顾及码频间偏差的GPS/GLONASS实时卫星钟差估计

在进行GPS/GLONASS联合卫星钟差估计时,GLONASS码频间偏差（inter-frequency bias,IFB）因卫星频率间的差异而无法被测站接收机钟差参数吸收,其一部分将进入GLONASS卫星钟差估值中。通过引入多个"时频偏差"参数（inter-system and inter-frequency bias,ISFB）及附加基准约束对测站GLONASS码IFB进行函数模型补偿,实现其与待估卫星钟差参数的有效分离,并对所估计实时卫星钟差和实时精度单点定位（real-time precise point positioning,RT-PPP）进行精度评估。结果表明,在卫星钟差估计观测方程中忽略码IFB,会明显降低GLONASS卫星钟差估值精度;新方法能有效避免码IFB对卫星钟差估值的影响,所获得GPS、GLONASS卫星钟差与ESA（European Space Agency）事后精密钟差产品偏差平均均方根值分别小于0.2 ns、0.3 ns。利用实时估计卫星钟差进行静态RT-PPP,当观测时段长为2 h时,GPS单系统、GPS/GLONASS组合系统的3D定位精度优于10 cm,GLONASS单系统3D定位精度约为15 cm;三种模式24 h单天解的3D定位精度均优于5 cm。     

基于CORS网的接收机钟差监测和预测研究

研究了对接收机钟差、钟速和钟漂的实时测定方法,并将该方法应用于北京市CORS基准站接收机的数据检验,实现了接收机钟差的在线实时监测(检测频度达到1次/1 s);然后浅谈利用ARMA模型对接收机钟差的预测研究,为接收机的完备性监测做准备。     

利用接收机钟差实时滤波提高GNSS精度

建立接收机钟差的高斯马尔可夫模型,通过自相关函数估计接收机钟差的时间常数,利用Allan方差确定模型谱密度参数,将滤波后的接收机钟差返回补偿至GNSS观测方程,重新进行导航解算。实验结果表明,对接收机钟差进行滤波,可有效提高钟差估计精度,提高GNSS的精度。     

基于GT的钟差预测模型辅助GPS定位算法研究

为了解决在强干扰环境下由于GPS卫星信号被遮挡而无法定位的问题,从灰色理论(GT)的角度探讨了接收机的钟差序列,提出一种利用灰色理论的钟差预测模型辅助GPS定位的方法。对预测模型的基本思想和具体实现步骤作了详细的介绍,并且将钟差预测值引入到GPS接收机中,实现信号遮挡情况下GPS接收机的定位解算。通过对实测数据的验证分析表明,该钟差预测模型对钟差序列有很好的预测效果,能够在仅有3颗可观测卫星的情况下实现接收机的定位解算。     

附加原子钟物理模型的PPP时间传递算法

传统精密单点定位(PPP)时间传递算法通常把接收机钟差当作相互独立的白噪声逐历元进行估计,而忽略了钟差参数历元间的相关性。针对这一问题,本文提出了一种附加原子钟物理模型的PPP时间传递算法。该算法通过利用Kalman滤波对高稳定度的原子钟钟差进行建模,拓展传统PPP时间传递模型中的接收机钟差参数,并给出了Kalman滤波过程噪声协方差和初始状态向量的确定方法。试验结果表明:该算法可以有效避免传统算法时间传递结果需要一定收敛时间的问题,使解算结果更加符合原子钟的物理特性,能够显著提高时间传递结果的精度和稳定性,可将单站时间传递精度平均提高58%,站间时间传递精度平均提高51%。     

高性能原子钟钟差建模及其在精密单点定位中的应用

鉴于当前许多IGS跟踪站均配置有高性能原子钟的现状,本文首先采用修正Allan方差法分析了不同IGS跟踪站的接收机钟随机噪声的时域特性,进而评估了不同类型接收机的短期稳定度及钟差建模的可行性,然后利用IGS站配有氢原子钟的观测数据,在精密单点定位算法中,通过对钟差参数进行短时建模约束接收机钟差的随机变化,进而改进精密单点定位(PPP)的定位性能。试验结果表明钟差建模方法显著降低了高程分量参数、天顶对流层延迟参数与接收机钟差参数之间的相关性,GNSS高程分量的精度可提高50%。该方法对于提升PPP技术在地壳形变监测、低轨卫星定轨、水汽监测及预报等高精度GNSS地学领域的应用水平具有一定意义。     

利用接收机钟差建模提升PPP收敛速度及精度

提出了一种利用接收机钟差建模提升精密单点定位PPP收敛速度及精度的方法。传统PPP模型中通常将接收机钟差与位置同时作为参数逐历元估计。这种处理方法带来了两种参数之间的高度相关性,从而限制了PPP收敛速度及精度。利用Kalman滤波对接收机钟差进行建模,实验结果表明该方法建立的钟差模型更为准确,并降低了钟差与位置参数的相关性,PPP收敛速度加快了约67%;北方向和东方向精度分别提高了18%和22%,天顶方向精度提高了43%。     

一种适用于小变形监测的单历元单差算法

利用GPS进行变形监测在各个领域中的应用越来越广泛。如何利用GPS的观测数据进行变形量的高精度单历元解算是一个难点。国内学者提出了单历元似单差算法进行小变形的单历元解算,但需要利用其他方法对接收机钟差进行计算。根据站间单差观测方程之间的相关性,可以将接收机钟差之差及其他一些通过站间单差未能消除的未知量作为一个未知参数在单历元观测方程中与变形量一同求解。利用该方法对小变形试验数据的解算结果精度达到了毫米级。     

估计接收机差分码偏差的GPS/BDS非组合精密单点定位模型

在传统多系统非差非组合精密单点定位（precise point positioning,PPP）模型中,电离层延迟会吸收部分接收机码硬件延迟,其估计值可能为负数。提出了一种估计接收机差分码偏差（differential code bias,DCB）参数的GPS（Global Positioning System）/BDS（BeiDou Navigation Satellite System）非组合PPP模型,将每个系统第1个频率上的接收机码硬件延迟约束为零,对接收机DCB进行参数估计,达到了分离电离层延迟和接收机码硬件延迟的目的,降低了接收机钟差和电离层延迟的相关程度。利用4个多星座实验（multi-GNSS experiment,MGEX）跟踪站的GPS/BDS数据进行了静态和动态PPP试验,结果表明,与不估计DCB参数的PPP模型相比,采用估计DCB参数PPP模型后,静态模式下定位精度和收敛速度平均提高了29.3%和29.8%,动态模式下定位精度和收敛速度平均提高了15.7%和21.6%。     

顾及系统间偏差的BDS/GPS单钟差定位法

在多系统定位中,因接收机硬件延迟难以与钟差分离,导致传统方法需要对每个系统考虑一个接收机钟差项,使得在遮挡环境下存在因卫星少参数多,导致定位结果不可靠的问题。针对这一不足,研究一种顾及系统间偏差的BDS/GPS双系统单钟差定位算法。在卫星数足够时利用传统方法估计系统间偏差参数,当卫星数过少时,将已获得的参数作为已知量,从而只估计一个钟差参数。采用Trimble NetR9与UBLOX M8T两种接收机数据对算法进行验证,以提高截止高度角的方式模拟遮挡环境。实验结果表明,相较于传统方法,当卫星数过少时,Trimble NetR9平面和高程分别提高118.8%(1.374 m)与41.3%(1.434 m),UBLOX M8T平面和高程分别提高9.5%(0.654 m)与242.9%(10.165 m),可更好地应用于导航领域。     

精密单点定位中卫星钟差加密方法的探讨与分析

本文系统地分析了多种精密卫星钟差加密方法,以IGS提供的GPSweek 1421周第2天的2号、11号、21号和28号卫星的30s间隔的精密卫星钟差为基准,然后以从中提取的15min和5min间隔的钟差为例,将其用内插或拟合等不同方法分别加密到30s,将加密结果与30s间隔的精密卫星钟差基准进行比较分析,得出样条函数内插法精度较高、较可靠,拟合法精度较差,在个别历元处,内插或拟合卫星钟差的误差仍然很大。     

利用星地双向伪距数据进行钟差预报分析

给出了星地双向上下行伪距观测的数学模型。利用Compass-M1卫星2007-11-25~2007-11-30的实测数据进行了钟差计算,并利用计算结果分别采用3种方案进行了短期、长期钟差预报。总结了钟差预报精度随拟合时间的变化规律,分析了其产生的原因,并给出了有益的结论。     

基于GPS的多站实时时间传递算法

提出了一种基于GPS的多站实时时间传递算法,该算法将卫星钟差作为未知参数进行实时估计,利用测站间的共视卫星建立起各测站误差方程之间的联系,同时解算站间时间传递结果和卫星钟差。摆脱了对外部事后精密卫星钟差产品的依赖,不受卫星精密钟差产品精度和实时性的限制,只要站间有足够的共视卫星,即可实现时间传递。实验结果表明:该算法时间传递精度可以达到亚纳秒量级,能够应用于高精度实时时间传递。     

基于AR模型的GPS精密卫星钟差建模与预报

在GPS卫星精密钟差的预报中,短周期预报通常采用二次项拟合模型,长周期预报通常采用灰色模型,但这两种模型都只是考虑趋势项而没有考虑随机项,通过利用AR模型对钟差的随机项进行建模,并作为随机补偿,加入到二次项拟合模型与灰色模型中,以完善钟差预报的短周期与长周期模型。在算例中运用由IGS提供的精密钟差进行预测,结果表明:改进后的模型使钟差预报的精度得到一定程度的提高。     

利用SLR和伪距资料确定导航卫星钟差

提出了综合利用SLR和GPS伪距资料测定导航卫星钟差的方法,采用2002年10月的SLR和伪距实测数据计算了GPS 35卫星的钟差,并对GPS 35卫星的钟差进行了预报,为了验证计算结果的精度,将本文计算的卫星钟差与IGS精密钟差进行了比较.通过比较分析发现:综合利用SLR和伪距资料测定的导航卫星钟差精度优于3 ns,测定的导航卫星钟差与实际卫星钟差不存在系统差;导航卫星钟差的预报精度与计算卫星钟速的时间跨度有关;可以分离卫星坐标和卫星钟差之间的相互影响,便于对卫星钟差的研究.     

AR模型中AO类异常值探测及其在GPS卫星钟差预报中的应用

基于EM算法,提出一种AR模型中AO类异常值(additive outlier)探测的算法。该算法可同时进行AR模型拟合与AO类异常值探测,并可有效地解决成片AO类异常值探测时所产生的掩盖和淹没问题。最后,将本文算法应用于GPS卫星钟差预报之中。本文算法可以准确探测出钟差历史观测序列中的AO类异常值,并可对卫星钟差进行精确预报。     

神经网络在卫星钟差短期预报中的应用研究

本文针对卫星钟差的特点,提出了基于神经网络的卫星钟差短期预报模型,给出了基于径向基函数(RBF)网络进行卫星钟差预测的基本思想、预测模型和实施步骤,并对比分析了神经网络模型与灰色系统理论模型的区别.为验证本文提出的预报模型的可行性和有效性,利用GPS卫星钟差数据进行钟差预报精度分析,并与灰色系统模型进行对比分析.仿真结...     

基于ARMA模型的BDS卫星钟差异常值探测及其短期预报

星载原子钟在运行过程中会受到恶劣空间环境与设备老化等因素的影响,使得卫星钟差数据中经常存在异常值,其中AO(additive outlier)类异常值是钟差序列中常见的一类异常值.结合最大期望算法与自回归滑动平均(autoregressive moving average, ARMA)模型,提出一种AO类异常值探测算法...