一种新的全球对流层天顶延迟模型

利用IGS提供的高精度对流层天顶延迟数据,在全球范围内详细分析对流层延迟在高程及水平方向的变化规律,建立了一种新的全球对流层天顶延迟模型。该模型计算方法简单,只与年积日和位置参数有关,无需气象参数。经检验,新模型的对流层延迟改正精度优于输入标准气象参数的几种常用的对流层延迟模型,满足卫星实时定位和导航的精度要求。     

预测模型在对流层延迟计算中的应用研究

为了消弱对流层延迟影响,提高GPS定位的精度,探讨了利用预测模型计算对流层延迟的可行性。建立了计算对流层延迟的多元线性回归模型、组合预测模型、灰色模型和BP神经网络模型,并提出了一种基于可靠度的组合模型权系数确定方法。结合邳州、新沂两个CORS站的观测数据和地面气象数据,利用4种预测模型进行对流层延迟预测实验。实验结果表明:在48 h的预测时段内,4种模型预测对流层延迟的精度分别为10,15,25和30 mm。其中多元线性回归模型预测效果最佳,在已知学习样本真值的情况下,其预测精度达到1 cm,较传统对流层延迟改正模型精度提高约50%。     

利用稳健协方差转换法构建对流层顶经验模型

对流层顶与纬度具有极强的相关性,同时随季节呈周期性变化。文中利用2008年至2010年的COSMIC掩星数据采用稳健协方差估计求得每天全球范围内掩星事件处的对流层顶高度,以时间和纬度为自变量,建立对流层顶的全球经验模型。利用全球分布的28个探空站观测数据,基于与对流层顶相关的Hopfield湿延迟模型,讨论了对流层顶对湿延迟的影响。结果表明,建立的对流层顶经验模型有助于提高湿延迟的计算精度,约0～15 mm.      

京津冀地区GNSS对流层延迟空间插值研究

对流层延迟差异影响合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)形变测量精度;水汽的变化影响天气变化．对流层延迟与水汽具有较好的对应,因此有必要开展全球导航卫星系统(GNSS)对流层延迟的插值研究．以京津冀地区为例,针对GNSS对流层延迟,开展对流层延迟的空间插值研究．首先开展了GNSS对流层延迟与水汽的比较分析,两者存在显著正相关特性,相关性超过91.7％,论证了对流层延迟取代水汽的可行性．然后利用反距离权重法对京津冀地区2016年9月至2017年8月的12组GNSS测站对流层延迟进行空间插值,通过提取插值点对流层延迟与GNSS站点对流层延迟比较验证空间插值精度．全年数据平均偏差最大为1.12 cm,均方根误差最大为0.89 cm;未发生降水过程平均偏差最大为1.25 cm,均方根误差最大为0.82 cm;发生降水过程平均偏差最大为1.08 cm,均方根误差最大为1.38 cm．京津冀平原区域的GNSS对流层延迟空间插值结果精度满足气象等应用要求,可为气象预报和InSAR大气校正提供参考.      

对流层延迟模型的残差包络建模

全球导航卫星系统(GNSS)的信号在穿过对流层时会产生延迟，通常使用经验模型对其进行修正。为确保定位结果安全可信，需建立经模型改正后的对流延迟残余误差的包络模型，用于位置服务的完好性监测。航空无线电技术委员会(radio technical committee for aeronautics, RTCA)推荐航空中使用0.12 m作为天顶对流层延迟残差的包络标准差。这一常值设定忽略了对流层延迟残余误差的地理和季节性变化，一定程度上降低了GNSS在涉及生命安全(safety of life, SoL)应用中的连续性和可用性。本文同时考虑经模型改正后的对流层延迟残余误差的地理和季节性变化，利用极值分析法建立了这些残余误差的包络模型。首先，将2000—2017年间共18 a的对流层延迟残差以10°为一带分纬度带进行日标准化，以提取对流层延迟残差的季节性变化信息；然后，用广义极值(general extreme value, GEV)分布分别拟合标准化残差和原始残差日均值的年最大、最小值，进而计算在10^-7概率水平下的残差限值；最后，将残差限值转化为包络标准差。本文分别建...     

卫星定位中对流层延迟模型对比分析

对流层延迟是全球导航卫星系统（GNSS）定位中的重要误差源之一,本文对其产生机理进行了理论分析;对常用的Saastamoinen、Hopfield、Black和EGNOS 4种对流层延迟改正模型进行了详细的论述;选取国际GNSS服务（IGS）全球观测站中位于中国的6个站,利用全球大地测量观测系统（GGOS）提供的气象数据,对4种模型在这些站点的（ZTD）进行了计算。以IGS提供的ZTD数据作参考,对4种模型在各个站点的改正效果进行了对比分析,给出并分析了其偏差和均方根差,客观评价了其优劣,为国内GNSS卫星精确定位时对流层延迟改正模型的选择提供了参考依据。     

全球天顶对流层延迟模型新修正方法

针对对流层延迟误差与信号频率无关且具有较强的随机性的性质,该文以GGOS Atmosphere发布的格网数据作为真值,依据现有模型的全球残差分析了不同全球天顶对流层延迟模型的时空特征,并将中误差和平均相对误差作为评价指标,在空间维对全球进行分区。以Saastamoinen作为基础模型,构建新的修正模型,在各分区内拟合新模型系数。验证结果显示:相比于Saastamoinen模型,新模型在南半球高纬地区模型计算残差平均值由0.8m降到了0.5m以下,在(0.0~0.2)绝对小误差区间的误差分布比例提升了3%左右,且模型的稳定性得到了保证。     

北京地区对流层延迟模型的建立

针对气象参数具有时空特性导致全球导航卫星系统测量精度不高的问题,该文探讨了北京地区对流层延迟模型建立的方法。使用2012年探空气象数据,基于最小二乘法拟合出北京地区气压、温度、露点温度随高程变化的关系式,建立了3层干延迟折射率模型、2层湿延迟折射率模型及天顶延迟折射率模型(BJ模型);采用Bernese软件,将BJ模型与Saastamoinen模型和Hopfield模型进行精度比较,结果表明BJ模型的残差均值及均方根均优于传统模型;同时,以1月份和7月份的BJ模型为例计算得出的区域模型适用于不同年份。     

GPS天顶对流层延迟计算方法研究

对流层延迟是影响卫星定位的主要误差源之一,如何建立更适合某个地区的区域对流层延迟改正模型,成为当今的一个热门研究课题。从目前广泛应用的全球对流层延迟模型入手,借助GAMIT高精度GPS数据处理软件,分析和总结天顶干、湿延迟规律和影响天顶干、湿延迟的主要因素,探寻并构建区域天顶对流层干延迟ZHD模型。     

虚拟参考站对流层延迟算法

在VRS定位中,对影响虚拟站精度的对流层延迟仅是采取简单的基于参考站对流层延迟的几何距离内插模型,虽然此模型较简单,但是精度较差,不利于提高定位精度。因此,本文提出了一种考虑气象元素、纬度和高程对对流层的影响,结合数值气象学内插气象元素的方法,利用经典的对流层HOPFIELD模型以及MTT映射函数,估算出测站点的对流层延迟,通过数值分析,证明了此方法的可行性;特别是在低高度角的情况下,与传统方法相比,在精度及稳定性上有一定的提高。     

气象参数对对流层折射影响的相关研究

对流层折射是卫星导航测量的重要误差源之一。针对卫星导航仿真系统高精度和强实时性的要求,本文利用Hopfield模型和Saastamoinen模型分析了不同气象环境下气象参数对计算对流层天顶折射的影响。研究表明天顶折射量是各气象参数的增函数,在相同气象环境下,对各气象参数的敏感度各不相同。当气象环境改变时,敏感度的变化也不相同:气温的敏感度变化幅度最大,相对湿度次之,而大气压的敏感度保持不变。在此基础上利用距离平方反比插值方法栅格化气象站资料建立全国范围的气象环境。栅格数据的应用可将因气象参数的不准确而导致的对流层天顶折射量误差减小一个量级,对于提高卫星导航仿真系统的精度具有重要意义。     

不同因素下的ZTD端部效应影响分析

任何平滑拟合方法对实际资料处理时均会产生端部效应,即处理结果在资料(弧)段的两端精度较差,端部效应问题,已成为区域GPS气象网准实时PWV(可降水量)解算的重要问题之一。Bernese数据处理软件在解算对流层天顶延迟方面独树一帜,以中国境内和其周边共5个IGS站2012年某天的数据为解算实例,在简要介绍Bernese解算对流层产品的基础上,采用单一变量的原则,研究分析不同截止高度角和时间分辨率对数据处理结果的端部效应影响和误差量级,并给出参考性建议。     

一种基于SARIMA的经验对流层延迟模型

为了减弱对流层延迟的影响,提高GNSS定位精度,探讨了在无气象参数的条件下,利用预测模型计算对流层延迟的可能性,并提出了一种经验对流层延迟预测模型,即基于季节性自回归移动平均模型（SARIMA）的对流层延迟预报方法。结合中国长春和上海两个地区的ZTD数据进行预测分析,预测结果表明：基于SARIMA的ZTD预报模型能够满足不同地区不同时段下的ZTD估计需求,是一种较高精度的ZTD预报方法。     

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。     

基于相空间重构和高斯过程回归的对流层延迟预测

天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay,ZTD)是影响GPS定位精度的关键因素,为了提高ZTD的预测精度,提出一种基于相空间重构的高斯过程回归预测模型。针对ZTD时间序列的混沌特性,利用国际GNSS服务(International GNSS Service,IGS)站提供的ZTD数据,采用Cao方法确定嵌入维数,对ZTD数据进行相空间重构,探究高斯过程(Gaussian process,GP)模型对12个位于南、北半球不同纬度等级IGS站的ZTD预测精度和准确性。为了验证GP模型的有效性,将预测结果分别与原始数据和反向传播(back propagation,BP)神经网络模型预测结果作对比分析,进一步探究不同时间对ZTD预测精度的影响,并分析了经度和海拔对ZTD预测精度的影响。结果表明,GP模型预测结果的均方根误差(root mean square error,RMSE)达到mm级,GP模型与理论值的相关性达到0.997,预测精度指标明显优于BP神经网络模型;GP模型在南半球的预测精度高于北半球,且在高纬地区的RMSE小于3.6 mm,更适用于高纬地区的对流层延迟预测;在研究时域内,GP模型在大部分站点对晚上的预测精度高于白天,经度对ZTD预测精度的影响不明显,海拔与ZTD预测精度呈正比。     

区域天顶对流层延迟时空变化特性及其建模研究

介绍几种常用的全球对流层延迟改正模型和几种区域对流层延迟模型的建立方法,再利用美国密歇根州的8个测站天顶对流层延迟数据对天顶对流层延迟进行研究,得出天顶对流层延迟在时间尺度及空间尺度上的变化规律,与经度和纬度相关性一般,与高程强相关。通过美国密歇根州的4个测站数据分别计算3种区域对流层延迟模型,得出各个模型的精度,并比较它们的优劣,结论是一次线性插值模型是三者中精度最高的模型。     

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。     

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。     

提高对流层天顶总延迟解算精度的新方法探讨

对流层天顶总延迟的解算精度,直接影响长基线解算的精度和大气水汽含量的计算精度。文中提出克利金内插法解算天顶总延迟的新方法,并利用南极长城站和周边IGS跟踪站的GPS数据,通过高精度解算软件GAMIT/GLOBK,解算出长城站上空的对流层天顶总延迟,将其与利用内插方法解算的天顶总延迟进行了对比分析,得出:利用该内插方法获取的南极长城站在夏季的天顶总延迟的均方差可达0.2mm,这对今后GPS高精度定位和GPS气象学应用来说,具有重要意义。