差分码偏差对QZSS单点定位的影响

为探究差分码偏差(DCB)对准天顶卫星系统(QZSS)伪距单点定位(SPP)的影响,推导了QZSS伪距单点定位时间群延迟(TGD)和DCB改正模型,并选取6个MGEX (Multi-GNSS Experiment)测站连续7 d的观测数据按照两种不同方案进行实验.结果表明：DCB产品月稳定度较好,无明显波动,各颗卫星月稳定度优于0.2 ns,与TGD互差值优于2.5 ns;TGD/DCB改正对SPP精度影响为米级,经TGD/DCB改正后水平方定位精度可从4～9 m提升至3～6 m,高程方向可从7～9 m提升至5～7 m,提升率为10%～46%.可见DCB改正对单点定位精度影响较大,在定位解算中不可忽略.     

海面GNSS-R模型与时延-多普勒特征研究

GNSS海面反射信号的建模对全球导航卫星系统反射测量(Global Navigation Satellite System-Reflectometry,GNSS-R)遥感应用具有重要意义.针对海面GNSS反射信号建模问题,本文采用Z-V模型研究了GNSS反射信号的时延一维相关功率和时延-多普勒二维相关功率特征,分析了不同风速下一维相关功率的变化情况,讨论了时延间隔和多普勒间隔对时延-多普勒图(delayDoppler map,DDM)的影响.数值结果表明：海面GNSS反射信号的相关功率对海面风速具有敏感性,在DDM波形仿真中,应选择合适的时延与多普勒间隔参数.该模型可模拟不同海况下海面GNSS反射信号的相关功率,为GNSS-R反射信号模拟及海洋遥感应用提供理论模型支撑.     

基于多种深度学习算法对卫星钟差预报的效果分析与对比研究

针对卫星钟差预报模型的普遍适用性低,以及预报模型中星载原子钟类型和建模特点结合不充分等问题,提出了四种适用于非线性处理的神经网络模型来预报卫星钟差.首先对钟差数据进行预处理;然后通过基于萤火虫算法(firefly algorithm, FA)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络(FA-BP neural networks,FA-BPNN)模型、Elman循环神经网络模型、径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型以及基于卷积神经网络-长短期记忆(convolutional neural networks-long short term memory,CNN-LSTM)网络模型对1 d和7 d的钟差数据量建立模型;再采用武汉大学国际GNSS服务(International GNSS Service,IGS)数据分析中心(WHU)的GPS精密钟差数据进行钟差预报;最后从不同建模数据量及不同批次卫星的同一类型原子钟和不同批次卫星的不同类型原子钟的角度,将预报效果进行分析与对比.结果表明：1)四种模型在建模特点上,1 d的钟差数据量建...     

基于机器学习的卫星导航系统全球定位性能评估方法研究

针对卫星导航系统伪距相位、广播星历等观测数据,本文采用特征提取和模型回归等技术手段,从数据类型和观测时间两个维度寻找数据内在特征,挖掘出海量测站数据之间的特征关联,并采用机器学习方法评估卫星导航系统全球定位性能.本文所提出的评估方法在实际测站数据上进行了验证,中国及周边区域12个测站模型定位精度1-平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)的均值为92.36%,最差为PTGG站,1-MAPE为89.26%;全球范围120个测站模型定位精度1-MAPE的均值为86.59%,最差为SCOR站,1-MAPE为81.46%,与传统数理统计框架下得到的实测值较为吻合.实验结果表明：基于机器学习模型评估卫星导航定位性能的方法可行有效,机器学习模型在大数据统计分析中具有强评估能力和高泛化性,突破了现仅用传统数理统计的全球定位性能评估思路.     

BDS建立超高层建筑施工控制网的约束平差分析

针对评估北斗卫星导航系统(BDS)独立建立超高层建筑施工控制网的可行性,分析不同约束条件对网平差的影响,该文结合建立超高层建筑施工控制网工程实例,比较了BDS和全球定位系统(GPS)静态控制测量的精度差异,研究了高精度全站仪距离测量作为约束条件对网平差的影响。实验结果表明,BDS独立建立超高层建筑施工控制网完全可行,BDS静态控制网坐标约束平差后整体点位精度相对于GPS平均高出15.7%;进一步将全站仪测距值作为约束条件进行网平差后,相对于坐标约束平差,使用GPS观测值的网平差结果在施工坐标系两个方向上分别平均改善了10.3%和29%,BDS分别平均改善了16.7%和18.9%,GPS+BDS组合则分别平均改善了11%和24.7%,同时还将网平差的尺度差平均减少了65.9%,使基线向量平差后的尺度与地面网的尺度更加接近。     

顾及姿态偏移的重力梯度卫星姿态确定方法

针对卫星在轨温度变化导致GOCE卫星星敏感器视轴夹角相对于地面安装矩阵计算结果存在5″～9″的系统偏移,并且单星敏感器低精度分量会因坐标系变换存在精度混叠现象的问题,该文设计了一种构建温度响应函数模型校正星敏感器间相对姿态偏移的多星敏感器组合方法,有效削弱了在轨温度变化对星敏感器的观测影响,以及单星敏感器低精度分量对高精度分量的混叠效应。结果表明,多星敏感器组合有效克服了单星敏感器低精度分量的影响,提高了重力梯度张量的分离精度,顾及姿态偏移校正进行多星敏感器组合后,减小了姿态误差影响,重力梯度观测张量的迹精度提高了14 mE,与欧洲空间局发布的数据5 947.811 mE精度相近。     

基于EMD的改进型3δ粗差探测方法

针对全球卫星导航系统（GNSS）时间序列粗差多、分布随机的问题,提出一种基于经验模态分解（EMD）的改进型3δ粗差探测方法。新方法基本思想是：先利用3δ准则初步探测全球导航卫星系统（GNSS）时间序列粗差并插补,再将GNSS时间序列分解为若干时间尺度的固有模态函数（IMF）分量,再利用相关系数法信噪分离,最后利用3δ准则对残差序列进行粗差探测。利用模拟数据和实际工程数据对比EMD-3δ方法相对于常规LS(Least Squares)-3δ法的粗差探测效果。模拟实验数据表明,EMD-3δ法能够探测92.7%的粗差,LS-3δ方法仅能探测48.3%的粗差。来自斯克里普斯轨道和永久阵列中心（SOPAC）的GNSS时间序列数据进一步表明EMD-3δ能较传统方法更有效地探测粗差。     

基于改进卡尔曼滤波的卫星导航定位精度优化

为解决卫星导航定位信号因遮挡而出现非视距传播模式,导致定位精度低的问题,研究基于改进卡尔曼滤波的卫星导航定位精度优化方法。改进蛙跳算法寻优设置,优化支持向量机,分类提取存在遮挡信息的卫星导航信号;设计基于改进卡尔曼滤波的卫星导航定位精度提升算法,动态估计存在遮挡信息的卫星导航信号观测噪声协方差,自适应调节信号滤波增益,全面去除信号中的无效定位信息,获得精准卫星导航定位结果。研究结果显示：所提方法使用后,卫星导航定位结果实际位置高度匹配,定位精度明显提升。     

夜光影像和高分辨率影像耦合的土耳其Mw 7.8地震建筑倒塌智能解译

建筑倒塌检测是震后损失评估、紧急救援的重要内容。面向2023年土耳其Mw 7.8地震的紧急救援,综合利用卫星遥感智能解译技术,耦合高空间分辨率卫星遥感影像和夜间灯光影像,以较低的时间和人力成本高效评估了土耳其Mw 7.8大地震中极灾区的建筑倒塌情况。设计了一种多层次的极灾区域与倒塌建筑快速定位方案,首先利用中等分辨率夜光遥感数据确定极灾区,然后利用高分辨率光学遥感影像深度学习技术提取倒塌建筑。设计了一种半监督深度学习方案,只需要初始化人工采集少量倒塌建筑样本,就可以通过在训练中增广获取当地样本,增强深度网络的表征能力,最终实现定位坍塌房屋。监测到阿德亚曼-卡赫拉曼马拉什-安塔基亚一线的阿拉伯板块-欧亚板块交界地带的6个城市受灾严重。从极灾区中共检测出2 377栋倒塌建筑,除努尔达吉和安塔基亚市的倒塌建筑比例超过2%外,伊斯拉希耶、蒂尔克奥卢、卡赫拉曼马拉什和阿德亚曼市倒塌建筑比例均接近于1%,通过人工核查,智能解译方案的查全率为74%～93%,证明所提方案可以及时为震后紧急救援决策提供参考。     

多源北斗位置服务动态监控系统的实现与应用

北斗卫星导航系统发展迅速,已广泛应用于国土测绘、农业、电力、环境、应急等诸多场景,亟需融合技术对跨网、多源接收机等设备进行统一监管。以湖北省北斗地基增强系统为例,在深入分析多源北斗位置服务系统现状与服务机制的基础上,探索了基于WebGIS的多源跨网协同监控平台。该平台可实现地面基准站和各类解算平台的数据流状态动态可视化监管、差分数据的实时解析,并可通过格网划分策略快速定位监控系统健康状态,有效解决了多源北斗位置服务系统的跨网协同管理问题,已应用于省级北斗位置服务中。