海洋潮汐负荷对精密单点定位的影响研究

在全球范围内选取地处内陆、沿海和岛屿的85个国际GNSS服务(IGS)测站,对其一天的观测数据进行无海洋潮汐改正和加入GOT4.8海洋潮汐改正模型两种解算,分析了海洋潮汐负荷对全球不同地理区域IGS测站精密单点定位(PPP)精度的影响. 结果表明:岛屿测站受海洋潮汐负荷的影响范围最广,改正量最大. 加入海洋潮汐改正后,约91%的岛屿测站在PPP中定位误差得到了改正,沿海测站和内陆测站得到改正的比例分别约为85%和82%;海洋潮汐改正对测站的N方向几乎起不到改正的作用,对E方向的影响较小,对U方向影响最大,其中在岛屿测站的U方向上影响范围是2~8 mm,部分站点接近厘米级.      

PPP-RTK模糊度快速固定算法研究

将网络RTK（NRTK）与精密单点定位（PPP）技术优势融合的PPP-RTK技术，已经成为目前精密定位研究的热点. 本文提出一种将模糊度快速固定的解决方案，优化了PPP-RTK的模糊度固定解的算法，使得模糊度估计可靠性提高. 在实验中，利用国际GNSS服务（IGS）测站的实测数据进行了PPP-RTK定位解算. 结果统计表明:利用该算法对静态数据进行定位处理，其中数据收敛时间达到厘米级需要20 min，其中在平面位置方向的定位精度优于3 cm，在高程方向上的定位精度优于5 cm.      

北斗三号卫星的周跳探测与修复算法

在高精度GNSS应用中,载波相位观测值中出现周跳问题直接影响到整周模糊度的解算及最终定位精度,针对北斗卫星导航系统三代卫星密集发射的现状,该文提出一种联合采用码伪距与相位伪距组合、MW组合和电离层残差组合进行北斗三号卫星双频数据周跳探测和修复的算法。该算法可以发挥单个组合优势有效进行周跳探测且能避免各自的探测盲区,联合3种组合观测量进行周跳值求解时,计算方法简单,可以直接取整得到周跳值。通过对北斗三号卫星双频实测数据的处理分析,验证了该算法能够准确地探测出所有周跳,并能够有效修复。     

固体潮对BDS精密单点定位的影响研究

针对在精密单点定位中固体潮引起的测站位移直接影响精密单点定位精度的问题,该文在全球范围内选取了66个IGS测站,对其2020年第245～274天连续30 d的观测数据进行了处理和计算,研究分析了固体潮对BDS-2、BDS-3和BDS-2+3精密单点定位精度的影响.结果 表明:固体潮对BDS-2、BDS-3和BDS-2+...     

高精度位置服务平台分布式架构研究与设计

针对高精度位置服务平台现有业务特点以及异地多中心的发展布局,设计了一套适用于高精度位置服务平台异地多活运行模式的分布式架构方案,以解决主中心与分中心相对独立无法协同工作造成的资源浪费和业务冗余等问题,对高精度位置服务平台功能模块和平台架构分别进行了详细设计. 平台架构采用分而治之的设计思想对其进行分层设计,结合平台业务功能设计以及业务特点进行了相应的服务拆分与部署,解决了系统实现过程中分布式平台用户的服务获取、实时精密单点定位(RT-PPP)分布式处理和网络实时动态(RTK)分布式处理等关键问题,实现了与高精度位置服务平台相适应的高性能、高可用的分布式架构方案的设计,为平台的后续建设提供了有效的理论基础.      

北斗三号全球卫星导航系统空间信号精度评估

针对北斗三号 (BDS-3)正式开通后的空间信号精度情况,选取2020-08-01—2021-07-31共 1 a的混合广播星历数据,以德国波茨坦地学研究中心(GFZ)和武汉大学国际GNSS服务(IGS)数据中心(WHU)提供的精密星历为参考分别从轨道精度、钟差精度和空间信号测距误差(SISRE)来进行BDS-3的空间信号精度评估. 结果表明:BDS-3的轨道精度在径向(R)、切向(A)、法向(C)三个方向上分别优于0.100 m、0.405 m、0.547 m,钟差精度优于1.926 ns,仅受轨道影响的SISRE (orb)为0.134 m,SISRE为0.612 m. 地球静止轨道(GEO)卫星的SISRE为1.137 m,倾斜地球同步轨道(IGSO)卫星和中圆地球轨道(MEO)卫星的SISRE相比GEO卫星分别减少36.3%、51.3%.      

LSTM辅助车载GNSS/INS组合导航算法及性能分析

针对车载GNSS/惯性导航系统(inertial navigation system,INS)组合导航系统在GNSS信号失锁时定位精度下降甚至发散的问题，提出了一种长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络辅助组合导航的算法来提高定位精度，实现可靠连续稳定的定位.通过移动集成平台进行实验，结果表明：当GNSS信号失锁30 s时，LSTM辅助组合导航系统在东(east,E)、北(north,N)方向的位置误差最大值分别降低了77.45%、17.39%，均方根误差(root mean square error,RMSE)分别降低了79.53%、42.36%；当GNSS信号失锁100 s时，LSTM辅助GNSS/INS在E、N、天顶(up,U)三个方向上的位置误差最大值分别降低了60.07%、98.30%、84.65%,RMSE分别降低了61.96%、97.98%、84.65%. LSTM辅助较大地提升了车载GNSS/INS组合导航系统的导航性能.