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BDS全球定位服务能力及天顶对流层延迟估计性能评估

基于自行解算的GPS/BDS精密轨道和钟差产品,选取全球均匀分布的9个MGEX观测站1周的观测数据,使用GAMP软件进行BDS静态精密单点定位（PPP）解算,以评估BDS全星座的全球定位服务能力及天顶对流层延迟（ZTD）的估计性能。实验结果表明,BDS静态PPP解算收敛后水平方向精度优于1 cm,高程方向精度在1 cm左右,定位精度已与GPS相当;其天顶对流层估计精度优于1 cm,与GPS PPP解算的ZTD误差的RMS值相差在1 mm以内。总体来说,BDS全星座已具备与GPS相当的全球定位服务能力和ZTD反演性能。     

基于GPT3模型的ZTD及PWV反演精度分析

使用亚洲区域18个IGS测站和中国区域内16个探空站2016~2018年的数据,研究GPT3模型反演天顶对流层延迟（ZTD）和大气可降水量（PWV）的精度,并与其他GPT系列模型进行对比。结果表明,GPT3-1模型估计的ZTD的bias均值和最大值均最小,分别为1.34 mm和14.06 mm;GPT3模型整体精度略优于GPT2w模型,优于GPT2模型。探空站处GPT3模型反演的PWV的bias和RMSE均表现出较强的季节性特征;由GPT3模型反演的PWV的月均值可知,GPT3-1模型比GPT3-5模型具有更高的精度和稳定性。     

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。     

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。     

GPT3模型估计对流层产品精度检验与分析

利用全球范围内224个IGS测站2019年的高精度对流层产品,对GPT3模型估计的天顶对流层延迟和大气水平梯度信息进行精度检验和分析。结果表明,精度在空间和时间分布上存在差异性,天顶对流层延迟、南北和东西方向大气水平梯度的平均偏差和均方根误差分别为0.12 mm/37.2 mm、-0.05 mm/0.49 mm、0.08 mm/0.57 mm。     

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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。     

融合GPT2w模型与GNSS参数获取大气可降水量

针对GPT2w模型误差累积所导致的天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay, ZTD)和大气可降水量(precipitable water vapor, PWV)精度不高的问题,利用2017年长三角地区7个探空站和2个GNSS站的实测数据检验GPT2w模型获取的气压、温度、水汽压、加权平均温度(Tm)和ZTD等参数的精度,并融合GNSS解算得到的ZTD(GNSS-ZTD)与GPT2w模型获取的气象参数,提高PWV反演精度。结果表明：1)近地面处的气压、温度和水汽压的bias分布在－3~4 mbar、－7~7 K和－9~2 mbar之间,精度较高;2)GPT2w模型获取的Tm在长三角地区适用性较好,年均bias和RMS分别为－1.21 K和6.89 K;3)基于GPT2w模型解算的ZTD的bias和RMS均值分别为1.4 cm和9.4 cm,精度明显低于基于实测气象数据获得的GNSS-ZTD;4)参数融合法计算的PWV与GNSS-PWV精度相当,该方法可用于无实测气象参数时实时获取PWV。     

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。