PPP估计天顶对流层延迟方法与结果分析

介绍了精密单点定位估计天顶对流层延迟的方法,利用武汉大学研发的TriP软件解算了7个IGS跟踪站的天顶对流层延迟,将其与IGS分析中心提供的天顶对流层延迟数据进行了对比分析。     

基于BDS精密星历产品的水汽探测性能分析

研究北斗卫星导航系统（BDS）反演大气可降水量的性能有利于推动BDS在数值天气预报、气象学研究等方面的应用. 基于武汉大学发布的BDS最终精密星历产品(WUM)、快速精密星历产品(WHR)和超快速精密星历产品(WHU),利用MGEX站和单基站连续运行参考站（CORS）提供的全球卫星导航系统（GNSS）多模观测数据,在验证三种BDS精密星历产品解算对流层天顶延迟的精度达到要求后,将基于三种BDS精密星历产品解算的大气可降水量分别与GPS水汽探测结果、ERA-5再分析资料和探空站数据进行对比,分析基于三种精密星历产品的BDS水汽探测性能. 实验结果表明:基于BDS最终精密星历产品的大气水汽探测精度高于快速星历产品和超快速星历产品,三种BDS星历产品反演大气可降水量的相对精度和可靠性与GPS相当,满足中小尺度数值天气预报和气象学研究等要求.      

精密单点定位方法估计对流层延迟精度分析

在简要描述精密单点定位估计天项对流层延迟方法的基础上,分别采用IGS事后产品和实时产品处理了若干IGS跟踪站数据,估计出各站天顶对流层延迟,其中,实时精密卫星星历与钟差处理方案采用事后下栽实时产品、事后模拟实时处理的方式.与IGS结果相比,利用精密单点定位方法,采用IGS事后精密星历与卫星钟差估计的结果无明显的偏差,其精度优于6 mm;采用实时精密卫星星历与卫星钟差模拟估计的结果精度优于20 mm.     

地基GPS遥感天顶水汽含量方法研究

利用IGS提供的精密星历及精密钟差,分别采用卡尔曼滤波法、双差法对天顶对流层延迟进行估计,并与IGS提供的测站天顶延迟进行对比。根据所解算的天顶对流层延迟,利用经验模型求解天顶干延迟,最后分离出天顶湿延迟,进行大气可降水分的求解。     

北斗区域系统解算对流层天顶延迟比对分析

在分析了当前GNSS主要的误差源,比较对流层延迟改正模型的基础上,应用Saastamoinen模型对BDS和GPS原始观测数据解算对流层天顶延迟,并对全球6个站点一个月的解算值进行比对分析,结果发现：北斗区域系统解算的ZTD相比于GPS结果,76%位于2cm之内,只有个别站点个别天的解算结果出现较大偏差,在中国周边站点解算结果优于其他地区站点。表明：北斗区域系统已经具备在中国周边同GPS相当的ZTD解算精度,为下一步北斗全球系统的建设奠定了坚实的基础。     

GNSS精密卫星钟差估算与分析

为估算与分析GNSS卫星钟差的精度,利用中国测绘科学研究院国际GNSS监测评估系统分析中心研发的软件,采用全球均匀分布的50个IGS跟踪站和8个我国自建的IGMAS测站的观测数据,对GNSS包含的四大导航系统事后精密卫星钟差进行了估计。计算结果分别与国际上的分析中心结果进行了比对,得出GPS卫星钟差与IGS结果互差在0.2ns,GALILEO卫星钟差精度与GPS相当,在亚纳秒量级,GLONASS卫星钟差精度相对较低,在4ns以内,BDS各轨道类型上卫星之间钟差存在较大的系统性偏差,选择多星基准消除偏差之后,估算的北斗卫星钟差精度在1ns以内。试验结果表明,目前我国分析中心估算的卫星钟差总体上与国际IGS各分析中心估计的卫星钟差精度相当。     

GPS动态水汽反演对对流层天顶延迟解算精度分析

针对GPS动态水汽反演过程中对对流层天顶延迟解算精度的评估方法问题,提出了一种利用对流层延迟闭合和附合条件来评估对流层估计精度的方法。通过对PBO观测网中的12个CORS基站以及6个IGS基站的观测数据分析,分别从内符合精度和外符合精度两方面来评估动态对流层解算的精度。在内符合精度的数据处理上,使用事后精密星历,每15s计算一次相对对流层延迟数据。精度满足GPS动态水汽反演对天气预报的基本要求。在外符合精度的数据处理上,使用事后精密星历和超快星历分别对天顶方向对流层延迟进行处理,根据与静态参考值进行比对,两者结果高度吻合。研究结果对GPS动态水汽反演中动态对流层天顶延迟的解算具有重要的参考价值。     

高纬度BDS/GPS PPP中的对流层延迟改正模型优选

由于高纬度地区气温气压值及变化率与中低纬度地区有较大差异,因此目前发布的多种对流层延迟模型在高纬度地区使用的精度会不同。为了给高纬度地区BDS/GPS用户提供更好的对流层延迟模型选择,文中采用UNB3,EGNOS和GPT2模型,以IGS发布的ZPD产品和SINEX文件作为参考,对比基于这三种对流层延迟模型计算的天顶对流层总延迟量以及精密单点定位精度,可知GPT2较UNB3和EGNOS在高纬度地区定位中有更好的精度表现。     

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。     

利用Multi-GNSS估计天顶对流层延迟

利用PPP技术估计对流层延迟,并设计实验对比分析了各单系统和多系统组合下对流层延迟的估计精度;讨论了不同对流层投影函数对对流层延迟估值的影响;最后以武汉市为例,探讨了对流层延迟与季节变化的相关性。结果表明,利用PPP估计的GPS ZTD、BDS ZTD、GLONASS ZTD、GPS/BDS ZTD、GPS/GLONASS ZTD、GPS/BDS/GLONASS ZTD精度均优于2 cm,且组合系统估计的对流层延迟明显比单系统稳定,精度明显提高;不同对流层投影函数对单系统估计影响较大,对组合系统估计影响较小;武汉市夏季对流层延迟大于冬季,但冬季对流层延迟的湿延迟变化较大,夏季对流层延迟的湿延迟变化小。     

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.      

一种基于遗传算法和BP神经网络的对流层延迟改正模型

对流层延迟是影响全球卫星导航系统定位精度的主要因素之一。针对全球气象数据建立的对流层延迟改正模型区域精度较低这一问题,文中基于遗传算法和BP神经网络技术,在EGNOS模型基础上建立一个高精度的区域融合模型(GA-BPEGNOS模型)。选取北美洲2010—2014年41个观测站点,以国际GNSS服务中心的对流层产品作为真值,分析比较EGNOS模型和融合模型的对流层天顶延迟。研究表明,EGNOS模型的均方根误差为80.38mm,融合模型的均方根误差为34.44 mm。与EGNOS模型相比,融合模型的精度提高约57%,取得满意效果。     

Modeling tropospheric wet delays with national GNSS reference network in China for BeiDou precise point positioning

During past decades, precise point positioning (PPP) has been proven to be a well-known positioning technique for centimeter or decimeter level accuracy. However, it needs long convergence time to get high-accuracy positioning, which limits the prospects of PPP, especially in real-time applications. It is expected that the PPP convergence time can be reduced by introducing high-quality external information, such as ionospheric or tropospheric corrections. In this study, several methods for tropospheric wet delays modeling over wide areas are investigated. A new, improved model is developed, applicable in real-time applications in China. Based on the GPT2w model, a modified parameter of zenith wet delay exponential decay wrt. height is introduced in the modeling of the real-time tropospheric delay. The accuracy of this tropospheric model and GPT2w model in different seasons is evaluated with cross-validation, the root mean square of the zenith troposphere delay (ZTD) is 1.2 and 3.6 cm on average, respectively. On the other hand, this new model proves to be better than the tropospheric modeling based on water-vapor scale height; it can accurately express tropospheric delays up to 10 km altitude, which potentially has benefits in many real-time applications. With the high-accuracy ZTD model, the augmented PPP convergence performance for BeiDou navigation satellite system (BDS) and GPS is evaluated. It shows that the contribution of the high-quality ZTD model on PPP convergence performance has relation with the constellation geometry. As BDS constellation geometry is poorer than GPS, the improvement for BDS PPP is more significant than that for GPS PPP. Compared with standard real-time PPP, the convergence time is reduced by 2–7 and 20–50% for the augmented BDS PPP, while GPS PPP only improves about 6 and 18% (on average), in horizontal and vertical directions, respectively. When GPS and BDS are combined, the geometry is greatly improved, which is good enough to get a reliable PPP solution, the augmentation PPP improves insignificantly comparing with standard PPP.     

BDS接收机天线相位中心标定

在高精度GNSS定位中,接收机天线相位中心偏差(PCO)和天线相位中心变化(PCV)的影响不可忽略。目前,IGS发布的绝对天线相位模型文件中包含了GPS/GLONASS系统的标定值,但是没有发布北斗系统(BDS)的标定值。本文借助机械臂可以控制天线自由旋转,在数小时内实现全方位GNSS观测的特性,采用历元间差分的方法对接收机天线包括GPS L1/L2和BDSB1I/B2I/B3I等多个频点的PCO和PCV分别进行标定和拟合。标定结果表明,比较最小二乘估计的GPS PCO与IGS发布值,其STD和RMS在L1/L2上均小于1 mm;BDS PCO估计值的STD在B1I/B2I/B3I上分别为0.5、0.3、0.3 mm。利用球谐函数拟合的GPS PCV格网值与IGS发布值相比,其偏差在天顶距小于75°时均小于1.5 mm。BDS PCV拟合值范围均在-5~8 mm,且随天顶距变化曲线呈现波谷状。BDS PCV在低高度角处拟合值波动较大,随方位角变化曲线峰值-峰值最大达到了5.6 mm。     

Atmospheric modelling in GPS analysis and its effect on the estimated geodetic parameters

Permanently operating Global Positioning System (GPS) receivers are used today, for example, in precise positioning and determination of atmospheric water vapour content. The GPS signals are delayed by various gases when traversing the atmosphere. The delay due to water vapour, the wet delay, is difficult to model using ground surface data and is thus often estimated from the GPS data. In order to obtain the most accurate results from the GPS processing, a modelling of the horizontal distribution of the wet delay may be necessary. Through simulations, three such models are evaluated, one of which is developed in this paper. In the first model the water vapour is assumed to be horizontally stratified, thus the wet delay can be described by only one zenith parameter. The second model gives the wet delay with one zenith and two horizontal gradient parameters. The third model uses the correlation between the wet-delay values in different directions. It is found that for large gradients and strong turbulence the two latter models yield lower errors in the estimated vertical coordinate and wet-delay parameters. For large gradients this improvement is up to 7 mm in the zenith wet-delay parameter, from 9 mm down to 2 and 4 mm for the second and third models, respectively. Received: 7 May 1998 / Accepted: 1 March 1999     

Assessment of ECMWF-derived tropospheric delay models within the EUREF Permanent Network

The Global Positioning System (GPS) observations from the EUREF Permanent Network (EPN) are routinely analyzed by the EPN analysis centers using a tropospheric delay modeling based on standard pressure values, the Niell Mapping Functions (NMF), a cutoff angle of 3° and down-weighting of low elevation observations. We investigate the impact on EPN station heights and Zenith Total Delay (ZTD) estimates when changing to improved models recommended in the updated 2003 International Earth Rotation and Reference Systems Service (IERS) Conventions, which are the Vienna Mapping Functions 1 (VMF1) and zenith hydrostatic delays derived from numerical weather models, or the empirical Global Mapping Functions (GMF) and the empirical Global Pressure and Temperature (GPT) model. A 1-year Global Positioning System (GPS) data set of 50 regionally distributed EPN/IGS (International GNSS Service) stations is processed. The GPS analysis with cutoff elevation angles of 3, 5, and 10° revealed that changing to the new recommended models introduces biases in station heights in the northern part of Europe by 2–3 mm if the cutoff is lower than 5°. However, since large weather changes at synoptic time scales are not accounted for in the empirical models, repeatability of height and ZTD time series are improved with the use of a priori Zenith Hydrostatic Delays (ZHDs) derived from numerical weather models and VMF1. With a cutoff angle of 3°, the repeatability of station heights in the northern part of Europe is improved by 3–4 mm.     

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。     

GGOS对流层延迟产品精度分析及在PPP中的应用

对流层延迟是卫星导航定位的主要误差源,GNSS广域增强需要高精度的对流层延迟产品进行误差修正。对流层延迟可通过GNSS进行实时估计,也可通过融合多源数据的数值气象预报模型获取。IGS发布的全球对流层天顶延迟产品由GNSS解算,其精度可达4mm,时间分辨率为5min,但其分布不均匀,在广袤的海洋区域无数据覆盖。GGOS Atmosphere基于ECMWF 40年再分析资料,可提供1979年以来时间分辨率为6h、空间分辨率为2.5°×2°的全球天顶对流层总延迟格网数据。本文通过2015年全球IGS测站的ZTD资料对GGOS的ZTD产品进行了评估,研究了GGOS Atmosphere对流层延迟产品与IGS发布ZTD资料之间的系统差,通过线性拟合估计出每个测站GGOS-ZTD与IGSZTD系统差系数(包括比例误差a和固定误差b),然后对比例误差a、固定误差b进行球谐展开,建立了两种ZTD数据源之间的系统差模型。选取IGS测站和陆态网测站,对附加系统偏差改正后的GGOSZTD产品对PPP的收敛速度的影响进行研究。本文研究结果表明:GGOS-ZTD与IGS-ZTD间存在系统偏差,其bias平均为-0.54cm;两者之间较差的RMS平均为1.31cm,说明GGOS-ZTD产品足以满足广大GNSS导航定位用户对对流层延迟改正的需要。将改正了系统差后的GGOS-ZTD产品用于ALBH、DEAR、ISPA测站、PALM测站、ADIS测站、YNMH测站、WUHN测站进行PPP试验,发现可明显提高定位收敛速度,尤其是在U方向上,收敛速度分别提高10.58%、31.68%、15.96%、43.89%、51.46%、14.69%、18.40%。