一种改进的混合差分实时GPS卫星钟差估计算法及其实现

提出一种改进的混合差分算法，实现实时GPS卫星钟差估计。算法实现过程主要采用4个解算步骤，最终生成播发至用户的实时钟差产品。利用全球分布的68个测站实时数据流进行GPS卫星实时钟差解算，并对2018-01-14～01-19的实时GPS卫星钟差产品采用2种方法进行检核：1）与IGS快速钟差产品比较；2）运用实时动态PPP结果检核。结果显示，基于改进的混合差分算法，利用实时数据流实现的GPS实时卫星钟差产品具备STD为0.15 ns、RMS为0.63 ns的精度，可提供实时cm级定位服务。     

一种基于OpenMP的高效GPS卫星钟差实时估计方法

提出基于单观测值的Kalman滤波快速计算方法，并引入共享存储并行编程（OpenMP）技术实现协方差快速更新，从而实现非差GPS卫星钟差的快速实时计算。均匀选取55个IGS参考站，计算2017-03-20~03-30采样率为60 s的卫星钟差。与IGS事后30 s钟差相比，两者具有很好的一致性，RMS互差优于0.5 ns。选取未参与钟差解算的10个IGS参考站进行精密单点定位，结果表明，实时静态PPP水平方向精度优于2 cm，高程方向精度为2~4 cm；实时动态PPP水平方向精度为2～4 cm，高程方向精度为4～6 cm，能够满足实时PPP的精度要求。该方法在主频1.2 GHz服务器上8线程并行模式下单历元耗时4 s，相比串行模式效率提升1/3。     

基于非差与历元差分两种观测模型估计精密卫星钟差的方法比较

研究了非差与历元差分两种观测模型估计精密卫星钟差的方法,评价了分别利用两类观测模型估钟的特点。通过实际算例分析了两种观测模型估钟的处理速度与精度。计算结果表明：基于非差观测模型估计卫星钟差精度高、观测信息没有损失、可靠性高、可以实现模糊度固定,但由于未知参数多,解算速度较慢,且需要经过一段时间的收敛才能达到所需精度;而历元差分模型估计卫星钟差待求参数较少,计算效率高,且不存在收敛过程,但估钟精度比非差模型估钟收敛后的精度略低,且得不到钟差初值,需从导航电文中提取或通过其他方式获取,不过由此引起的系统性偏差,在定位时可被模糊度和接收机钟差吸收,不影响最终的定位结果。     

应用分块矩阵求逆解算约束秩亏间接平差模型

在通常的四分块矩阵求广义逆矩阵和凯利逆矩阵公式基础上,分析左上角子矩阵为秩亏、右下角子矩阵为零的特殊四分块矩阵的凯利逆矩阵存在条件,应用广义逆矩阵法和矩阵变换法推导该类特殊四分块矩阵的凯利逆矩阵显性表达公式,并用于解算约束秩亏间接平差模型的参数估计。实验数据表明,当满足存在性条件时,应用分块矩阵求逆公式解算约束秩亏间接平差模型的结果与间接平差模型的解算结果一致,表明推导的显性表达公式具有可行性。     

基于国产ARM架构CPU的导航卫星精密定轨解算效率优化方法

以国产飞腾CPU为例,讨论在国产ARM架构CPU基础上的导航卫星精密定轨解算效率优化方法。基于导航卫星精密定轨解算流程中钟差约化和法方程求逆耗时较多,分别利用多线程和OpenBlas对上述2个过程进行优化。结果表明,优化后解算效率大幅提升。钟差约化方面,采用100个测站32颗导航卫星进行解算时,原始单历元平均耗时1.105 s,优化后为0.188 s;法方程求逆方面,原始求逆平均耗时2 264 s,优化后仅需78 s。     

GPS双频相位平滑伪距在卫星预报钟差精度评定中的应用

利用Hatch滤波对双频消电离层组合伪距观测值进行相位平滑讨论,对原Hatch滤波公式中的定权方法进行了改进.在此基础上,利用伪距与星地距比对法对广播星历中卫星预报钟差精度评定进行了研究.计算结果表明:载波相位平滑能有效地提高伪距观测量的精度,从而提高伪距与星地距比对法评估卫星预报钟差的可行性.利用双频消电离层相位平滑伪距计算的卫星钟差精度优于1 ns(1σ),测定的卫星钟差与实际卫星钟差不存在系统差.     

基于站间单差的GPS/GLONASS组合模糊度解算研究

推导分析了基于站间单差的GPS/GLONASS组合双差模糊度解算数学模型及影响其精度的误差因素。利用模糊度参数在无周跳和粗差情况下的时不变性特点,采用自适应选权滤波对单差数据进行滤波处理,并将滤波后的单差模糊度通过选择基准卫星固定为双差模糊度。采用不同长度的实测动静态短基线数据进行测试,结果表明基于自适应选权滤波的站间单差模型可以简便有效地进行双差模糊度固定,模糊度固定成功率在95%以上,解算精度优于单模型以及双模型单历元解。     

序贯平差的稳健化处理

本文从最小二乘贝叶斯原理出发,指出了序贯平差的一般原则,据此平差原理,每组观测可以分别处理,从而很客易应用稳健估计方法获得稳健的序贯解。本文算例说明了可行性。     

基于序贯UKF的GNSS/CNS/SINS组合导航最优融合算法

组合导航系统在动态环境下具有强非线性,为提高GNSS/CNS/SINS组合导航系统的导航精度,提出一种基于序贯UKF的多传感器最优融合算法。首先,建立GNSS/CNS/SINS组合导航系统的非线性状态方程及2个子滤波器的线性量测方程;然后,对标准UKF的量测更新过程进行简化,简化UKF算法具有与标准UKF算法相同的滤波精度,且具有计算量低的特性;最后,将序贯滤波算法与简化UKF算法结合,提出多传感器组合导航系统的序贯UKF最优融合算法。仿真结果表明,本文序贯UKF算法不仅可提高系统解算的实时性,并且相对于集中线性卡尔曼滤波算法及经典集中线性UKF算法具有较高的滤波精度。     

卫星钟差实时估计的收敛分析

就测站数量、观测时间和测站分布对估计钟差的影响进行了研究,结果表明：增加测站数量和观测时间,均有利于提高卫星钟差的估计精度;但随着测站个数的增加,计算耗时会随之增加,从而影响钟差的实时使用,因此,从兼顾钟差的精度和实时应用两方面考虑,只有选择适当的测站分布和测站个数,才有利于钟差的实时估计和应用。PPP定位中,基于估计钟差的收敛时间比基于IGS最终钟差的收敛时间更长。     

基于EM算法优化相关向量机的BDS-3超快速钟差预报

提出一种基于EM算法优化相关向量机(RVM)的BDS-3超快速钟差预报算法。首先,利用组合MAD法预处理钟差数据,并进行一次差分计算;然后,利用钟差一次差分数据对RVM模型进行训练,通过EM算法迭代求取模型的超参数;最后,利用优化后的RVM模型进行数据预测,将钟差一次差分预测值还原,得到钟差预报值。采用iGMAS中心提供的实测BDS-3超快速钟差数据进行预报实验,并将本文模型与QP模型、SA模型及iGMAS超快速钟差预报产品(ISU-P)结果进行对比分析。结果表明,对于6 h、12 h和24 h预报,本文模型预报BDS-3卫星钟差数据的平均精度均优于0.61 ns;与ISU-P、QP模型和SA模型相比,本文模型预报24 h时精度分别提升64.1%、50.0%和49.2%。     

基于IGU预报轨道实时估计精密卫星钟差

针对目前实时精密单点定位中,GPS卫星实时钟差服务所存在的精度问题,提出了一种基于IGU轨道的实时钟差估计方法。该方法基于IGU轨道,采用全球参考站非差载波相位观测值,进行实时钟差估计。数值结果表明：实时估计的卫星钟差与IGS最终产品的偏差大部分小于0.3 ns,平均优于0.2 ns;采用估计所得的实时钟差进行PPP静态定位,其精度可达1~2 cm,同时也可得到毫米级精度的天顶对流层延迟。     

卫星对地覆盖时间窗口实时计算方法

卫星对地覆盖时间窗口的高效计算能够有效地保障遥感卫星数据信息资源的管理与应用。为解决现有卫星对地覆盖时间窗口计算方法无法提供同时保证精度、效率和实时性的在线服务的问题,提出了一种实时卫星对地覆盖时间窗口计算服务方法。在时间窗口的通用计算方法基础上,建立了地面区域的扩充四至范围,通过判断卫星星下点与地面区域的扩充四至范围的空间关系来决定是否需要计算卫星对地覆盖区域;在卫星对地覆盖区域与地面区域空间关系发生变化时,通过双重时间步长策略提高计算效率和精度;使用流计算框架构建算法的实时在线服务。实验结果表明,与商业软件采用的跟踪传播算法对比,本文方法与其计算结果差异较小,均小于1 s,说明本文方法能够保证较高的计算精度;与传统跟踪传播算法相比,本文方法耗时大幅减少,实现了超过8倍的加速比。本文方法同时保证了精度、效率和实时性,能够满足不同场景下卫星对地覆盖时间窗口的计算需求。     

BDS-3卫星钟差模型化特性分析北大核心CSCD

采用2021年(GPS周2138~2190)IGS BDS-3卫星精密钟差产品进行周期性变化分析,并在周期性分析结果基础上建立高精度模型化函数。结果表明,附加8个周期的模型化精度能达到0.049 ns,与二次多项结果相比,精度提高约70%。同时,对BDS-3卫星钟差模型化结果进行精密单点定位(PPP)性能分析,虽然其收敛时间稍慢于IGS最终产品,但能实现cm级定位,且模型化产品与目前IGS离散化产品相比可大大节省内存空间。     

城市复杂环境下GNSS/INS组合导航算法研究

针对城市环境下GNSS车辆导航存在卫星信号易受影响的问题,利用GNSS/INS组合算法提高复杂环境下城市车辆定位性能。基于城市环境下实测GNSS数据评估分析定位结果,使用GNSS/INS组合的常规卡尔曼滤波算法实现卫星失锁区域导航。同时,提出一种基于新息的自适应卡尔曼滤波算法,可有效增强卫星数较少及信号干扰严重区域的车辆导航定位能力。该方法利用量测与预测的关系构造自适应因子,改善定位精度。结果表明,常规卡尔曼滤波可在20 s卫星信号失锁情况下保证亚m级导航精度,自适应卡尔曼滤波算法在卫星信号受到严重干扰时,其定位精度相比于常规卡尔曼滤波算法提高30%,可满足在城市复杂环境下的高精度、高可靠性车辆导航定位服务需求。     

实时GLONASS精密卫星钟差估计及实时精密单点定位

研究非差实时GLONASS精密卫星钟差的估计方法,并将实时钟差应用于实时精密单点定位。采用自编软件,依据全球均匀分布的GNSS参考站实测数据,基于非差消电离层组合载波和伪距观测量,实现了GLONASS实时精密卫星钟差估计。实验结果表明,自主估计的实时GLONASS卫星钟差与ESA发布的最终精密钟差具有较好的一致性,互差优于0.5 ns|用于实时精密单点定位,能够获得静态定位cm 级精度,仿动态定位水平方向5~15 cm、高程方向10~30 cm的精度。     

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GPS动态变形分析中的傅里叶级数恒星日滤波

针对恒星日滤波中计算GPS卫星轨道运行周期提前时间的问题,提出一种基于傅里叶级数曲线拟合的提前时间估计方法。根据跨度达8 526 d的广播星历计算每天中所有可用卫星运行周期相对于前1 d的平均提前时间,将此平均提前时间作为采样点,以8阶三角函数形式展开的傅里叶级数进行曲线拟合,将卫星运行周期的提前时间拟合成关于时间的单一变量函数,免去了繁琐的计算步骤。实验结果表明,傅里叶级数恒星日滤波法缩小了监测点N、E、U三个方向坐标残差序列的均方根值,有效消除了GPS动态变形监测分析中的多路径影响,提高了复杂工程环境下动态变形监测中变形信息提取的能力。     

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