采用方差-协方差分量估计GPS时间序列噪声特性

本文采用方差-协方差分量估计分析GPS残差时间序列噪声特性。介绍了该方法如何运用于GPS时间序列分析,详细的推导了函数模型,建立了数据处理流程。对比传统的极大似然估计,该方法可以定量计算各噪声分量的大小,并且具有计算速度快,数学模型严谨等优点。     

面向对象方法的时间序列MODIS数据湿地信息提取——以洞庭湖流域为例

以洞庭湖流域为研究区,对大范围湿地信息遥感提取方法进行了研究。先基于时间序列MODIS EVI及物候特征参数,通过J-M(Jeffries-Matusita distance)距离分析,构建了MODIS(250 m)最佳时序组合分类数据;其次,通过Johnson指数确定了最佳分割尺度,采用面向对象的遥感分类方法(Random tree分类器)提取了洞庭湖流域的湿地信息,并验证该方法的适用性。研究结果表明,基于时序数据与面向对象的Random tree分类的总体精度和Kappa系数分别为78.84%和0.71,较之基于像元的相同算法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了5.79%和0.04。同时,基于面向对象方法的湿地整体的用户精度与生产者精度较基于像元方法分别提高了4.56%和6.21%,可有效提高大区域湿地信息提取的精度。     

知识引导的稀疏时间序列遥感数据拟合

在多云多雨的地区,光学遥感存在着获取无云数据困难的难题,这会导致时间序列应用中可用数据匮乏。因此,本文面向稀疏时间序列遥感数据,根据噪声造成遥感影像上归一化差分植被指数(NDVI)被低估的事实,提出了一种知识引导的拟合方法。首先,在遥感影像预处理的基础上,利用先验知识和时序差分法对噪声进行识别和剔除;然后,采用高斯二阶模型对原始数据进行拟合;最后,根据拟合残差更新权重,进行迭代拟合,重复上述过程直至获得稳定的结果。本文以Landsat 8 OLI作为数据源,对浙江省杭州地区的森林数据进行拟合,结果表明:在稀疏时间序列数据的情况下,本文方法与MODIS数据拟合结果的相关系数达到0.92,关键时点(如NDVI峰值点等)的时间误差在5 d;相比当前主流方法的0.88与8 d具有更高的精度。     

精密单点定位中附加先验电离层改正的内插方法研究

在精密单点定位技术中,外部提供给接收机更多的先验信息能使其定位精度和实时性得到提高。依靠增强站网内插出流动站的电离层延迟进行非差非组合精密单点定位时,其提供的改正达到精度要求势必使待估参数减少,模型强度变强,定位精度高。本文对比了内插电离层改正的精度,探讨了内插模型,提出了平面双样条内插模型。实验结果表明:在内插模型合适的情况下,电离层延迟精度可达到精密单点定位的要求。      

多个超高阶重力场模型精度分析

分析了国际和国内公布的EGM2008、GECO、Eigen6c4、UGM2005、DQM2000d和DQM2006等超高阶重力场模型的内符合精度;利用中国境内的实测GPS/水准数据对各类模型进行了外符合精度检验;结合不同的方法对系统差进行了处理;最后基于试验区数据讨论了不同模型之间频谱组合方法对高程异常计算结果的改善情况。实验表明,Eigen-6C4模型具有更高的内符合精度,国内公布的UGM2005和DQM2006两种模型精度相当;本文提出的十参数法相比于传统四参数方法精度获得了4.6%~22.20%的提升;GECO模型和Eigen-6C4模型在实验区内外符合精度较好;不同模型之间的频谱组合可以在一定程度上提高试验区内模型确定高程异常的精度。     

GPS+BDS中长距离RTK定位算法及结果分析

GPS/BDS中长距离RTK定位因为电离层和对流层残余误差的影响,其性能相对于常规RTK有所降低。将GPS/BDS卫星双差电离层误差和对流层误差作为参数,采用卡尔曼滤波进行实时估计。为了验证算法的有效性,利用武汉地区103 km静态基线24 h双频观测数据,分析了GPS和BDS单系统以及二者组合双系统中长距离RTK定位性能。实验结果表明,精确估计的双差电离层残余误差达到米级、对流层误差达到分米级;经过改正后,GPS/BDS单系统的定位精度在1 cm左右,组合双系统则实现了中长距离基线毫米级的高精度定位。     

观测卫星不足时的GPS/INS紧组合抗差自适应滤波

常规GPS/INS紧组合抗差自适应滤波只适用于卫星数≥4的情况,且预测残差构造自适应因子要求观测值可靠。针对该局限性,对常规抗差自适应滤波算法做出两点改进:1)采用两步滤波,用第1步常规EKF滤波残差构造第二步抗差算法的粗差判别量;2)在第2步滤波用预测残差构造自适应因子时,剔除异常观测值对应的预测残差和预测残差协方差,以削弱观测异常对自适应因子的不良影响。实验结果表明,常规抗差算法在卫星数4时不适用。常规自适应滤波算法在观测值存在异常的情况下无法正确修正模型异常。改进后的抗差自适应滤波算法在组合系统观测卫星数4且观测值存在异常的情况下,仍能正确修正观测粗差和动力学模型异常,能够达到良好的导航精度。     

引潮位的Doodson规格化展开及其精度评定

基于引潮位Doodson规格化展开的基本原理以及ELP/MPP02月球历表、Newcomb太阳历表的结构,设计了一个用以代表三角函数的数据结构;并由此自定义了三角函数的乘法与加法算法,将月球、太阳引潮位分别展开至5阶、3阶,振幅绝对值截断阈值为10-7,在展开过程中对"伪波"进行"滤波"处理后,最终得到包含4 686项展开式的引潮位展开表(其中振幅绝对值超过10-6的展开式有2 441项)。以德国BFO(Black Forest Observatory)测站为例,基于DE431历表,通过天球参考系变换计算得到1950—2050年间时间间隔为1 h的法向引潮力基准序列BFDE431;并根据各个引潮位展开表计算得到相应的法向引潮力序列;通过与BFDE431基准序列求差,得到各个差值序列的统计值。计算结果表明,文中给出的展开表对应的差值序列数值在±58×10~(-11)m·s~(-2)(nGal)以内,均方差为12.5×10~(-11)m·s~(-2),与XI89展开表的精度相当。但由于没有考虑行星及地球扁率的影响,仍未达到HW95和RATGP95展开表的精度水平。     

GNSS观测值统一表达及组合PPP解算性能分析

针对GNSS多系统组合进行PPP定位的问题,推导了GNSS观测值统一表达式;进而给出了基于UofC模型的多系统组合PPP的函数模型和随机模型;最后采用6个IGS观测站24 h观测数据对7种组合模型的PPP进行解算,并从收敛率、收敛速度和定位精度等方面进行了统计分析。实验结果表明,当观测时长为60 min时,GPS/GLONASS/BDS组合PPP收敛性能最好,收敛率为91.7%,平均收敛时间为16.1 min;而BDS PPP收敛性能最差,收敛率仅为32.7%,平均收敛时间为38.4 min。可见,多系统组合有利于提高精密单点定位的解算性能。对于定位精度,在观测时长较短时(如0.5 h),GPS/GLONASS/BDS组合PPP整体上具有最优的定位精度,(N,E)方向偏差和标准差分别为(0.3,0.5)cm和(1.9,4.3)cm;短时间内对流层参数与垂直方向的强相关性,将致使U方向精度较差。     

GNSS位置时间序列分析理论与进展

GNSS时间序列分析对大地测量和地球物理领域研究具有重要意义。梳理和总结了大地测量时间序列特别是GNSS位置时间序列的研究现状和进展。重点介绍了GNSS时间序列分析的理论和方法,并同时指出了GNSS时间序列分析中存在的不足和下一步改进的方向。