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。     

最小二乘方差分量估计在GNSS差分定位随机模型精化中的应用

使用最小二乘方差分量估计法对基于卫星高度角随机模型中的未知参数进行估计,通过实际观测数据,以负方差为指标,分析指数模型和各种三角函数模型的适用性,计算比较等权模型、指数模型、正切模型及余弦模型的基线向量解算精度,指出应根据实际使用情况合理选择随机模型,以提高定位精度。     

一种对流层延迟模型的优化方法

Bernese软件是一款高精度GNSS数据处理软件,软件内部所含的改正模型一般是全球化的模型,在某些区域化的研究中不是很适用。因此本文通过Lahey/FujitsuFortran 95编译器对Bernese进行编译,对已有的对流层延迟模型进行修改,将区域化的模型加入到Bernese中。下载IGS跟踪站的数据,使用Bernese软件对修改的模型进行数据处理,在对流层结果文件中可以看到整个运算结果。通过对于Bernese软件内部模型的编译,对于其他模型的改进研究也有一定借鉴意义。     

改进的整周模糊度搜索算法

针对现有模糊度搜索方法仍不能很好地满足快速定位需求的问题,该文在简要介绍解决最近向量问题的搜索算法基础上,将M-VB搜索算法引入到模糊度的解算中,并对其作了两方面改进。一是优化了该算法执行过程中更新上界的问题,二是提出借助序贯最小二乘平差(Bootstrapped)估计值来确定其搜索空间半径的方法。基于仿真数据和实测GPS数据,分别在降相关和不降相关条件下,将上述改进方法与最小二乘降相关平差(LAMBDA)方法和其修正方法(MLAMBDA)作了对比分析。结果表明,改进的M-VB算法比其他2种方法能更快地固定整数向量,有效地提高了模糊度搜索效率。