GNSS水汽层析的自适应代数重构算法

代数重构算法在对流层三维水汽反演中具有一定的优势,系统研究了加法代数重构、乘法代数重构、联合代数重构这3种算法,并发展了自适应代数重构算法。该算法针对3种传统算法中误差分配的不足进行了改正,提出了顾及体素块水汽密度变化对全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)斜路径水汽含量影响的动态误差分配原则。此外,将基于GNSS信号的高度角定权模型引入到该算法中,使层析结果更靠近高精度的观测值。利用2016年7月徐州连续运行基准站系统的GNSS实测数据和探空站数据对该算法进行分析,试验结果表明,3种自适应算法反演的水汽密度的均方根误差、标准差、平均绝对偏差都低于传统算法,其中,均方根误差分别降低了25.91%、15.81%和24.64%。在小雨、中雨、大雨3种天气条件下,自适应代数重构算法的水汽廓线分布均优于传统算法的结果,其中,自适应联合代数重构算法反演的水汽廓线与探空廓线最一致。