区域对流层延迟水平变化对GPS测量精度的影响

在局部地区或更小的区域中,不同位置存在一定的气象差异,这导致对流层延迟无法通过差分完全消除.为分析这种气象差异带来的残余对流层延迟对GPS测量精度的影响,对长度不同且高差较小的基线在不同气象条件下进行了解算分析.结果表明:当基线大于15 km时,残余对流层延迟是影响GPS高程测量精度的主要误差来源,且随着基线长度的增大残余对流层延迟误差越大;当基线长度接近或超过30 km时,残余对流层延迟常使基线解算失败;潮湿而炎热的气象条件下,对流层延迟水平变化较大,残余对流层延迟影响更大.     

对流层延迟对高差较大GPS测站短基线时间序列的影响分析

选择5对IGS测站短基线作为研究对象，使用两种不同的基线解算方案进行数据处理，基于小波分析方法研究对流层延迟估计对高差较大GPS测站短基线时间序列的影响。结果表明，对于高差大于100 m的短基线，不估计对流层延迟会使高程方向时间序列出现虚假的季节性变化，周年振幅影响最大可达17.7 mm，估计对流层延迟后该季节信号显著减弱；此外，还发现不估计对流层延迟时，测站间天顶总延迟差异与基线高程方向产生的偏差具有一定的相关性。     

非组合PPP算法估计天顶对流层延迟及精度分析

为提高天顶对流层延迟的估计精度和可靠性,利用非组合精密单点定位(UPPP)模型估计了WUHN和BJFS站的天顶对流层延迟,将结果与传统的精密单点定位(PPP)模型的计算结果进行对比,结果表明:UPPP计算的天顶对流层延迟的内符合精度为2.75 mm,偏差为0.19 mm,该结果与IGS产品一致,外符合精度分别为8.58 mm,6.51 mm;以IGS的高精度对流层产品为真值,传统PPP模型和非组合PPP模型估计ZTD的精度(STD)分别为7.7 mm和5.9 mm;UPPP方法不仅在精度上和传统PPP方法保持相当甚至更高的精度,而且它还提供电离层产品以减弱噪声影响,提高数据利用率。     

基于多尺度相关性分析的InSAR对流层延迟误差改正算法

针对合成孔径雷达干涉技术中对流层延迟误差会影响DEM精度的问题,提出采用小波多尺度相关性分析方法来减弱与高程相关的对流层延迟误差的影响,来提高合成孔径雷达干涉DEM的估计精度。该方法基于小波多分辨率分析理论,根据差分干涉相位不同组成的频率特性,利用小波分解重构均方根误差变化率确定分解层数,降低地形残差相位、噪声相位等对大气延迟误差相位估计的干扰,提取对流层延迟误差相位所在频带;然后结合对流层延迟误差相位和雷达坐标系下的DEM在不同尺度上的相关性定权并进行降权处理,重构解缠差分干涉图,改正差分干涉相位中与高程相关的对流层延迟的影响。采用本文方法对覆盖河南义马地区的2景ENVISAT ASAR数据进行处理,得到对流层延迟误差改正后的差分干涉图,估计的与高程相关的对流层延迟相位,与地形变化情况吻合。将对流层延迟误差改正后的干涉图用于DEM高程估计,结果显示本文方法重建的DEM与Aster GDEM的标准差由30.7 m提高到26.37 m,提高了InSAR DEM估计精度。     

对流层模型评估及其在GNSS精密单点定位中的应用

以水汽辐射计（WVR）精确测定的天顶方向延迟值作为参考,评估Saastamoinen、GPT2、EGNOS、UNB3M四种常用对流层模型在上海地区的改正精度;并将WVR观测值及以上4种对流层模型计算的对流层延迟值作为真值应用到GNSS精密单点定位（PPP）中,评估其对定位精度的影响。比较发现,GPT2模型的对流层改正精度比其余3种要好,其天顶干延迟（ZHD）的偏差均值与中误差分别为-0.11 cm、±0.75 cm,天顶湿延迟（ZWD）的平均偏差与中误差分别为-2.34 cm、±7.67 cm;和传统的PPP结果相比,采用WVR对流层观测值的定位精度提高了16%。     

高海拔地区GNSS对流层延迟时空特性分析北大核心CSCD

利用地基GNSS观测资料,对高海拔地区对流层延迟的活动特性展开分析。结果发现,在高原地区,随海拔高度变化,研究区对流层延迟差异明显,Saastamoinen模型的精度优于Hopfield模型,且两种模型在高海拔地区的精度均低于低海拔地区,表明常规对流层延迟模型在高海拔地区的性能有所下降;高海拔地区的总延迟、湿延迟平均值分别占低海拔地区的67%与30%,表明在高海拔地区干延迟部分适应性变弱并且是影响模型精度的主要因素,需要进一步优化。     

基于垂直剖面函数的天顶对流层延迟插值算法

通过分析由ERA-Interim气象再分析资料积分方法得到的天顶对流层总延迟随高程变化的规律,提出一种基于垂直剖面函数的天顶对流层延迟(ZTD)插值算法。该算法以ZTD的垂直分布规律为基础,通过垂直剖面函数实现ZTD在高程方向上的精准投影延拓,可以避免因高差较大造成的空间内插结构畸形。采用IGS站提供的高精度对流层产品进行实验验证表明,该算法相对于传统算法能够有效提高ZTD改正值的精度,尤其在高差超过1 km的情况下,相对于反距离加权法精度提升了96%,相对于空间回归法精度提升了79%。     

沿海GPS/GLONASS提取天顶对流层延迟方法研究

基于中国沿海GNSS观测网20个测站31 d的数据，从数据处理模式、系统组合和卫星截止高度角等方面研究沿海地区GPS/GLONASS数据提取天顶对流层延迟的方法，以CODE提供的对流层产品和探空数据资料作为标准值来评价对流层延迟的精度。结果表明，截止高度角为10°时，采用双差网解GPS/GLONASS组合系统提取的天顶对流层延迟精度略优于双差网解GPS单系统和精密单点定位GPS/GLONASS组合系统，各方法提取结果不存在明显的系统偏差；截止高度角设置对天顶对流层精度影响较大，截止高度角为30°时，采用双差网解GPS单系统提取的结果精度最优，但其精度较低截止高度角时明显降低。     

GNSS多系统组合PPP解算方法与成果分析

研究GPS、GLONASS和BDS三系统组合精密单点定位（PPP），包括函数模型、对流层延迟参数和差分码偏差(DCB)参数的解算方法。利用C++语言编制3系统组合PPP程序，分析MEGX网12个连续跟踪站1周观测数据，结果表明，无电离层组合模型和非组合模型的收敛速度和定位精度相当，同一测站在不同时间的收敛速度无明显差异，但非组合模型采用先验电离层信息约束可提高定位的收敛速度。多系统组合定位能改善PDOP值，提高收敛速度和定位精度；3系统组合PPP的水平坐标精度约3 cm，高程精度约5 cm，优于3个系统单独定位或2个系统组合定位的精度；当卫星遮挡较大时，多系统PPP结果较单系统更为稳定。     

利用神经网络建立GPS网络RTK的双差对流层误差模型

为减小对流层误差改正数中系统偏差的影响以提高对流层改正精度,提出了基于神经网络的顾及空间的对流层误差建模模型,该模型的对流层延迟误差改正在网内外精度均达5 cm。     

对流层经验模型在中国VLBI站上的优化分析

利用2010~2012年的IGS天顶对流层延迟(ZTD)序列、ERA5格网数据积分ZTD序列,在中国4个VLBI站点上对目前常用的经验模型进行优化,分别建立Local_ERA和Local_ZTD模型。基于2013~2014年IGS并址站点ZTD数据,将改进后的2种模型与全球GPT2w模型、SHAO-Gm模型进行对比。结果表明,改进后的Local_ERA、Local_ZTD模型精度相近,相对于GPT2w、SHAO-Gm模型平均精度在4个VLBI站点上都有提高,尤其在水汽季节性变化较强的北京站改进效果明显;其中Local_ERA平均精度略高于Local_ZTD,比GPT2w模型精度提高7.90%,比SHAO-Gm模型精度提高21.26%。     

不同对流层天顶延迟模型在中国西北地区适应性研究

基于Fortran语言对GAMIT10.7软件进行二次开发,实现了Hopfield模型、Saastamoinen模型、Black模型、UNB3模型、EGNOS模型、GPT2w_1+Saastamoinen模型和GPT2w_5+Saastamoinen模型在中国西北地区的对流层延迟解算服务,并分析不同对流层延迟模型在西北地区的适应性问题。实验表明,在实测气象数据模型中,Saastamoinen模型在中国西北地区获取的天顶对流层延迟精度最高,各个测站平均bias值和RMS值分别是-1.67 cm、3.83 cm;Hopfield模型和Black模型精度相当。在非实测气象数据模型中,GPT2w_1+Saastamoinen模型精度最高,GPT2w_5+Saastamoinen模型次之,EGNOS模型最低。不同对流层延迟模型的精度均受季节变化影响,夏季bias的绝对值和RMS值最大,冬季最小,春季和秋季结果相当。     

一种提高大高差短基线精度的方法

提出采用半参数模型解算大高差短基线,削弱残余对流层误差的影响。算例表明,与常规最小二乘法相比,采用半参数模型处理基线能很好地分离GPS残余对流层误差,提高基线解算精度。     

基于神经网络模型误差补偿技术的对流层延迟模型研究

针对传统对流层延迟模型精度较低的缺点，基于神经网络模型误差补偿技术，在Hopfield模型基础上建立一个适用于北半球的高精度融合模型。以Wyoming大学提供的2010年全球120多个观测台站的气象探空数据精密解算的天顶对流层延迟(ZTD)作为近似“真值”，分析比较Hopfield模型、传统BP模型和融合模型的计算精度。结果表明，Hopfield模型的均方根误差（RMSE）为35.31 mm，传统BP模型为30.34 mm，融合模型为23.31 mm。     

中国区域BP-Adaboost强预测器对流层天顶延迟建模研究

选取中国大陆构造环境监测网（陆态网）提供的155个测站2014~2018年对流层延迟产品,基于BP-Adaboost算法将多个弱神经网络预测器集成为强预测器,建立新的无气象参数对流层延迟计算模型。利用陆态网2019年参与建模的141个建模测站、未参与建模的62个测站的对流层延迟产品和中国区域86个无线电探空站解算出的对流层延迟精确值对BP-Adaboost模型进行精度评定,结果表明,新模型的平均偏差分别为0.62 mm、-1.16 mm和12.32 mm,均方根误差分别为25.30 mm、26.72 mm和46.29 mm,优于常见的无气象参数模型;BP-Adaboost模型在内陆地区或海拔2 km以上地区具有更高的精度,能够满足中国大陆区域卫星导航用户实时对流层延迟改正的需求。     

雾霾对GPS天顶对流层延迟与精密单点定位影响研究

通过计算对流层延迟和精密单点定位的点位坐标,研究雾霾天气对GPS天顶对流层延迟和精密单点定位精度的影响。结果表明,当空气质量持续良好、没有雾霾发生时,空气质量指数(air quality index, AQI)与对流层延迟的相关性很小;当重度雾霾天气持续发生时,雾霾会对天顶对流层延迟产生40~60 mm的影响。但在精密单点定位中,通过对对流层延迟进行参数估计的方法可以消除绝大部分雾霾对定位精度的影响,因此无论重度雾霾天气是否发生,AQI指数与精密单点定位精度的相关性很小。     

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