实时GLONASS精密卫星钟差估计及实时精密单点定位

研究非差实时GLONASS精密卫星钟差的估计方法,并将实时钟差应用于实时精密单点定位。采用自编软件,依据全球均匀分布的GNSS参考站实测数据,基于非差消电离层组合载波和伪距观测量,实现了GLONASS实时精密卫星钟差估计。实验结果表明,自主估计的实时GLONASS卫星钟差与ESA发布的最终精密钟差具有较好的一致性,互差优于0.5 ns|用于实时精密单点定位,能够获得静态定位cm 级精度,仿动态定位水平方向5~15 cm、高程方向10~30 cm的精度。     

BDS-3卫星钟差模型化特性分析北大核心CSCD

采用2021年(GPS周2138~2190)IGS BDS-3卫星精密钟差产品进行周期性变化分析,并在周期性分析结果基础上建立高精度模型化函数。结果表明,附加8个周期的模型化精度能达到0.049 ns,与二次多项结果相比,精度提高约70%。同时,对BDS-3卫星钟差模型化结果进行精密单点定位(PPP)性能分析,虽然其收敛时间稍慢于IGS最终产品,但能实现cm级定位,且模型化产品与目前IGS离散化产品相比可大大节省内存空间。     

基于IGU预报轨道实时估计精密卫星钟差

针对目前实时精密单点定位中,GPS卫星实时钟差服务所存在的精度问题,提出了一种基于IGU轨道的实时钟差估计方法。该方法基于IGU轨道,采用全球参考站非差载波相位观测值,进行实时钟差估计。数值结果表明：实时估计的卫星钟差与IGS最终产品的偏差大部分小于0.3 ns,平均优于0.2 ns;采用估计所得的实时钟差进行PPP静态定位,其精度可达1~2 cm,同时也可得到毫米级精度的天顶对流层延迟。     

卫星钟差实时估计的收敛分析

就测站数量、观测时间和测站分布对估计钟差的影响进行了研究,结果表明：增加测站数量和观测时间,均有利于提高卫星钟差的估计精度;但随着测站个数的增加,计算耗时会随之增加,从而影响钟差的实时使用,因此,从兼顾钟差的精度和实时应用两方面考虑,只有选择适当的测站分布和测站个数,才有利于钟差的实时估计和应用。PPP定位中,基于估计钟差的收敛时间比基于IGS最终钟差的收敛时间更长。     

基于历元间差分模型的精密钟差加密算法研究

提出一种高精度的钟差加密方法。采用历元间差分载波相位观测值,得到高精度历元间相对卫星钟差,并应用这一相对钟差产品对IGS 5 min钟差进行加密,获得30 s采样的“高频度”钟差。与数学插值算法相比,该加密算法有一定的优越性,加密误差在0.03 ns以内,且不同稳定度的星载钟差异较小。     

基于非差与历元差分两种观测模型估计精密卫星钟差的方法比较

研究了非差与历元差分两种观测模型估计精密卫星钟差的方法,评价了分别利用两类观测模型估钟的特点。通过实际算例分析了两种观测模型估钟的处理速度与精度。计算结果表明：基于非差观测模型估计卫星钟差精度高、观测信息没有损失、可靠性高、可以实现模糊度固定,但由于未知参数多,解算速度较慢,且需要经过一段时间的收敛才能达到所需精度;而历元差分模型估计卫星钟差待求参数较少,计算效率高,且不存在收敛过程,但估钟精度比非差模型估钟收敛后的精度略低,且得不到钟差初值,需从导航电文中提取或通过其他方式获取,不过由此引起的系统性偏差,在定位时可被模糊度和接收机钟差吸收,不影响最终的定位结果。     

基于抗差Kalman滤波的精密单点定位

当精密单点定位的观测值含有异常数据时,Kalman滤波的精度将会降低。采用抗差Kalman滤波方法能够有效抑制观测异常,提高滤波的精度和可靠性。运用武汉国际GPS服务跟踪站数据对该方法进行了验证。结果表明,抗差Kalman滤波的精度比Kalman滤波的精度有一定程度提高,说明抗差Kalman滤波能够有效抑制观测异常。     

卫星钟差采样间隔对高频PPP-ZTD精度的影响

高频对流层延迟（ZTD）的提取对于反映水汽含量的高时间分辨率瞬时变化及其在暴雨短临预报中的应用具有重要意义。基于精密单点定位技术（PPP）分析了不同采样间隔的卫星钟差对PPP-ZTD精度的影响。结果表明,卫星钟差的时间间隔小于30 s时,所获得的PPP-ZTD(RMS<4 mm)比5 min间隔的（RMS<6 mm）精度要高;而5 s与30 s采样间隔的卫星钟差所获得的ZTD精度相当。     

BDS/GPS/GLONASS组合精密单点定位模型及性能分析

针对精密单点定位中多系统融合的问题,提出BDS/GPS/GLONASS 组合PPP的函数模型及随机模型,实现了基于扩展卡尔曼滤波的BDS/GPS/GLONASS 组合PPP。利用实测数据进行静态及静态模拟动态的BDS/GPS/GLONASS 组合PPP实验,结果表明:1）静态实验中,BDS PPP平均收敛时间约为80 min,水平方向精度优于3 cm,天向精度优于6 cm;GPS PPP与多系统组合PPP定位精度相当,且收敛时间与组合PPP所应用的各系统中收敛较快的单系统PPP的收敛时间相当;2）动态实验中,BDS PPP的平均收敛时间约为105 min,水平方向精度优于7 cm,天向精度优于12 cm;多系统组合PPP的精度要优于单系统PPP,且有效缩短了收敛时间。     

电离层延迟参数随机建模对GPS非组合精密单点定位的影响分析

提出顾及电离层延迟历元间变化的随机游走模型,利用全球分布的170个IGS测站2016-07观测数据,采用静态和仿动态PPP解算模式,分析3种随机模型对PPP收敛时间和定位精度的影响。结果表明,该随机游走模型在收敛时间上不受随机游走模型谱密度的影响,且在较小谱密度时收敛效果明显优于传统随机游走模型;从定位精度来看,该模型与白噪声模型结果相当,静态模式下平均RMS约为5 cm,动态模式下平均RMS约为8 cm。     

BDS PPP高精度时间传递方法与精度比较

利用武汉大学发布的事后精密星历和5 min间隔的精密卫星钟差产品,运用北斗精密单点定位技术（BDS PPP）进行时间传递实验,实验数据采用甘肃省卫星定位连续运行基准站中4个站3 d的观测结果。为了验证BDS载波相位法（BDS CP）时间传递的精度,将其与GPS CP法进行对比。结果表明,BDS CP法与GPS CP法之差的RMS大约在±0.055 ns左右,而GPS CP法可以实现0.1～0.2 ns的时间传递,因此在亚ns量级上可以认为这两种方法的精度基本相当。     

GPS/Galileo实时精密单点定位精度分析

在组合PPP函数模型分析的基础上,采用CNES提供的多系统实时轨道和钟差信息,实现GPS/Galileo组合单双频实时静动态PPP,并选取10个MGEX站10 d的观测数据进行解算分析。结果表明,单双频实时静态PPP中,GPS/Galileo组合的定位精度略优于单纯的GPS;单双频实时动态PPP中,GPS/Galileo组合具有较好的定位效果。相较于单纯的GPS,GPS/Galileo组合单频PPP在E、N、U方向平均精度为10.6 cm、9.8 cm、22.5 cm,分别提高了5.4%、4.9%、10.4%;双频PPP在E、N、U方向平均精度为4.3 cm、2.9 cm、7.0 cm,分别提高了6.5%、6.5%、5.4%。同时,GPS/Galileo组合PPP较GPS在收敛时间方面也有一定的改善。     

多系统融合精密单点定位性能分析

利用GPS、GLONASS、Beidou和Galileo 四系统的观测数据以及MGEX精密轨道和钟差产品,研究多系统融合精密单点定位的理论模型,并分析其收敛速度和定位精度。结果表明,静态定位时,Beidou系统收敛较慢,收敛后平面精度优于5 cm,高程精度优于8 cm,四系统融合收敛速度最快,定位精度和GPS接近;动态定位时,Beidou平均收敛时间在110 min以上,平面定位精度优于8 cm, 高程精度优于16 cm,四系统融合显著提升了收敛速度,但是定位精度和GPS相比没有明显提升。在截止高度角大于30°条件下,GPS系统定位偏差较大,而多系统依然能够保证足够数量的可见卫星,从而保证可靠的定位精度。     

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GPS精密单点定位技术的L2C信号分析

基于精密单点定位（precise point positioning, PPP）技术处理2016年年积日1～7 IGS网中27个测站的高频数据,并直接在位置域研究使用L2C信号代替传统的L2P信号构成双频无电离层组合的精度改善情况。实验结果表明,P1/L2C组合观测值相较于传统的P1/L2P组合PPP动态定位结果在E和N方向有7.4%的精度提升,U方向改善了4.4%。另外,L2C信号跟踪稳定、不易失锁等特点有利于保持卫星观测弧段的连续性,从而有助于PPP模糊度参数的收敛和定位精度的提高。     

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。     

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