利用主成分分析建立区域对流层延迟时空模型

提出一种基于主成分分析（PCA）的ZTD时空建模方法,并利用GNSS连续运行参考站获取的ZTD数据,建立香港、云南、中国3个区域范围的ZTD时空模型。结果表明,所建立的区域对流层延迟时空模型不仅精度明显高于Saastamoinen、EGNOS和UNB3m模型,而且建模过程简单,模型参数较少,使用方便。     

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...     

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。     

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。     

对流层延迟与可降水量直接转换模型研究

采用线性回归和最小二乘法拟合建立无线电探空可降水量（RS-PWV）与GPS对流层延迟（GPS-ZTD）、地面温度及大气压之间的直接转换模型,并将直接转换模型得到的PWV分别与RS-PWV及GPS反演得到的可降水量（GPS-PWV）进行比较。结果表明,RS-PWV与GPS-ZTD之间存在良好的线性关系,相关系数达0.927 6;RS-PWV与4阶拟合温度和大气压呈现较好的相关性,相关系数分别为0.640 1和－0.626 3;基于ZTD的单阶单因子模型PWV与GPS-PWV的相关系数达到0.969 9;基于ZTD、温度及大气压的单阶多因子模型PWV比基于ZTD的单阶单因子模型PWV精度明显提高,RMS从4.3 mm提高到3.3 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。     

不同对流层天顶延迟模型在陕西地区的精度及适用性分析

利用MATLAB实现UNB3m、GPT2w+Hopfield、GPT2w+Saastamoinen、GPT3+Hopfield、GPT3+Saastamoinen等5种模型，分析它们在陕西地区的适用性。结果表明，5种模型结果普遍偏小。GPT2w+Saastamoinen和GPT3+Saastamoinen模型整体精度相当，且优于其他3种模型，bias为1.41 cm，RMS分别为4.68 cm和4.67 cm，且随着高程增加精度越来越高。5种策略精度均随季节变化而变化，其中UNB3m变化最为明显，夏冬2季bias差达到7.92 cm，RMS差达到7.67 cm。更高精度计算时，秋季应使用GPT3，而春夏2季时使用GPT2w效果更好。选用同样的气象参数模型时，Saastamoinen模型比Hopfield模型更适用于陕西地区，并且陕北地区精度最好。对比最新的全球气压温度模型GPT3与GPT2w发现，2种模型算得的地面气压P、地面温度T、地面水汽压e、大气加权平均温度Tm等4种气象参数均相差细微，所以在陕西地区利用GPT2w或GPT3分别算得的对流层总延迟ZTD和对流层干延迟ZHD相差很小，通过对流层湿延迟ZWD算得的PWV也几乎相当。     

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）。     

基于探空数据的对流层延迟模型精度评估

采用IGRA提供的2017年81个无线电探空站的探空资料,对4种对流层延迟模型在中国区域的精度进行综合评估与分析。结果表明,GPT2w模型的性能要优于依赖气象参数的Saastamoinen模型及基于球谐函数的GZTD和UNB3m模型;GPT2w模型的偏差均值MB(mean bias)和均方根误差RMSE分别为-0.8 cm和4.1 cm,各测站的MB和RMSE分别处于-2~2 cm和1.3~7.9 cm之间。UNB3m模型在中国区域存在较大的MB和RMSE,模型的RMSE最大可达10.2 cm。4种模型的精度对测站纬度具有一致的敏感性,表现为随测站纬度的升高而降低;模型精度呈明显季节性变化,且不同模型对季节的敏感程度有所差异;对流层湿延迟难以精确建模导致模型精度在夏季(RMSE为6~9 cm)低于冬季(RMSE为2~2.5 cm)。     

GPS定位中对流层折射率随机模型的研究

分析了ＧＰＳ相对定位中对流层折射的特点，概述了目前所采用的几种确定性参数对流层折射估计和随机过程参数对流层折射估计方法。根据实测数据处理结果，分析比较了几种确定性模型和随机过程模型对ＧＰＳ相对定位精度的改善作用。结果表明：对流层折射的多参数确定性模型和随机参数模型对基线分量的重复性，特别是高程分量的重复性有明显改善；在大多数情况下，尤以随机参数模型为佳，其垂直分量的重复性精度较单参数模型可提高一倍左右。     

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...     

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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。     

一种区域精密天顶对流层延迟组合预报模型

针对现有区域天顶对流层延迟(ZTD)模型属于函数或格网型,参数固定,且难以表达ZTD时空快速变化特性等问题,提出一种基于小波变换、傅里叶级数拟合、自回归(AR)、支持向量回归(SVR)的组合预报新模型构建方法。该模型在时域内对ZTD序列进行小波变换,分解出低频和高频序列。低频序列采用傅里叶级数拟合成时间函数,高频序列则由AR进行预报。在空间域内利用SVR建立位置参数向傅里叶级数参数的映射。在该模型中输入时间与位置信息即可获取ZTD预报值。利用94个GNSS基站2 a的ZTD数据进行建模,24个GNSS基站1 a的ZTD数据进行预测对比。结果表明,实测值与模型预报值之间的平均偏差为-2.02 mm,均方根误差为3.07 cm,优于大部分区域ZTD模型。在伪距单点定位测试中,该模型能够显著提高定位精度。实验表明,该组合模型具有较高的预报精度和可靠性,具有一定的应用价值。