ERA-Interim资料计算对流层天顶延迟方法及精度分析

利用CDDIS提供的6个IGS站点2018年高精度对流层天顶延迟(ZTD)参考值,对利用ERA-Interim资料计算的ZTD值进行了精度评估.结果显示,ERA-Interim资料计算的ZTD与IGS提供的ZTD产品相比误差在cm级,不同纬度的计算ZTD及其偏差有不同的季节特征.IGS ZTD和ERA-Interim ZTD分别用于GNSS单点定位改正,伪距结果显示两者改正偏差的差异在亚毫米级,且结果在各个方向都得到了改善,U方向最明显,能达到0.5 m左右.     

几种开源精密单点定位软件算法研究与精度分析

从全球范围分布的IGS站中选取7个测站的观测数据,利用RTKLIB、PPPH和GAMP 3种开源精密单点定位软件分别进行静态PPP(precise point positioning)和模拟动态PPP解算,解算的坐标结果与SOPAC进行比较,天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay,ZTD)与利用BERNESE 5.0解算的5 min ZTD进行比较,并分别统计了收敛时间,结果表明:①在静态和动态PPP中,三者水平方向RMS(root mean square)分别均优于2 cm和5 cm,在高程方向精度有一定差异.②利用3种软件进行静态PPP解算均可得到厘米级对流层解算精度,GAMP与RTKLIB的解算结果与BERNESE解算结果差异在1 cm左右,与PPPH的差异在2 cm左右.③三者解算的收敛时间相当,静态PPP中收敛时间在6～56 min之间,动态PPP中收敛时间在9～116 min之间,部分测站PPPH解算的收敛时间较长.     

一种网络RTK对流层斜延迟的估计方法

针对网络RTK数据处理方法中,卫星高度角较低时湿分量映射函数误差较大所引起的问题,提出了一种直接估计斜方向对流层湿延迟的网络RTK数据处理方法,并通过试验对该方法的效果进行分析.在该方法中,斜方向湿延迟直接作为参数进行估计,通过增加虚拟观测引入不同卫星湿延迟参数间的相关性,通过建立适当的状态转移模型引入同一卫星湿延迟参数历元间的相关性.实验结果表明,该方法能精确估计对流层湿延迟,降低了对流层延迟对模糊度估计的影响,提高了网络RTK数据处理的质量.     

地震监测环境下周跳频发时实时PPP的快速重收敛方法

采用全部卫星重新初始化、附加电离层约束和附加坐标约束3种方法改进重收敛问题,基于NOTA测站网的实时观测数据对3种方法进行实验验证,结果表明,3种方法均能有效提高定位精度。在地震监测工作中可根据实际情况选取合适的方法来获得高精度的实时动态PPP处理结果,以更好地捕捉地震信号,提高地震监测能力。     

顾及时空因素的高精度全球对流层关键参量模型构建研究EI北大核心CSCD

对流层在全球水循环、灾害天气形成与演变中扮演着极为重要的角色。大气加权平均温度(Tm)、对流层天顶延迟(ZTD)和天顶湿延迟(ZWD)等均属于对流层关键参量,其中ZWD/ZTD是影响GNSS等空间技术高精度导航定位的重要因素,而Tm是GNSS水汽探测的关键参数。随着GNSS导航定位及水汽探测对实时高精度对流层关键参量的要求日趋增强,对流层关键参量的实时高精度全球精化模型构建成为近年来的研究热点。论文针对已有对流层关键参量全球经验模型存在的问题,联合最新的MERRA-2资料和GGOS大气格网产品等多源数据,开展了对流层关键参量的实时高精度全球模型构建研究。论文主要工作和贡献如下。     

全球电离层实时建模方法研究EI北大核心CSCD

电离层总电子含量(TEC)是描述电离层变化特性的关键参量,构建实时电离层TEC模型可为实时导航定位用户提供电离层延迟改正,加快精密单点定位收敛速度,实现对空间天气的精准监测。基于此,论文以构建实时电离层TEC模型为目标,从融合多源电离层数据构建电离层TEC模型和高精度电离层TEC预报模型的构建展开研究,主要研究内容及贡献如下:(1)使用不同方法评估了2002年001天-2018年365天IRI-2016模型、NeQuick2模型与IGS提供的电离层最终产品(IGSG)的精度。     

顾及气象数据的中国区域对流层延迟RBF神经网络优化模型

本文基于单层气象数据(ERA5单层数据、实测气象参数)和多层气象数据(ERA5气压层数据、COSMIC掩星数据),分别采取模型法和积分法获取了我国236个陆态网GNSS测站的ZTD值,即ERA5S_ZTD、MET_ZTD、ERA5P_ZTD、RO_ZTD。以GNSS_ZTD为参考,按月评估了上述4种ZTD估计值的精度,结果表明:4种ZTD估计值的月平均RMSE依次为42.8、53.6、16.1和62.3 mm,其中基于积分法估计的ERA5P_ZTD精度最高,采用模型法计算的ERA5S_ZTD和MET_ZTD次之,而利用积分法获取的RO_ZTD值精度较低。为进一步提升利用气象数据估计ZTD值的精度,本文提出了基于RBF神经网络的对流层延迟改进模型。计算结果表明:改进模型获得的4种ZTD值与GNSS_ZTD之间的月RMSE平均值分别为23.5、32.1、14.2和40.8 mm,精度较原有ZTD估计值提升43.4%,36.3%,10.0%和34.4%。整体而言,改进模型估计ZTD值精度提升效果明显,且提升率与测站分布的密集程度有关。     

高精度实时位置服务的格网化VRS技术

为确保基于VRS的网络RTK定位性能,提高VRS的服务质量,本文系统地构建了面向海量并发用户服务的格网化VRS方法,建立了VRS格网的两种划分方法。顾及电离层延迟的空间相关特性,选定中纬度和低纬度两个区域的CORS网络进行试验测试,分析并确定不同区域条件下,格网化VRS的有效服务间距。结果表明:在中纬度地区和低纬度地区,格网VRS有效服务间距限值分别为12 km和7 km。与非格网化VRS(以标准定位服务结果建立)相比,可大幅度降低VRS产生和计算负荷,有效提升服务器对海量用户的服务能力。     

耦合PSO与扩展RBF神经网络估计NWM模型ZTD计算精度EI北大核心CSCD

针对基于数值气象模型获取的对流层天顶延迟精度估计依赖外部基准的问题,本文构建耦合了粒子群算法与扩展径向基函数神经网络的ZTD精度估计模型,模型样本特征集利用NWM自身气象数据和地形特征数据构建,目标集以GNSS ZTD产品为参考值构建,模型规模结构通过层次聚类和模糊C均值聚类确定,模型参数通过粒子群算法优化。以欧洲中期天气预报中心提供的ERA5气压分层产品为NWM特例进行了模型训练和结果验证。结果表明,模型估计精度和泛化能力较好,平均估计精度优于4 mm,可在任意位置实现不依赖于外部参考基准的ZTD精度估计。     

GNSS多模多频大规模实时高精度定位关键技术研究EI北大核心CSCD

多模GNSS发展及其应用领域的拓展使卫星导航产业迎来巨大发展机遇的同时,也带来了一些亟须解决的问题。各GNSS系统由不同的国家或地区设计、建设和维护,其时空基准、信号频率和编码调制方式都存在差异,多模GNSS组合解算必须顾及系统间和系统内的多种偏差;受大气延迟等误差的影响,中长基线模糊度快速固定困难;大范围参考站网络,大气延迟建模精度低,流动站定位精度差且经常出现无法获取固定解的现象;另外,受限于当前网络RTK系统的服务机制,实时在线用户数量过大易导致服务中断甚至系统崩溃等问题。