利用多元回归方法改正对流层延迟插值误差

直接利用克里金插值得到的对流层延迟在地形变化起伏大的地区效果不好,提出利用多元回归方法改正克里金直接插值所带来的插值误差.以美国南加州GPS网为例,对海拔差异不同的测区分别进行实验.在具有不同改正因子的方程中,同时具有经、纬度、海拔因子的方程具有较其他方程更好的改正效果,在测站海拔分布差异较小的测区(小于500 m),该方法对插值误差有较好的改正效果,精度达到厘米级,甚至毫米级.     

基于垂直剖面函数的天顶对流层延迟插值算法

通过分析由ERA-Interim气象再分析资料积分方法得到的天顶对流层总延迟随高程变化的规律,提出一种基于垂直剖面函数的天顶对流层延迟(ZTD)插值算法。该算法以ZTD的垂直分布规律为基础,通过垂直剖面函数实现ZTD在高程方向上的精准投影延拓,可以避免因高差较大造成的空间内插结构畸形。采用IGS站提供的高精度对流层产品进行实验验证表明,该算法相对于传统算法能够有效提高ZTD改正值的精度,尤其在高差超过1 km的情况下,相对于反距离加权法精度提升了96%,相对于空间回归法精度提升了79%。     

区域CORS网观测数据实时对流层延迟建模

针对高精度实时定位中区域天顶对流层延迟ZTD的时空特性导致插值精度不高的问题,提出一种基于高程归算的克里金插值模型。采用区域CORS网观测数据解算ZTD用于建模分析,相比于现有的其他方法,该模型能够提升插值精度,参与建模测站数量较少时其均方根误差RMSE仍可保持在10 mm以内,为区域实时高精度定位提供了基础。     

GPS/Galileo实时天顶对流层延迟估计研究

采用14个MGEX测站观测数据,利用实时PPP估计方法计算得到Galileo、GPS和GPS/Galileo组合ZTD估值。14个测站的Galileo和GPS ZTD估值的相关系数绝大多数大于0.9,且Galileo-GPS ZTD差值的RMS为8～16 mm,RMS的平均值为12.3 mm,证明Galileo和GPS解的符合性良好,Galileo实时估计的ZTD精度满足要求。同时,IGS最终ZTD产品被用来评价各解算结果的精度,结果显示,GPS/Galileo联合解算时,相对于GPS单系统精度提高了5%~35%,相对于Galileo 单系统精度提高了25%~51%。     

天顶对流层延迟计算方法研究

依据精密单点定位（PPP）原理编写天顶对流层延迟估计程序,分别利用所编程序和GAMIT软件进行实测数据解算,将所得数据与IGS网站提供数据进行对比分析,结果显示PPP与双差法估计对流层延迟都有较高精度;但在双差法解算过程中发现,无远距离测站参与解算会影响对流层延迟估计的精度。     

不同对流层天顶延迟模型在中国西北地区适应性研究

基于Fortran语言对GAMIT10.7软件进行二次开发,实现了Hopfield模型、Saastamoinen模型、Black模型、UNB3模型、EGNOS模型、GPT2w_1+ Saastamoinen模型和GPT2w_5+ Saastamoinen模型在中国西北地区的对流层延迟解算服务,并分析不同对流层延迟模型在...     

沿海GPS/GLONASS提取天顶对流层延迟方法研究

基于中国沿海GNSS观测网20个测站31 d的数据,从数据处理模式、系统组合和卫星截止高度角等方面研究沿海地区GPS/GLONASS数据提取天顶对流层延迟的方法,以CODE提供的对流层产品和探空数据资料作为标准值来评价对流层延迟的精度。结果表明,截止高度角为10°时,采用双差网解GPS/GLONASS组合系统提取的天顶对流层延迟精度略优于双差网解GPS单系统和精密单点定位GPS/GLONASS组合系统,各方法提取结果不存在明显的系统偏差;截止高度角设置对天顶对流层精度影响较大,截止高度角为30°时,采用双差网解GPS单系统提取的结果精度最优,但其精度较低截止高度角时明显降低。     

对流层延迟模型映射函数研究

在介绍经验映射函数NMF和动态映射函数VMF1、GMF模型的基础上,利用ECMWF提供的格网数据,具体研究和分析了这3种映射函数1 a中的时间变化特征及其随高程、纬度、高度角变化的特点,并比较了3种映射函数随高度角的变化对斜路径延迟估计的影响。     

区域对流层延迟水平变化对GPS测量精度的影响

在局部地区或更小的区域中,不同位置存在一定的气象差异,这导致对流层延迟无法通过差分完全消除.为分析这种气象差异带来的残余对流层延迟对GPS测量精度的影响,对长度不同且高差较小的基线在不同气象条件下进行了解算分析.结果表明:当基线大于15 km时,残余对流层延迟是影响GPS高程测量精度的主要误差来源,且随着基线长度的增大残余对流层延迟误差越大;当基线长度接近或超过30 km时,残余对流层延迟常使基线解算失败;潮湿而炎热的气象条件下,对流层延迟水平变化较大,残余对流层延迟影响更大.     

超高层建筑GPS动态监测中对流层延迟处理方法研究

GPS动态监测超高层建筑物时,由于监测站和基准站高差较大,对流层湿延迟不能较好地通过传统的双差模式进行消除。本文采用基于随机游走过程的参数估计法对双差残余对流层延迟进行进一步削弱,并介绍相应的数据处理方法。实验结果表明,超高层建筑在进行GPS监测时对流层延迟残余误差不可忽略,卫星高度角越低相应延迟量越大;通过该方法进行估计改正,提高了实时动态监测精度,尤其是在高程方向的改善较为明显。     

基于BP神经网络的对流层延迟预测研究

将Levenberg Marquart 算法改进的BP神经网络技术用于GPS对流层延迟的预测,以南加州GPS网数据为例的实验表明：76％的预测值与实际值之间的偏差在3 cm以内;利用BP神经网络进行预测对流层延迟的精度达到厘米级,部分站点达到毫米级。对部分预测效果不佳的站点进行分析,站点空间位置选取不合理、站点海拔与周边训练样本的站点海拔差异较大是造成预测效果不佳的原因。     

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