气象参数的条件下,利用预测模型计算对流层延迟的可能性,并提出了一种经验对流层延迟预测模型,即基于季节性自回归移动平均模型（SARIMA）的对流层延迟预报方法。结合中国长春和上海两个地区的ZTD数据进行预测分析,预测结果表明：基于SARIMA的ZTD预报模型能够满足不同地区不同时段下的ZTD估计需求,是一种较高精度的ZTD预报方法。     

一种改进的精密单点定位模型

针对现有精密单点定位（PPP）模型收敛慢的问题,提出了一种改进的PPP定位模型。采用码相位半合组合观测值以及几何无关组合观测值分别降低码伪距观测噪声和轨道误差的影响,该模型不仅具有较小的观测噪声,还降低了轨道误差影响。实验结果表明,引入新的组合观测值后明显改善了PPP的解算性能。当观测时长为0.5 h时,采用所提模型的收敛率较标准非组合（un-combined model,UC）模型、UofC（university of calgary model）模型和标准非差无电离层组合（un-difference ionosphere free combined model,UD）模型分别提高了37.6%、4.2%和235.9%,且收敛速度有明显提高;在定位精度方面,新模型与UofC模型较为一致,但明显优于UC和UD模型;采用新模型估计的天顶对流层延迟与UC模型较为一致,且高于UofC和UD模型。     

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。     

对流层顶的变化趋势对加权平均温度的影响

对流层顶与加权平均温度和可降水量（precipitable water vapor，PWV）之间存在很强的相关性，然而目前几乎没有学者讨论它对加权平均温度和PWV的影响。针对对流层顶对GNSS（global navigation satellite system）气象模型影响研究所存在的空白，基于已有学者提出的联系对流层顶和加权平均温度的公式，首次讨论中国区域对流层顶变化对加权平均温度的影响。在不损失公式精度的前提下，将该公式整理后得到对流层顶与加权平均温度的二次函数关系，分析了中国不同纬度区域的对流层顶对加权平均温度的影响，利用探空站观测数据得到了影响分布图。该图可以预测对流层顶对加权平均温度和PWV的影响。     

GTDM:一种获取全球对流层延迟的新模型

对流层延迟是GNSS定位的主要误差源。现有的各对流层延迟模型大多存在过度拟合的弊端,不能反映延迟在短时间内的细节变化。本文利用2011-2017年ECMWF气象资料分析了对流层延迟的变化特征,发现同一格网相邻年份之间全球对流层延迟偏差绝大多数在5 cm内。在此基础上,本文提出了一种非参数拟合的对流层延迟模型GTDM。经验证,GTDM模型具有较好的拟合效果。本文将2016-2017年IGS分析中心提供的对流层延迟产品数据、探空气象数据解算的对流层延迟作为外检核数据,验证结果表明,GTDM模型在全球范围的精度均优于GZTD、GPT2w、UNB3m模型。GTDM模型建模方法简单,可避免过度拟合对流层延迟值的问题,能够有效地反映对流层延迟变化特征。     

对流层延迟在GAMIT解算短基线的应用分析

以华南沿海地区短基线GNSS-C级网为例,使用GAMIT软件,分别采用对流层延迟估计与对流层延迟不估计的解算策略,选取丘陵地区、海岛地区、平原地区三个区域短基线向量数据作为样例,比较分析两种策略在不同地理环境下的短基线数据解算精度,并结合整个短基线全球卫星导航系统（GNSS）控制网的数据进行解算分析．试验结果显示,对流层延迟估计与对流层延迟不估计的解算策略在三个区域的基线U分量精度均良好,但后者精度优于前者．整网的基线重复性方面,对流层延迟估计与对流层延迟不估计的解算策略精度均良好,但前者精度略优于后者.      

利用全国陆态网络站点反演天顶对流层延迟分布特征

针对对流层延迟研究范围小、时间跨度短的问题,文中利用GAMIT软件获得2015年全国270个态网络站点的对流层延迟值,通过GAMIT中的sh_metutil命令调用Metutil程序,计算并提取天顶对流层总延迟量、干延迟分量、湿延迟分量、温度及气压值。对干、湿延迟的年平均量进行分析,获得全国对流层延迟分布特征;对影响干延迟量的因素进行分析,得到其主要影响因素是气压和高程因素;最后分析湿延迟与降水量的关系,得到两者的分布特征基本一致。     

区域天顶对流层延迟时空变化特性及其建模研究

介绍几种常用的全球对流层延迟改正模型和几种区域对流层延迟模型的建立方法,再利用美国密歇根州的8个测站天顶对流层延迟数据对天顶对流层延迟进行研究,得出天顶对流层延迟在时间尺度及空间尺度上的变化规律,与经度和纬度相关性一般,与高程强相关。通过美国密歇根州的4个测站数据分别计算3种区域对流层延迟模型,得出各个模型的精度,并比较它们的优劣,结论是一次线性插值模型是三者中精度最高的模型。     

对流层几种改正模型分析及在LGO和Pinnacle中的应用

分析了几种常用的对流层延迟改正模型和对流层延迟的影响因素,在软件LGO和Pinnacle中运用不同对流层改正模型,对外业GPS测量得到的数据进行基线解算,比较不同对流层模型解算后的基线各分量,并得出一些有益的结论。     

大型桥梁桥塔监测的GNSS相对对流层延迟估计

针对大型桥梁桥塔与基站高程差异较大,残余对流层延迟成为影响全球卫星导航系统(GNSS)监测成功率与精度的主要因素之一。该文基于随机过程理论,对桥梁监测GNSS残余对流层湿延迟进行参数估计,有效地提高了桥梁塔顶监测GNSS模糊度固定率。通过采用对流层经验模型改正对流层干延迟,将基准站和塔顶观测站对流层湿延迟组成相对对流层湿延迟,并联合位置参数和模糊度参数建立双差卡尔曼模型,最后利用最小二乘模糊度降低相关平差法(LAMBDA)对双差模糊度进行固定,并估计位置参数与相对对流层延迟参数。实验结果表明,该方法可以有效估计相对对流层延迟,有效提高GNSS模糊度固定率。     

WAAS对流层延迟模型及其在网络RTK中的应用

对流层延迟误差是GPS定位中的一项主要误差源,一般可采用模型改正或待定参数的方法进行处理。本文首先介绍如何使用WAAS模型进行对流层延迟改正,然后给出一种网络RTK的对流层延迟误差的处理方法,最后通过对实测数据的处理,证明本文方法可有效地用于网络RTK用户对流层延迟实时改正和分析。     

精密单点定位中卫星星历对天顶对流层延迟估计的影响

为了分析不同卫星星历对天顶对流层延迟估计的影响,本文选取不同的卫星星历产品分别进行静态精密单点定位试验,估计天顶对流层延迟,并与IGS发布的天顶对流层延迟产品相比。结果表明,采用最终星历、快速星历和超快星历实测部分时,天顶对流层延迟的平均RMS值分别为4.5mm、4.3mm和4.6mm,估计精度一致。而采用超快星历外推部分时,平均RMS值为6.3mm,估计精度略低。     

对流层延迟改正内插方法的比较

对GPS获取的大气延迟改正加密内插的三种方法进行了简述与比较。并通过算例分析,得出从GPS观测值中获得的对流层延迟改正的双差分数据,采用距离反比加权内插法(IDW)和克里金内插法(Kriging)插法是比较有效的。