一种提高单历元解算大高差短基线精度的方法

单历元基线解算可以避开传统基线解算中周跳探测等复杂的数据预处理过程。但是当两站高差较大时,即使是短基线,通过双差技术也不能充分消除对流层延迟,且残余对流层误差对单历元基线解算的影响较大,定位精度无法达到毫米级水平。针对以上问题,该文提出了采用半参数广义补偿最小二乘对大高差短基线进行单历元解算,削弱残余对流层误差影响的方法。实际算例表明,与常规的最小二乘法相比,该方法能很好地分离GPS残余对流层误差,各方向定位精度能达到毫米级水平。     

对流层延迟对GPS大地高的影响

分析了对流层延迟的基本特性及常用的处理措施,通过实例表明了不同对流层的处理方法对大地高精度有较大影响:当基线两端高差较大时,即使基线较短,其气象条件也有所差异,仅仅通过差分或模型改正仍不能消除对流层延迟的影响,残余的对流层延迟仍然影响大地高的解算精度,通过对残余对流层延迟进行估计能够明显改善大地高的精度。     

顾及大气延迟误差的中长基线RTK算法

针对常规RTK作业距离一般不超过15km的问题,提出了一种顾及大气延迟误差的中长基线RTK的算法,突破了常规RTK作业距离。在中长基线情况下,与大气延迟有关的误差如电离层延迟误差、对流层延迟误差等,随着基线长度的增加,空间相关性大大降低,进而影响整周模糊度的快速解算。基于卡尔曼滤波算法,采用非组合差分定位模型,对于电离层延迟误差采用了电离层加权模型进行估计,对于对流层延迟分别采用了相对对流层延迟参数估计和绝对天顶对流层参数估计。最终通过实测数据对该算法进行了算法验证和结果分析。试验结果表明:该算法可以实现中长基线RTK的快速解算,并且在估计相对对流层延迟时,绝对天顶对流层参数估计不利于基准站和流动站的对流层延迟分离,一般采用估计流动站上的相对对流层延迟。     

GPS/VRS对流层延迟误差内插模型研究

在GPS/VRS高精度定位中,对流层延迟误差是影响定位精度的主要因素之一。由于该误差与各参考站间距离相关,目前主要是通过内插模型消除对流层延迟误差影响,实现用户高精度定位。通过总结近十年来主要的几种内插模型,并结合美国CORS网络的六个参考站的数据进行实验分析,发现内插模型误差和卫星高度角以及用户与参考站高程差是相关的,其中LIM模型和LCM模型能够获得较优的效果,可应用于消除对流层延迟误差。     

GPS超长基线解算的误差特性与精度分析

基于单基站的超长基线定位技术在地壳形变监测、高精度授时等领域具有广泛应用,但仍有诸多因素制约着超长基线解算精度。从观测方程出发,利用单差观测值对长（超长）基线(146～1 724 km)解算中的卫星轨道误差、对流层延迟误差、地球潮汐误差和相位缠绕误差等误差特性进行了详细分析。分析结果表明,当基线小于500 km时广播星历误差可忽略不计;超过500 km时需要采用精密星历,同时需要考虑地球潮汐误差的影响;利用参数估计法同时估计基线两端的天顶对流层延迟误差可获得1～2 cm精度;相位缠绕误差对基线小于2 000 km的解算影响可忽略。基于估计天顶对流层延迟的方法解算了5条长(超长)基线（146 km、491 km、837 km、 1 043 km和1 724 km）。实验结果表明,当基线小于500 km时,采用广播星历可获得水平方向优于0.05 m、高程方向优于0.08 m的定位精度;当基线小于2 000 km时,采用超快速精密星历可获得水平方向优于0.025 m、高程方向优于0.055 m的定位精度。解算的初始收敛时间随着基线长度增加而缩短。     

两种对流层延迟模型对不同海拔地区模拟效果的比较与分析

对流层延迟是GPS传播过程中的主要误差源之一,误差的量级足以对观测数据的质量产生影响。在一般的工程应用中,大多采取建立对流层延迟模型的方式消除对流层延迟的影响。本文在编程实现Hopfield模型和Saastamoinen模型的基础上,结合IGS提供的BJFS、URUM、LHAZ测站的气象数据、对流层延迟参考值,分析了在不同海拔高度下对流层延迟模型值和参考值之间的差异。结果表明,随着测站海拔高度的增加,天顶方向对流层延迟逐渐减小,模型间差值逐渐增大。对于高海拔地区,Saastamoinen模型对天顶方向延迟的模拟效果更好。当卫星高度角减小时,模型间差值逐渐增大。测站越高,模型间差值越大。所以对高海拔地区的观测数据进行处理时,选择合适的延迟模型显得十分必要。     

GPS网络RTK中对流层延迟分析

分析了网络RTK中基准站和流动站间气象元素、基线长度、高程差异和模型差异等因素对对流层延迟误差的影响,得出气象元素的大小和基线长度等与单差对流层延迟之间存在线性关系,由基准站和流动站的对流层模型差异造成的差值与高差之间也存在线性关系,且利用网络RTK内插法只可消除其中大部分的误差。这对利用网络RTK算法生成流动站的误差改正数具有重要的参考价值。     

两种对流层延迟修正模型的比较与分析

在高精度GPS变形监测数据处理中,对流层延迟是影响其精度的主要误差源之一,需设法对其进行改正。最常用的方法是使用模型改正,在编程实现Hopfield模型和Saastamoinen模型的基础上,结合CDDIS提供的.zpd格式对流层延迟参考值,对比分析了对流层延迟模型值和参考值之间的差异。结果表明,两种对流层延迟模型在天顶方向吻合很好。随着高度角的减小,模型差异逐渐增大。当高度角在10°左右时,模型差值甚至达到23~24cm。因此,观测数据的处理需要根据测站情况,选择合适的对流层延迟模型,以改善定位的精度,获得好的定位结果。     

GPS网络RTK中对流层延迟分析

分析了网络RTK中基准站和流动站间气象元素、基线长度、高程差异和模型差异等因素对对流层延迟误差的影响,得出气象元素的大小和基线长度等与单差对流层延迟之间存在线性关系,由基准站和流动站的对流层模型差异造成的差值与高差之间也存在线性关系,且利用网络RTK内插法只可消除其中大部分的误差.这对利用网络RTK算法生成流动站的误差改正数具有重要的参考价值.     

网络RTK对流层误差建模方法及特性研究

网络RTK(real-time kinematic)定位中区域观测误差与基准站距离相关,对流层延迟误差的内插计算和改正的常规模型也受距离限制,本文深入研究了基于高程的对流层延迟误差建模的方法,并对其特性进行了分析.首先对对流层延迟误差空间尺度特性分析,得出了对流层延迟仅与高程强烈相关的结论,在此基础上研究并选取基于高程...     

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。     

网络RTK对流层延迟内插模型精度分析

流动站与参考站间双差对流层延迟的精确改正是网络RTK技术的关键。本文采用河南省地基增强系统参考站网7个参考站的观测数据进行试验,选择LIM、LCM、LSM和KRG模型为研究对象,分析了各模型用于不同高差水平流动站对流层延迟改正的效果。试验结果表明：4种常用内插模型中,LIM和KRG模型对流动站对流层延迟改正的精度较优。流动站与主参考站高差达到400 m时,对于低高度角卫星,模型内插精度降低到分米级,不满足用户流动站高精度定位需求。     

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%。     

GTDM:一种获取全球对流层延迟的新模型

对流层延迟是GNSS定位的主要误差源。现有的各对流层延迟模型大多存在过度拟合的弊端,不能反映延迟在短时间内的细节变化。本文利用2011-2017年ECMWF气象资料分析了对流层延迟的变化特征,发现同一格网相邻年份之间全球对流层延迟偏差绝大多数在5 cm内。在此基础上,本文提出了一种非参数拟合的对流层延迟模型GTDM。经验证,GTDM模型具有较好的拟合效果。本文将2016-2017年IGS分析中心提供的对流层延迟产品数据、探空气象数据解算的对流层延迟作为外检核数据,验证结果表明,GTDM模型在全球范围的精度均优于GZTD、GPT2w、UNB3m模型。GTDM模型建模方法简单,可避免过度拟合对流层延迟值的问题,能够有效地反映对流层延迟变化特征。     

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1.12cm,均方根误差最大为0.89cm;未发生降水过程平均偏差最大为1.25cm,均方根误差最大为0.82cm;发生降水过程平均偏差最大为1.08cm,均方根误差最大为1.38cm.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.     

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。     

量子信道大气扰动延时补偿方法的研究

本文对量子卫星定位系统(QPS)中的纠缠光穿过大气电离层和对流层过程中所产生的路径延迟误差进行研究.根据电离层路径延迟与纠缠光频率以及纠缠光传播路径单位面积上电离层自由电子总含量(TEC)之间的关系,提出3种电离层路径延迟修正方案,并对每一种方案的优缺点进行分析.根据对流层路径延迟与气象参数之间的关系,以及气象参数与纬度、高度和年积日的关系,提出5种对流层路径延迟修正方案,并分析各修正方案的优缺点.本文所做研究有助于进一步提高QPS的精度.