GPS网络RTK中对流层延迟分析

分析了网络RTK中基准站和流动站间气象元素、基线长度、高程差异和模型差异等因素对对流层延迟误差的影响,得出气象元素的大小和基线长度等与单差对流层延迟之间存在线性关系,由基准站和流动站的对流层模型差异造成的差值与高差之间也存在线性关系,且利用网络RTK内插法只可消除其中大部分的误差。这对利用网络RTK算法生成流动站的误差改正数具有重要的参考价值。     

顾及大气延迟误差的中长基线RTK算法

针对常规RTK作业距离一般不超过15km的问题,提出了一种顾及大气延迟误差的中长基线RTK的算法,突破了常规RTK作业距离。在中长基线情况下,与大气延迟有关的误差如电离层延迟误差、对流层延迟误差等,随着基线长度的增加,空间相关性大大降低,进而影响整周模糊度的快速解算。基于卡尔曼滤波算法,采用非组合差分定位模型,对于电离层延迟误差采用了电离层加权模型进行估计,对于对流层延迟分别采用了相对对流层延迟参数估计和绝对天顶对流层参数估计。最终通过实测数据对该算法进行了算法验证和结果分析。试验结果表明:该算法可以实现中长基线RTK的快速解算,并且在估计相对对流层延迟时,绝对天顶对流层参数估计不利于基准站和流动站的对流层延迟分离,一般采用估计流动站上的相对对流层延迟。     

GPS网络RTK流动站的对流层内插改正分析

介绍网络RTK常规内插模型,分析内插法的精度,从单站上分析高程对天顶距延迟的影响,分析高程差异对双差对流层延迟的影响,利用网络RTK内插法只可消除其中大部分的误差.这对利用网络RTK算法生成流动站的误差改正数具有重要的参考价值.     

长距离网络实时动态对流层延迟误差改正

针对长距离网络RTK的范围较大,造成区域观测误差的相关性降低,影响对流层延迟误差的内插计算和改正这一情况,该文提出了一种改进的对流层延迟误差计算和改正方法。首先利用确定的参考站网整周模糊度和载波相位观测值计算各参考站的天顶对流层延迟,然后将各参考站天顶对流层延迟误差播发给流动站用户,用户根据内插模型内插计算出流动站处的天顶对流层延迟误差,并进行流动站各卫星的对流层延迟误差计算和改正。通过长距离CORS网实测数据的实验证明,该文方法可以取得理想的长距离网络RTK误差改正效果和流动站定位结果。     

非差虚拟观测值的网络RTK实现

网络RTK是利用多基准站观测值实现流动站附近的误差建模,其中包括对流层、电离层延迟和卫星轨道等误差。讨论了利用VRS技术实现网络RTK中的几个关键技术,包括将多基准站插值所得的双差大气延迟添加到非差模式的VRS观测值中,利用IGS的超快速星历中的预报部分改正广播星历误差和利用恒星日滤波改正VRS的伪距多路径效应。24 ...     

卡尔曼滤波的中长基线非差RTK算法

针对实时动态定位(RTK)中作业范围受到大气延迟误差制约的现象,该文提出了一种基于卡尔曼滤波的非差观测模型RTK算法和非差改正数的计算方法。利用扩展卡尔曼滤波函数模型,将残余的相对对流层延迟、相对电离层延迟同流动站位置参数以及单差整周模糊度作为状态向量进行卡尔曼滤波估计。非差观测模型利用参考站的非差误差改正数以单颗卫星为对象进行误差改正,流动站接收数据小,算法简单。通过GNSS实测数据对该算法进行了算法验证和结果分析,实验结果表明,对于中长基线,利用非差观测模型可实现GNSS单参考站RTK定位,并获得厘米级的定位精度。     

BDS中长距离非差实时动态厘米级定位算法

针对BDS常规实时动态定位(RTK)中,随着流动站与参考站间的距离增加,大气延迟误差的空间相关性大大降低,影响了整周模糊度的快速解算和流动站位置信息的解算精度问题。该文研究了一种基于非差观测误差的BDS中长距离常规RTK定位算法,采用非差误差改正方法为流动站提供误差改正,利用参考站的非差误差改正数以单颗卫星为对象进行误差改正。对电离层延迟误差和相对天顶对流层延迟误差进行参数估计,处理电离层延迟误差和对流层延迟误差的影响。最后通过BDS实测数据对该算法进行了算法验证和结果分析。实验结果表明,该算法可以实现BDS中长距离常规RTK的快速定位,并获得厘米级定位精度。     

长距离网络RTK实时厘米级定位算法

针对CORS系统建设成本高和选址困难的问题,该文提出GPS长距离网络RTK定位算法。该算法首先利用MW组合观测方程解算基准站双差宽巷整周模糊度,采用Saastamoinen模型和GMF映射函数模型相结合解算双差对流层干分量延迟残差,并将双差对流层湿分量延迟残差作为未知参数进行估计,同时结合无电离层组合观测值解算基准站双差载波整周模糊度;然后,采用综合误差内插法解算基准站和流动站的误差改正数;最后,采用最小二乘法逐历元进行法方程叠加解算流动站双差模糊度浮点解,并利用LAMBDA算法和通过TIKHONOV正则化改进的LAMBDA算法搜索固定流动站双差宽巷整周模糊度和双差载波整周模糊度。实验表明,该算法能够将基准站间距离提高到100~150km,使流动站用户可以获得厘米级定位结果。     

面向大高差RTK的对流层延迟改正模型及实时差分服务构建

在大高差区域,实时动态定位(real time kinematic, RTK）的站间对流层延迟差异较大,传统的RTK算法忽略站间大气延迟误差,严重影响定位精度。无论是全球还是中国范围,大高差地形都广泛分布,研究大高差RTK十分必要。由于对流层延迟参数与高程参数强相关,RTK中无法实时估计对流层延迟,引入外部模型是大高差RTK中修正对流层延迟误差的唯一手段。分析了大高差RTK对对流层延迟模型的特殊需求,总结了可用的经验对流层延迟模型。为进一步提高大高差RTK的定位精度,提出了基于连续运行参考站和气象站的实时实测对流层延迟模型构建方法。两种方法虽然能够提高RTK精度,但都存在各自的缺陷,未来需要进一步研究。在此基础上,提出了基于因特网航海无线电技术委员会传输协议的小区域大高差RTK服务方法,实现了RTK用户的对流层延迟无感改正。     

GPS/VRS 参考站网络的对流层误差建模技术研究

在虚拟参考站(VRS)技术中,参考站与流动站间的高程差异会引起对流层误差改正数中存在系统偏差影响,使对流层改正精度降低。在常规网络内插改正模型的基础上,借助先验对流层模型,提出了一种能自主修正高程偏差的距离相关对流层网络内插模型(MHDIM)。基于四川GPS连续运行参考站网络(Sichuan GPS Reference Station Network-SGRSN)实际测试数据的分析表明,对于地形变化较大的中长距离稀疏GPS/VRS参考站网络(如流动站与参考站间高程差异大于500m),应用MHDIM模型可使对流层延迟误差改正精度提高到2到3cm并实现cm级网络RTK定位结果,适用于GPS/VRS参考站网络cm级实时动态定位要求。     

一种GNSS网络RTK改进的综合误差内插方法

在全球导航卫星系统（GNSS）网络RTK综合误差内插法（CBI）的基础上，提出了一种改进的综合误差内插方法（MCBI）。该方法把综合误差分为对流层模型改正、一阶电离层影响和除一阶电离层影响外的其他综合影响3个部分。实例证明了该方法不仅在精度上比综舍误差内插法要高，而且更利于流动站的应用。     

网络RTK对流层延迟内插模型精度分析

流动站与参考站间双差对流层延迟的精确改正是网络RTK技术的关键。本文采用河南省地基增强系统参考站网7个参考站的观测数据进行试验,选择LIM、LCM、LSM和KRG模型为研究对象,分析了各模型用于不同高差水平流动站对流层延迟改正的效果。试验结果表明：4种常用内插模型中,LIM和KRG模型对流动站对流层延迟改正的精度较优。流动站与主参考站高差达到400 m时,对于低高度角卫星,模型内插精度降低到分米级,不满足用户流动站高精度定位需求。     

大范围网络RTK基准站间整周模糊度实时快速解算

网络RTK是目前实现高精度实时动态定位的重要手段之一,而网络RTK高精度定位的关键问题是基准站间整周模糊度的实时快速准确固定。对于大范围网络RTK,由于基准站间距离的增加,电离层延迟误差、对流层延迟误差和卫星轨道误差相关性降低,导致基准站间整周模糊度不能快速准确地固定,因此本文提出了一种大范围网络RTK基准站间整周模糊度固定算法。该算法首先利用L1、L2载波相位观测值和P1、P2伪距观测值解算基准站间的双差宽巷模糊度;然后采用Saastamoinen模型和Chao映射函数模型相结合解算双差对流层延迟误差,并将双差宽巷模糊度作为L1、L2双差载波相位整周模糊度的约束关系来确定L1、L2双差载波相位整周模糊度;最后采用CORS站的实测数据进行试验,并将本文的试验结果同GAMIT软件的解算结果进行比对,结果表明该算法可以快速准确地实现单历元双差载波相位整周模糊度的固定。     

基于映射函数网络RTK的大气误差内插估计模型

在比较分析已有内插模型的基础上,以卫星高度角、参考站高程、距离为变量,以大气映射函数为基本模型,提出了一种新的适用于高程差异大的大气误差内插模型。利用江苏连续运行参考站系统部分参考站数据,采用不同的内插模型进行处理、比较与分析。结果表明,对于高程差异大、卫星高度角小的用户站,映射函数估计方法、低阶曲面模型能够准确地估计出其与主参考站之间双差对流层误差,其最大均方差不超过2cm;映射函数估计双差电离层误差方法与低阶曲面模型、线性内插模型的估计精度相当。在以上4种方法的比较中,距离线性内插模型的估计精度最差,将近5cm。     

GPS/VRS对流层延迟误差内插模型研究

在GPS/VRS高精度定位中,对流层延迟误差是影响定位精度的主要因素之一。由于该误差与各参考站间距离相关,目前主要是通过内插模型消除对流层延迟误差影响,实现用户高精度定位。通过总结近十年来主要的几种内插模型,并结合美国CORS网络的六个参考站的数据进行实验分析,发现内插模型误差和卫星高度角以及用户与参考站高程差是相关的,其中LIM模型和LCM模型能够获得较优的效果,可应用于消除对流层延迟误差。     

GPS网络RTK线性组合法与内插法关系的讨论

证明了线性组合法可以转化为内插法在平面的线性函数内插，得出了采用线性函数内插法模型在理论上也能直接消除卫星轨道误差项和电离层延迟项对动态用户的影响，并且还能大幅度削弱对流层延迟、多路径误差和观测值噪声对动态用户的影响。     

Using external tropospheric corrections to improve GNSS positioning of hot-air balloon

High accurate global navigation satellite systems (GNSS) require to correct a signal delay caused by the troposphere. The delay can be estimated along with other unknowns or introduced from external models. We assess the impact of the recently developed augmentation tropospheric model on real-time kinematic precise point positioning (PPP). The model is based on numerical weather forecast and thus reflects the actual state of weather conditions. Using the G-Nut/Geb software, we processed GNSS and meteorological data collected during the experiment using a hot-air balloon flying up to an altitude of 2000 m. We studied the impacts of random walk noise setting of zenith total delay (ZTD) on estimated parameters and the mutual correlations, the use of external tropospheric corrections, the use of data from a single or dual GNSS constellation and the use of Kalman filter and backward smoothing processing methods. We observed a significant negative correlation of the estimated rover height and ZTD which depends on constraining ZTD estimates. Such correlation caused a degraded performance of both parameters when estimated simultaneously, in particular for a single GNSS constellation. The impact of ZTD constraining reached up to 50-cm differences in the rover height. Introducing external tropospheric corrections improved the PPP solution regarding: (1) shortened convergence, (2) better overall robustness, particularly, in case of degraded satellite geometry, (3) less adjusted parameters with lower correlations. The numerical weather model-driven PPP resulted in 9–12- and 5–6-cm uncertainties in the rover altitude using the Kalman filter and the backward smoothing, respectively. Compared to standard PPP, it indicates better performance by a factor of 1–2 depending on the availability of GNSS constellations, the troposphere constraining and the processing strategy.