BDS-3数据质量及SPP定位性能分析

北斗三号（BDS-3）已完成建设,在此之际对BDS-3观测数据质量及定位性能进行研究分析是一项很有意义且必要的工作. 本文利用MGEX（Multi-GNSS Experiment）站的观测数据评估分析了BDS-3的观测数据质量及伪距单点定位精度,并同时与北斗二号（BDS-2）、GPS的定位精度进行对比分析. 结果表明:BDS-3在各测站的数据完整率都在95%以上;各频段的信噪比均值均高于45 dB·Hz,但地球静止轨道（GEO）卫星信噪比频繁大幅波动;各类型卫星的伪距多路径平均值都低于35 cm,大部分卫星的伪距观测值噪声普遍小于0.3 m. BDS-2/BDS-3组合定位精度相较于BDS-2、BDS-3均有不同幅度的提升,但在高纬度地区对BDS-3定位精度提升幅度很小. BDS-3在全球各区域均能获得水平优于3 m、高程优于4 m的定位精度,与GPS定位性能大致相当.      

基于MGEX站多系统GNSS反演大气可降水量精度评估

2020年6月北斗卫星导航系统(BDS)完成全面组网,为分析其解算水汽信息的精度,选用15个MGEX (Multi-GNSS Experiment)测站2021年10月至11月的观测数据进行水汽反演. 利用GAMIT软件分别解算BDS、GPS、Galileo和GLONASS的观测数据,将得到的对流层天顶延迟(ZTD)与国际GNSS服务(IGS)发布的结果进行对比,并将解算的大气可降水量(PWV)分别与探空数据、ERA5数据计算得到的PWV对比. 实验结果表明:截止高度角设置为5°时,4个卫星系统估计的ZTD均方根 (RMS)均小于13 mm,GPS-PWV、BDS-PWV、Galileo-PWV、GLONASS-PWV与无线电探空可降水量(RS-PWV)相比,RMS平均值分别为2.25 mm、2.46 mm、2.52 mm和2.84 mm,RMS均小于3 mm;与ERA5-PWV相比,RMS平均值分别为1.63 mm、1.86 mm、1.76 mm和1.99 mm,RMS均小于2 mm. GPS探测水汽的精度最高,BDS探测水汽的精度低于GPS和Galileo,高于GLONASS,均满足气象学应用需求.      

北斗三频数据的两个无电离层组合轨道钟差估计及其应用

本文针对全球连续监测评估系统（iGMAS）和国际多系统GNSS试验计划（MGEX）两个观测网接收到不同频率北斗卫星数据的情况,提出了一种北斗卫星（BDS）3个频率（B1I、B2I、B3I）的两种无电离层组合（B1/B3和B1/B2）数据精密定轨（POD）和钟差估计（CE）方法。该方法可以统一处理上述两个观测网收到的北斗二代（BDS-2）,北斗三代试验系统（BDS-3e）和北斗三代全球系统（BDS-3g）3个频率的观测数据,并在一次程序运行中对所有北斗卫星进行联合处理,可有效提高一次运行的数据使用率,从而提高参数估计精度。采集了多天iGMAS、MGEX的GPS和BDS数据进行试验。结果表明,对BDS-3e+BDS-2+GPS联合定轨时,采用三频两组合方法后由于增强了观测几何,BDS轨道重叠RMS为15.9 cm,比传统双频法定轨精度提高11.3%。新方法引入了与卫星端3个频率相关的码偏差,该量多天估计结果稳定,证明了模型和方法可靠。将新方法用于BDS-3g+BDS-3e+BDS-2+GPS联合定轨,6颗BDS-3g的MEO卫星轨道重叠RMS为14.5 cm,钟差重叠RMS为0.43 ns,与BDS-3e的15.1 cm和0.49 ns相当。开展了北斗卫星精密单点定位（PPP）试验,结果显示增加了BDS-3g的6颗MEO的精密轨道和钟差后,测站定位精度水平为39.6 mm,天顶为37.8 mm,比仅用BDS-2和BDS-3e卫星定位精度提高了11.1%。     

BDS-3新频率与Galileo单频组合伪距单点定位精度分析

为对比分析北斗三号（BDS-3）/Galileo相同频率伪距单点定位精度,基于MGEX（Multi-GNSS Experiment）分布的跟踪站实测数据,分析了BDS-3、Galileo以及BDS-3/Galileo单系统单频、双系统相同频率组合和非相同频率组合伪距单点定位精度. 经研究发现,BDS-3/Galileo相比单系统有效提升了卫星可见数与卫星空间分布几何结构,在单系统定位方面,BDS-3系统B1C和B2a伪距单点定位精度优于Galileo对应相同频率的伪距单点定位精度,在双系统定位方面,BDS-3/Galileo相同频率组合伪距单点定位精度优于非相同频率组合,双系统组合定位对Galileo单系统定位精度提升优于BDS-3,表明BDS-3相同频率的设计有效地提升了与Galileo系统的兼容性.      

GPS/PWV在台风"玛莉亚"袭闽期间的变化特征研究

可降水量（PWV）表征大气中的水汽含量，本文利用福建省卫星导航定位基准服务系统（FJCORS）的GPS观测资料反演得到可降水量（GPS/PWV），通过与实测的高精度探空PWV资料进行对比发现，其相关系数达到0.98，与探空结果具有较好的一致性；平均偏差在1.10 mm以内，表明GPS/PWV资料具有较高的精度。在此基础上分析2018年第8号台风“玛莉亚”登陆福建前后的GPS/PWV变化特征及其与实际降水量的关系，结果表明，GPS/PWV资料能够很好地反映台风期间水汽的时空动态传输过程，并与降水之间具有良好的对应关系。     

黄土高原地区PWV影响因素分析及精度评定

大气水汽是对流层的重要组成部分之一,研究影响水汽的因素及精度具有重要意义。主要研究黄土高原地区大气可降水量（precipitable water vapor, PWV）的影响因素,并对其实际精度进行评估。首先,对ERA5（the fifth-generation atmospheric reanalysis data of ECMWF）的气压、气温数据和全球导航卫星系统（global navigation satellite system, GNSS）获取的天顶对流层延迟（zenith troposphere delay, ZTD）进行评定;然后,依据ERA5的气压、气温数据和GNSS的ZTD数据计算1 h分辨率的PWV,并利用误差传播理论推导PWV的理论误差; 最后, 与PWV实际计算误差进行对比,分析黄土高原地区PWV的精度。结果表明,基于GAMIT/GLOBK软件获得的GNSS ZTD与PANDA软件解算的GNSS ZTD差值的均方根（root mean square, RMS）和Bias分别为4.05 mm和-0.46 mm;ERA5气压和气温的平均RMS和Bias分别为3.36 hPa/1.97 K和-0.01 ?hPa/0.04 K;黄土高原地区PWV的理论误差为1.51 mm,实际误差为1.94 mm。计算得到的PWV精度较高,对水汽分布以及气候监测的研究具有重要意义。     

北斗三号全球卫星导航系统的广播星历精度评估

为了及时评估北斗三号全球卫星导航系统（BDS-3）广播星历的精度,本文基于2018年3月10—22日和2019年7月2—14日的BDS-2、BDS-3广播星历,以及武汉大学发布的精密星历数据,从北斗卫星的星历误差、轨道误差和空间信号测距精度（SISRE）3个方面进行了全面比较与分析。结果表明：BDS-3的广播星历星历误差的RMSE基本优于1.5 m,BDS-2的GEO、IGSO和MEO卫星的广播卫星星历误差的RMSE分别为3.0、3.0、2.0 m;BDS-3的轨道误差RMSE基本优于1.0 m,其中径向R方向的精度高于切向T和法线N方向,分别为0.1、1.0、0.5 m,BDS-2在R、T、N 3个方向上的精度分别为1、3、3 m;BDS-3广播星历SISRE的RMSE基本优于0.25 m,BDS-2的GEO、IGSO和MEO卫星的SISRE分别优于0.5、2.0、0.5 m。本文的结果整体上反映出BDS-3信号稳定且精度逐渐提升。     

利用GPS/BDS/GLONASS/Galileo组合PPP反演大气可降水量

为进一步改善精密单点定位（PPP）探测大气可降水量（PWV）的性能，本文提出采用GPS/BDS/GLONASS/Galileo组合PPP进行PWV反演的方法，并利用国内3个MGEX（multi-GNSS experiment）观测站的实测数据，对GPS/BDS/GLONASS/Galileo组合PPP在大气水汽探测方面的性能进行了评估。试验结果表明：相较于GPS PPP、GPS/BDS组合PPP和GPS/GLONASS组合PPP，GPS/BDS/GLONASS/Galileo组合PPP估计天顶对流层延迟（ZTD）的初始化时间分别缩短了33%、26%、20%，且能获得更高精度的ZTD估值和PWV信息，在大气水汽探测方面的性能更优。     

BDS-2/BDS-3/GPS/Galileo双频精密单点定位精度分析与评价

由于北斗卫星导航系统(BDS)已完成正式组网,有必要对BDS的定位性能进行精度评估与分析. 本文主要通过在MGEX (Multi-GNSS Experiment)选取8个测站5天的观测数据,以北斗二号/北斗三号(BDS-2/BDS-3)为主分析BDS-2/BDS-3、BDS-2/BDS-3/Galileo、BDS-2/BDS-3/GPS、BDS-2/BDS-3/GPS/Galileo四种不同组合卫星系统静态精密单点定位(PPP)性能,试验结果表明:BDS-2/BDS-3静态PPP在东(E)、北(N)、天顶(U)方向上的定位精度和收敛速度分别优于2.49 cm、2.27 cm、4.04 cm和34.6 min、19.3 min、28.1 min;BDS-2/BDS-3/Galileo静态PPP在E、N、U方向上的定位精度和收敛速度分别优于1.81 cm、1.65 cm、2.94 cm和20.4 min、13.0 min、18.6 min;BDS-2/BDS-3/GPS静态PPP在E、N、U方向上的定位精度和收敛速度分别优于1.67 cm、1.62 cm、2.82 cm和18.3 min、10.2 min、16.1 min;BDS-2/BDS-3/GPS/Galileo静态PPP在E、N、U方向上的定位精度和收敛速度分别优于1.46 cm、1.40 cm、2.45 cm和14.5 min、9.3 min、14.5 min.      

BDS-3新频点B1C/B2a动态数据特性及PPP精度分析

通过载噪比(CNR)、数据完整率、伪距与载波相位观测值噪声和伪距多路径效应四个指标对北斗三号卫星导航系统(BDS-3)新频点B1C/B2a车载动态数据的特性进行了分析,测试了BDS-3新频点动态精密单点定位(PPP)的性能,并与其它全球卫星导航系统(GNSS)进行了对比. 试验结果表明,BDS-3新频点B2a平均CNR优于北斗卫星导航系统(BDS)其它频率,但略差于GPS L5;相较于其它GNSS,BDS数据完整率相对较高,其中BDS-3 B2a新频点数据完整率最高;BDS-3 B2b伪距观测值噪声最小,B1C和B2a伪距观测值噪声约为B2b信号的3倍,但不同频率相位观测值噪声处于同一量级;对于伪距多路径而言,BDS-3 B1C/B2a 信号略小于B2b 信号. 总体而言,GPS L5信号抑制多路径效应的能力最强. 在动态PPP性能方面,BDS-3 B1C/B2a双频组合动态PPP定位精度最优,其三维(3D)均方根(RMS)误差为0.439 m,相比BDS B1I/B3I、GPS L1/L2、GLONASS G1/G2和Galileo E1/E5a双频组合PPP,其精度改善率分别为49%、56%、81%和42%.      

GPT／2模型用于 GPS 大气可降水汽反演的精度分析

气象参数(温度T、气压P)是GPS大气可降水汽(PWV)反演中必不可少的数据,也是PWV反演的重要误差源之一。文中主要对GPT/2(GPT、GPT2)模型用于PWV反演的精度进行验证和分析。基于非差精密单点定位(PPP)技术,选取SuomiNet网9个测站的观测数据,借助研制的PPP软件,分别采用GPT模型、改进的GPT2模型以及测站实测气象数据进行大气可降水汽(PWV)反演。以实测气象数据处理结果为参考,对两种模型解算的PWV进行了对比和精度分析。结果表明:改进的GPT2模型优于GPT模型,尤其是当测站的高程较大时,GPT2模型的稳定性更优、适用性更广;采用GPT2模型解算的PWV偏差均值小于±1.0mm,精度(RMS)优于±1.5mm。在缺少实测气象数据的情况下,利用GPT2模型数据仍然能够取得较为理想的PWV反演结果。     

Remote sensing of water vapor content using ground-based GPS data

Spatial and temporal resolution of water vapor content is useful in improving the accuracy of short-term weather prediction. Dense and continuously tracking regional GPS arrays will play an important role in remote sensing atmospheric water vapor content. In this study, a piecewise linear solution method was proposed to estimate the precipitable water vapor (PWV) content from ground-based GPS observations in Hong Kong. To evaluate the solution accuracy of the water vapor content sensed by GPS, the upper air sounding data (radiosonde) that are collected locally was used to calculate the precipitable water vapor during the same period. One-month results of PWV from both ground-based GPS sensing technique and radiosonde method are in agreement within 1–2 mm. This encouraging result will motivate the GPS meteorology application based on the establishment of a dense GPS array in Hong Kong.     

顾及双差残差反演GPS信号方向的斜路径水汽含量

给出了顾及GPS双差残差反演斜路径水汽SWV的解算流程;然后详细给出了双差残差到非差残差的转化算法,并对算法进行了改进;最后利用并址的GPS和WVR实测数据对反演SWV算法进行了验证,结果证实改进的反演算法能以优于4 mm精度近实时估算SWV值,与目前国际研究精度在同一量级。     

Remote sensing of water vapor content using ground-based GPS data

Spatial and temporal resolution of water vapor content is useful in improving the accuracy of short-term weather prediction.Dense and continuously tracking regional GPS arrays will play an important role in remote sensing atmospheric water vapor content.In this study,a piecewise linear solution method was proposed to estimate the precipitable water vapor (PWV) content from ground-based GPS observations in Hong Kong.To evaluate the solution accuracy of the water vapor content sensed by GPS,the upper air sounding data (radiosonde) that are collected locally was used to calculate the precipitable water vapor during the same period.One-month results of PWV from both ground-based GPS sensing technique and radiosonde method are in agreement within 1～2 mm.This encouraging result will motivate the GPS meteorology application based on the establishment of a dense GPS array in Hong Kong.     

可降水份的误差分析

分析了由无线电探空数据计算可降水份中逼近误差和观测误差的影响 ,利用香港的无线电探空资料计算出逼近误差和观测误差的影响分别为 0 .5mm和 1 .2mm ,两者的综合影响为 1 .3mm。     

基于GPS的MODIS近红外可降水量季节性模型建立

在考虑可降水量季节性变化的基础上,提出利用GPS数据建立MODIS近红外可降水量季节性模型。首先对比分析2014年北京房山(BJFS)站的GPS可降水量和相应时间的MODIS近红外可降水量数据,发现两者之间的变化趋势基本一致,存在显著线性相关性;然后以GPS可降水量为标准值,利用回归分析建立GPS和MODIS可降水量之间的季节和全年校正模型。经检验,GPS可降水量与四个季节模型校正的MODIS近红外可降水量的均方根误差均小于3mm,最大误差不超过6mm,季节校正模型的精度都要高于全年校正模型。     

基于GPS和MODIS数据的大气可降水量反演算法研究

基于高精度的PWVGPS与MODIS近红外三通道比值透射率间的关系建立MODIS大气可降水量新反演算法以提高反演精度。利用美国Kansas州和Oklahoma州2009年4月～9月间17期的MODIS数据和对应的SuomiNet网PWVGPS数据进行研究,发现Kaufman和Gao Bo-Cai算法反演的PWVMODIS系统性地偏低于PWVGPS,存在较大的反演误差。以高精度的PWVGPS为标准水汽值,研究PWVGPS与MODIS近红外第19波段的三通道比值透射率间的关系,建立了MODIS大气可降水量新反演算法,并利用研究区数据进行试验验证,结果表明新算法可大幅提高PWVMODIS的反演精度。