利用区域GPS网进行高海拔流动站的对流层延迟量内插

对流层延迟是全球导航卫星系统（GNSS）计算的主要误差之一,其模型精度对测站坐标解算有较大影响,在高程方向尤为明显。因此,有必要对不同的对流层延迟改正模型的适用性进行评估。采用SHA解算了中国陆态网GNSS跟踪站的对流层天顶延迟数据,对常用的对流层改正模型EGNOS/UNB3m/GPT/GPT2的天顶延迟量在中国不同区域、不同季节的适用性进行了分析。结果显示,4种模型的RMS均为4~5 cm,各模型RMS之差小于1 cm,其中GPT2模型的RMS最小;4种模型的平均偏差（BIAS）为1 cm左右,GPT2模型的BIAS最大,为1.5 cm;时间上,各个模型在夏季精度普遍较低,这是因为夏季水汽丰富,对流层湿延迟变化较大;空间上,各模型在东南沿海精度较低,因为东南沿海气候湿润,湿延迟变化较大;各模型精度对测站高程不敏感,精度在比较高的测站并无明显降低。通过对不同模型在中国区域的精度分析,验证该改正模型可以为中国区域用户的对流层模型的选择提供一定的参考。     

不同对流层模型对GPS定位结果的影响

对流层延迟是GPS测量的主要误差源之一,低高度角卫星的对流层延迟影响更为严重.介绍对流层延迟对GPS信号的影响和改正方法,分析现有对流层模型的优缺点和适用范围.通过试验比较各模型在不同高度角范围的改正效果,及其对GPS定位精度的影响,得到一些有益的结论.     

再分析资料计算中国区域对流层延迟精度

针对欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的ERA-Interim气压分层再分析资料在中国区域对流层延迟解算的适用性问题,该文基于中国大陆构造环境监测网络(CMONOC)约260个GPS基准站,以GPS PPP事后精密处理结果作为参考,给出了相应的精度评估与时空分布特征分析,结果表明:再分析资料在中国区域对流层延迟的平均偏差和均方根误差分别为0.39cm和1.37cm,时空分布上存在明显差异,另外指出了再分析资料时间分辨率不足,难以反映对流层延迟日内变化的问题。为进一步研究对流层空间关系以及垂直变化特征,精化对流层改正模型提供参考。     

高精度对流层天顶湿延迟模型研究

对流层湿延迟是GPS误差源中最难确定的量,鉴于目前的对流层湿延迟模型较少考虑相对湿度随高度变化对湿延迟估计的影响,文章根据对流层湿延迟折射率的变化特征,提出新的分段湿延迟模型TTZWD.通过实验证明TTZWD湿延迟精度较Saastamoinen模型有不同程度的提高,与IGS后处理结果吻合精度好,基本可以达到半波长以内.实验还证明在相对湿度未知的情况下,将相对湿度设置为1,TTZWD模型依然可以使用,与相对湿度已知时的精度相当.     

北斗区域系统解算对流层天顶延迟比对分析

在分析了当前GNSS主要的误差源,比较对流层延迟改正模型的基础上,应用Saastamoinen模型对BDS和GPS原始观测数据解算对流层天顶延迟,并对全球6个站点一个月的解算值进行比对分析,结果发现：北斗区域系统解算的ZTD相比于GPS结果,76%位于2cm之内,只有个别站点个别天的解算结果出现较大偏差,在中国周边站点解算结果优于其他地区站点。表明：北斗区域系统已经具备在中国周边同GPS相当的ZTD解算精度,为下一步北斗全球系统的建设奠定了坚实的基础。     

GPS信号对流层延迟改正新模型研究

为削弱对流层对GPS精密定位的影响,从大气折射率入手将大气分为3层,建立了大气折射率模型,并导出了对流层天顶延迟模型。利用IGS跟踪站的实测数据进行了验证,实验证明了新模型的有效性。     

PPP估计天顶对流层延迟方法与结果分析

介绍了精密单点定位估计天顶对流层延迟的方法,利用武汉大学研发的TriP软件解算了7个IGS跟踪站的天顶对流层延迟,将其与IGS分析中心提供的天顶对流层延迟数据进行了对比分析。     

雾霾与GPS对流层天顶延迟相关性探究

利用国际GNSS服务（International GNSS Service,IGS）提供的对流层天顶延迟（zenith path delay,ZPD）产品,研究其与雾霾的相关性,并探究了造成雾霾的“元凶”——悬浮颗粒物与气压、温度和湿度的变化关系。首先,研究了中国境内4个IGS站30 d的日平均ZPD与量化评定雾霾的空气质量指数（air quality index,AQI）的变化趋势,发现二者基本同步增大（减小）。内陆3个站点的相关系数绝对值均大于0.5,说明ZPD与表征雾霾的AQI有着较强的相关关系,雾霾对对流层延迟产生影响。其次,对1 h采样率的北京房山空气质量分指数（individual air quality index,IAQI）与ZPD进行分析,二者的变化趋势基本一致,其中PM2.5、PM10、AQI与ZPD的相关系数分别为0.504 2、0.539 1和0.555 4。同时,当AQI达到300以上重度污染时,会对ZPD产生5 cm以上差值的显著影响。最后,利用IGS的M文件探究了北京房山各IAQI与气压、温度、湿度24 h变化,一天中IAQI、气压、湿度均呈“U”变化趋势,而温度则呈现倒“U”变化,说明雾霾的形成与气压、温度、湿度相关,并利用逐步线性回归给出了概略模型。     

一种新的全球对流层天顶延迟模型

利用IGS提供的高精度对流层天顶延迟数据,在全球范围内详细分析对流层延迟在高程及水平方向的变化规律,建立了一种新的全球对流层天顶延迟模型。该模型计算方法简单,只与年积日和位置参数有关,无需气象参数。经检验,新模型的对流层延迟改正精度优于输入标准气象参数的几种常用的对流层延迟模型,满足卫星实时定位和导航的精度要求。     

利用天顶对流层延迟数据直接推算水汽含量的研究

比较和分析了北京、拉萨和武汉等跟踪站2002年7月的天顶对流层延迟和大气综合水汽的变化趋势,提出了无需进行其他转换利用天顶对流层延迟直接推算水汽含量的新方法,并对实测数据的计算结果进行了验证,证明了该方法的可行性。     

区域精密对流层延迟建模

在详细分析高差以及对流层延迟水平变化对GPS测量精度影响的基础上,通过Bernese软件估算香港连续参考站网基站数年的天顶对流层延迟,建立了符合香港地区的只需时间与位置输入参数的精密对流层延迟改正模型。经检验,新模型的对流层改正精度与输入标准气象的Saastamoinen模型相比提高了约2～3倍,对高差较大的对流层延迟改正效果更加显著。     

一种基于SARIMA的经验对流层延迟模型

为了减弱对流层延迟的影响,提高GNSS定位精度,探讨了在无气象参数的条件下,利用预测模型计算对流层延迟的可能性,并提出了一种经验对流层延迟预测模型,即基于季节性自回归移动平均模型（SARIMA）的对流层延迟预报方法。结合中国长春和上海两个地区的ZTD数据进行预测分析,预测结果表明：基于SARIMA的ZTD预报模型能够满足不同地区不同时段下的ZTD估计需求,是一种较高精度的ZTD预报方法。     

Pinnacle软件中对流层延迟改正模型的选择

Pinnacle软件中提供了5种对流层延迟改正模型,对各模型进行分析后,通过试验数据,比较了不同方法的计算结果。与ME5000测距仪测量结果和高等级点位已知坐标比较后,采用Pinnacle软件处理平坦地区C级GPS网数据,给出了选择对流层延迟改正方法的几点建议。     

基于相空间重构和高斯过程回归的对流层延迟预测

天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay,ZTD)是影响GPS定位精度的关键因素,为了提高ZTD的预测精度,提出一种基于相空间重构的高斯过程回归预测模型.针对ZTD时间序列的混沌特性,利用国际GNSS服务(International GNSS Service,IGS)站提供的ZTD数据,采用C...     

亚洲地区EGNOS天顶对流层延迟模型单站修正与精度分析

以亚洲地区46个IGS站2008-2011年实测的高精度天顶对流层延迟（ZTD）数据为参考值,通过对2008-2010年EGNOS模型计算ZTD的日均偏差进行频谱分析,建立了亚洲地区EGNOS模型的单站修正模型（SSIEGNOS）,对EGNOS和SSIEGNOS模型在亚洲地区的精度和适用情况进行了评估,结果表明：（1）EGNOS模型偏差和RMS在时间分布上呈现明显的季节变化规律,而SSIEGNOS模型偏差和RMS变化较小且平稳;（2）在空间分布上,两种模型的偏差随着经纬度和高程的变化均无明显规律,但随着高程或者纬度的增加RMS总体上都有递减的趋势;（3）SSIEGNOS模型预测ZTD的精度相对于EGNOS模型有明显提高。     

对流层传播延迟改正

介绍了流层大气折射对GPS信息的影响及修正方法，着重讨论了各种天顶延迟计算方法和投影函数模型；通过试算，并分析比较这些模型的差异，得出了一些有益的结果。     

GPS对流层延迟模型的比较分析

基于GPS对流层模型,对几种模型进行实际应用的对比,通过GAMIT软件对CORS数据进行处理,分析得出了几种模型在GPS反演大气水汽含量应用中的精度。     

精密单点定位方法测量对流层天顶延迟的精度改善

研究了非差GPS精密单点测量中几种常用的随机模型,提出了基于卫星低仰角的cosine平方随机模型。对上海IGS站和北京IGS站的观测数据分别进行了处理,结果表明,利用cosine平方随机模型的天顶延迟结果优于传统的随机模型结果。