对流层模型评估及其在GNSS精密单点定位中的应用

以水汽辐射计（WVR）精确测定的天顶方向延迟值作为参考,评估Saastamoinen、GPT2、EGNOS、UNB3M四种常用对流层模型在上海地区的改正精度;并将WVR观测值及以上4种对流层模型计算的对流层延迟值作为真值应用到GNSS精密单点定位（PPP）中,评估其对定位精度的影响。比较发现,GPT2模型的对流层改正精度比其余3种要好,其天顶干延迟（ZHD）的偏差均值与中误差分别为-0.11 cm、±0.75 cm,天顶湿延迟（ZWD）的平均偏差与中误差分别为-2.34 cm、±7.67 cm;和传统的PPP结果相比,采用WVR对流层观测值的定位精度提高了16%。     

基于BDS与GPS精密单点定位的天顶对流层延迟估计比较

在BDS与GPS现有星座条件下,针对若干IGS和MGEX跟踪站的实测数据,利用CODE事后GPS产品与WHIGG计算的BDS精密轨道和钟差,对GPS单系统、BDS单系统及两者组合系统进行精密单点定位（PPP）处理,估计出相应的天顶对流层总延迟量,并进行分析比较。实验表明,与IGS提供的对流层产品相比,利用GPS单系统处理,能较准确地反映出天顶对流层延迟量,其精度为mm级;BDS单系统结果较GPS单系统略差,其精度优于2cm;GPS与BDS组合系统的结果与GPS单系统结果相近。     

BDS全球定位服务能力及天顶对流层延迟估计性能评估

基于自行解算的GPS/BDS精密轨道和钟差产品,选取全球均匀分布的9个MGEX观测站1周的观测数据,使用GAMP软件进行BDS静态精密单点定位(PPP)解算,以评估BDS全星座的全球定位服务能力及天顶对流层延迟(ZTD)的估计性能.实验结果表明,BDS静态PPP解算收敛后水平方向精度优于1 cm,高程方向精度在1 cm...     

极地地区多模GNSS精密单点定位精度分析

基于多模全球导航卫星系统(GNSS)与精密单点定位(PPP)技术,分析极地多模GNSS精密单点定位策略.通过一天一站解和一天多站解,对11种不同导航卫星系统组合下的精密单点定位结果进行实验分析.结果表明:1)各组合中BDS和Galileo组合的定位结果最差,与平均值相比定位精度的差值范围在0.4～1.3 cm之间;2)...     

非组合PPP算法估计天顶对流层延迟及精度分析

为提高天顶对流层延迟的估计精度和可靠性,利用非组合精密单点定位(UPPP)模型估计了WUHN和BJFS站的天顶对流层延迟,将结果与传统的精密单点定位(PPP)模型的计算结果进行对比,结果表明:UPPP计算的天顶对流层延迟的内符合精度为2.75 mm,偏差为0.19 mm,该结果与IGS产品一致,外符合精度分别为8.58 mm,6.51 mm;以IGS的高精度对流层产品为真值,传统PPP模型和非组合PPP模型估计ZTD的精度(STD)分别为7.7 mm和5.9 mm;UPPP方法不仅在精度上和传统PPP方法保持相当甚至更高的精度,而且它还提供电离层产品以减弱噪声影响,提高数据利用率。     

3种开源精密单点定位软件性能评估

选取全球范围内分布的76个IGS服务站的观测数据,采用RTKLIB、gLAB和G-NUT 3个开源精密单点定位（PPP）软件进行静态模拟动态PPP解算。将不同软件解算的对流层延迟和坐标与IGS提供的参考值进行比较,评估其对流层解算精度、收敛时间以及收敛后的坐标解算精度的差异。结果表明：1）不同软件均可解算得到cm级对流层解算精度,其中RTKLIB的解算精度优于1 cm;2）对于坐标解算而言,G-NUT需要较长时间才能收敛到指定的精度;而收敛后不同软件均可获得cm级的坐标解算精度,其中RTKLIB解算精度最优,但由于数据预处理策略不完善,会导致部分测站产生较大偏差; G-NUT水平方向解算精度与RTKLIB相当,高程方向稍差;gLAB水平方向解算精度较差,高程方向优于G-NUT。     

基于PPP的对流层延迟估计方法及其影响因素分析

介绍利用精密单点定位（PPP）技术进行天顶对流层延迟（ZPD）估计的方法,从投影函数模型选取、卫星截止高度角设置、精密星历与精密钟差的使用3方面分析了各种因素对天顶对流层延迟估计精度的影响,确定了相对较优的模型和数据处理策略。大量的算例和分析表明：采用NMF与GMF均可获得较高精度的ZPD,二者差异甚小;采用5°~10°的截止高度角更利于得到较好的ZPD结果;采用快速精密星历和钟差、实时观测精密星历和快速精密钟差解算的ZPD结果与采用事后精密星历和钟差的精度是相当的,而采用外推超快精密星历和快速精密钟差解算测站ZPD值的结果精度稍有下降,但仍具较高的精度。     

对流层延迟对GNSS单点定位影响的全球评估

为研究对流层延迟时空差异性引起的单点定位偏差的不确定性,首先利用IGS ZPD产品分析其最大值、最小值、均值和STD与测站空间分布的相关性,结果显示,ZPD均值约为2.4 m,其存在随纬度增加而减小的总体趋势,但沿赤道不完全对称,在北半球离散度较大;然后针对单点定位模型,推导对流层延迟对定位参数解算的影响公式,并评估其对单点定位的影响,结果表明,对流层延迟对U方向的影响最大（可达7~15 m）,对N方向的影响居中（在±0.6 m以内）,对E方向的影响最小（在±0.2 m以内）。     

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。     

LEO星座增强GNSS的精密单点定位初步分析

本文选取GPS系统和Iridium系统，采用数学仿真技术初步分析了LEO星座对GNSS在精密单点定位中的增强作用。在仿真了BJFS站GPS和Iridium观测数据的基础上进行Iridium增强GPS的伪动态下精密单点定位实验，结果表明：与GPS单系统相比，GPS＋Iridium双系统的可视卫星数平均增加1.5颗，GDOP值和PDOP值降低0.25左右；Iridium增强GPS后PPP滤波矩阵的条件数快速减小，提升了PPP滤波矩阵的稳定性，提高了天顶U方向的定位精度，从而提高了三维的定位精度，PPP收敛时间缩短了30%以上；采用单差MW法固定PPP模糊度，分别以Ratio=1.5、3、5作为模糊度固定成功的指标，并与模糊度仿真值对比，PPP模糊度首次固定成功所需的时间缩短40%以上。     

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基于GNSS及探空仪数据的大气折射指数反演新方法

提出一种综合GNSS及探空仪数据的对流层折射指数剖面反演模型新方法,利用GNSS观测数据直接采用参数估计计算测站高精度ZTD（zenith troposphere delay）值,结合探空数据构建测站上空折射指数分层剖面反演模型。通过BJFS（北京站）、WUHN（武汉站）、WIND（Windhoek站）和DARW（Darwin站）的实测数据进行相应计算与验证。结果表明,该反演模型与基于探空数据的反演模型精度相当,二者均优于Hopfield模型。同时该方法计算简便,且在模型建立后可以大大减少探空仪观测。     

雾霾对GPS天顶对流层延迟与精密单点定位影响研究

通过计算对流层延迟和精密单点定位的点位坐标,研究雾霾天气对GPS天顶对流层延迟和精密单点定位精度的影响。结果表明,当空气质量持续良好、没有雾霾发生时,空气质量指数(air quality index, AQI)与对流层延迟的相关性很小;当重度雾霾天气持续发生时,雾霾会对天顶对流层延迟产生40~60 mm的影响。但在精密单点定位中,通过对对流层延迟进行参数估计的方法可以消除绝大部分雾霾对定位精度的影响,因此无论重度雾霾天气是否发生,AQI指数与精密单点定位精度的相关性很小。     

基于EEMD-SARIMA的对流层延迟预测模型研究

在无气象数据的条件下,提出一种基于集合经验模态分解（EEMD）和季节性自回归移动平均模型（SARIMA）的对流层延迟（ZTD）预报新方法,并分别选取长春、上海、乌鲁木齐3个地区4个季节的ZTD数据进行预测分析。结果表明,基于EEMD-SARIMA的ZTD改正预报模型能够满足不同地区、不同季节下的ZTD估计需求,是一种高精度的ZTD预报方法。     

基于神经网络模型误差补偿技术的对流层延迟模型研究

针对传统对流层延迟模型精度较低的缺点,基于神经网络模型误差补偿技术,在Hopfield模型基础上建立一个适用于北半球的高精度融合模型。以Wyoming大学提供的2010年全球120多个观测台站的气象探空数据精密解算的天顶对流层延迟(ZTD)作为近似“真值”,分析比较Hopfield模型、传统BP模型和融合模型的计算精度。结果表明,Hopfield模型的均方根误差（RMSE）为35.31 mm,传统BP模型为30.34 mm,融合模型为23.31 mm。     

GNSS对流层延迟推算可降水量的季节转换模型研究

利用台湾桃园（TWTF）站气象数据和对流层延迟数据开展可降水量和对流层延迟序列的相关性分析,显示两者存在显著正相关特性。利用回归分析建立季节和全年转换模型,并利用各季节降水和无降水期间的数据对模型进行检验。结果显示,各季节GNSS可降水量与线性回归可降水量的RMS值小于1.5 mm,最大误差不超过3.3 mm,满足GNSS气象学的基本要求。