中国内地GPS坐标时间序列噪声模型特征及其对站点速率影响

为了进一步评估全球定位系统(GPS)时间序列噪声模型水平和垂直速率的大小,及其对误差的影响,选取中国内地227个GPS连续基准站2010—2020年南北、东西和垂直3个方向的坐标时间序列,采用6种噪声模型或噪声组合模型对其进行噪声分析。结果表明,中国内地GPS坐标时间序列噪声模型存在多样性,且部分站点在不同方向的噪声模型也存在差异,主要以一阶高斯马尔可夫+随机漫步噪声(GGMWN)和闪烁噪声+白噪声(FNWN)为主;在100°E附近的GPS站点噪声特性差异最为显著;噪声模型与速率之间的关系分析表明噪声模型对水平向速率的大小和误差影响较小,在现实计算中可不考虑噪声对水平速度的影响,但对垂向速率的大小和误差影响显著;考虑噪声模型可有效提高垂向速率的精度,同时也可能会改变部分站点的垂向运动方向,所以在现实计算中须考虑噪声对垂向速率的影响。

EWT与MPE结合的GNSS坐标时间序列信号提取方法

针对GNSS坐标时间序列信号提取过程中部分有效信号在残差噪声中“湮没”的问题,提出一种经验小波变换(EWT)和多尺度排列熵(MPE)相结合的二次信号提取方法(EWT-MPE)。该方法对第一次滤波后残差噪声进行分解,产生经验尺度分量和一系列经验小波分量,并采用MPE作为阈值指标,将各分量划分为信息模态分量、混合模态分量和噪声模态分量,对混合模态分量再次提取,直至无混合分量后,再重构初始去噪信号和信息模态分量为最终提取信号,从而达到信号二次提取的目的。通过对中国境内8个陆态网台站原始数据进行实验研究,结果表明,该方法整体优于经验模态分解(EMD)和EWT,信噪比均值达到12.47 dB,能量百分比均值达到79.10%,与EMD和EWT相比,信噪比分别提升33.80%和13.78%,能量百分比分别提升16.15%和5.87%,可以有效提取出原始信号中局部趋势特征,进一步提升信号提取效果。

全球导航卫星系统的坐标系作用与应用问题

导航卫星是环绕地球运行的,它们的运行轨道不断地通过地球的质心;为了确切地描述作为动态已知点的导航卫星,必需建立一个以地球质心为原点的大地坐标系。本文从介绍相关基本概念入手,主要论述了WGS-84,CGCS2000,PZ-90.02等三大坐标系及其应用问题。

全球导航卫星系统时间精度分析

全球导航卫星系统具有独立的时间参考系统,即GNSS时间,并溯源至UTC时间。GNSS时间精度参数不仅影响定位和授时的精度,也影响不同GNSS系统之间时间偏差的计算和预报,进而对GNSS系统的互操作性产生影响。本文对GNSS时间标度的产生和维持进行了分析,并通过分析给出了其精度估计结果。

多卫星导航系统时间基准的统一设计及精度分析

为实现各个全球卫星导航系统时间系统的统一,从北斗卫星导航系统、全球定位系统、格洛纳斯卫星导航系统及伽利略卫星导航系统时间系统的定义出发,对这些全球卫星导航系统的时间系统进行了分析比较后,选择连续的全球定位系统的时间基准为全球卫星导航系统时间系统的统一的基准,接着对全球卫星导航系统时间的存储表达精度引起的测距误差进行了分析,在比较了常见的时间计时法后,设计出满足不同需求的具有高精度表达的时间存储模型。

全球4大卫星导航系统浅析

为进一步研究卫星导航系统,对现有4大全球卫星导航系统进行对比分析:从星座、信号体制、坐标和时间系统以及服务性能等方面,对北斗卫星导航系统(BDS)、全球定位系统(GPS)、伽利略卫星导航系统(Galileo)和格洛纳斯卫星导航系统(GLONASS)进行对比;指出BDS的优势。结果表明:BDS在系统星座和信息编码上有较大优势,系统服务性能与GPS和Galileo相当,并优于GLONASS;BDS基于地球静止轨道(GEO)、倾斜地球同步轨道(IGSO)及中圆地球轨道(MEO)的星座分布,可提升亚太地区的定位精度和可用性;BDS采用的64进制低密度奇偶校验(LDPC)编码优于其他系统的编码方式,相比GPS的二进制LDPC编码,可带来0.6~1.2 dB的额外增益。

一种CEEMDAN的坐标时间序列降噪方法

针对全球卫星导航系统(GNSS)站坐标时间序列信号成分复杂、噪声难以分离的问题,提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解方法(CEEMDAN)的降噪方法:通过CEEMDAN分解将信号分解为多个不同频率的信号;再以相关系数作为评判标准进行噪声与信号的分离。实验结果表明:与经典经验模态分解方法(EMD)降噪方法相比,CEEMDAN的降噪方法能够获得更精确的坐标时间序列,且不受噪声大小的影响,稳定性更高。

EMD与VMD组合站坐标时间序列降噪方法

针对全球卫星导航系统(GNSS)站坐标时间序列成分复杂难分离,而传统经验模态分解(EMD)方法存在模态混叠问题,提出一种EMD与变分模态分解(VMD)组合降噪方法,可更好地提取有用信号。该方法以EMD方法确定VMD方法的分解层数,首先采用EMD降噪方法分离高频噪声与低频信号,接着采用VMD降噪方法从高频噪声中再次提取信号分量,两次降噪的信号分量之和为降噪后站坐标时间序列。以模拟数据和20个实测站坐标时间序列进行实验分析,多种传统评价指标进行定量评估,结果表明:EMD与VMD的组合降噪方法其降噪效果在一定程度上优于传统EMD降噪方法。

俄全球导航卫星系统今年年底将达21颗

2008年9月25日，格林尼治时间8时49分，一枚“质子-M”火箭从哈萨克斯坦拜科努尔航天中心升空，8时59分，卫星与火箭分离，将3颗Glonass导航卫星成功送入预定轨道，使Glonass全球导航系统目前的在轨卫星数量由16颗增加到19颗。目前这些卫星中，有2颗正在接受维修，1颗即将退役。

北斗卫星导航系统国际民航标准重点问题研究与指标验证

为促进全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)在国际航空领域的应用,国际民航组织(International Civil Aviation Organization,ICAO)正在开展面向北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System,BDS)、美国全球定位系统(Global Positioning System,GPS)、俄罗斯格洛纳斯系统(GLONASS)、欧洲伽利略系统(Galileo)标准与建议措施(SARPs)的研究、验证与升级工作。北斗卫星导航系统自2010年启动标准化工作以来,历时11年,参加了50余次技术会议,提交了90余份、千余页技术文件,涉及2000余项问题,关闭了189项验证指标。重点围绕时间与坐标基准、射频信号特征、空间信号性能等北斗标准国际化推进过程中的重点问题开展论述。北斗时(BeiDou Time,BDT)与国际协调世界时(Universal Time Coordinated,UTC)的偏差保持在50 ns以内(模1 s),北斗坐标系与ITRF-2014之间的差异不超过3 cm;对北斗民用信号落地电平、信号质量、抗干扰能力进行了分析和验证,构建了北斗空间信号畸变模型;最后,明确了北斗在国际民航组织标准与建议措施框架下的服务性能定义和计算方法,并利用系统实际数据验证北斗系统空间信号的性能均满足设计指标要求。以上的分析、模型与验证结果表明,北斗系统具有良好的时空兼容与互操作基础,射频信号质量高、抗干扰能力强,相关内容满足指标要求,能够提供面向国际航空领域的高安全、高完好性导航服务,已写入国际民航组织北斗卫星导航系统标准与建议措施,为我国北斗系统国际化及民航领域推广应用奠定了良好的理论、标准及验证基础。

改进BIC的GNSS站坐标时序有色噪声特性分析

为了有效解决传统的极大似然估计方法存在的未知数多导致结果不准确的问题,提出一种改进BIC的GNSS站坐标时序有色噪声特性分析方法:选取全球范围内100个基准站2008—2022年坐标时序及仿真的100组坐标时序,采用赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)、改进的贝叶斯信息准则(BIC_tp)对不同有色噪声模型进行噪声特性分析,获取基准站坐标序列的最优噪声模型及速度参数;探讨BIC_tp对噪声模型及速度估计的影响。结果表明,基准站坐标序列噪声模型呈现出多样性特征,在北(N)和东(E)方向主要表现为闪烁噪声+白噪声(FNWN)模型,天顶(U)方向主要表现为幂律噪声+白噪声(PLWN)模型;相比于AIC和BIC噪声模型估计准则,BIC_tp方法对有色噪声模型估计具有较高的准确性,尤其是闪烁噪声+随机游走噪声(RW)+白噪声(FNRWWN)模型对全球卫星导航系统(GNSS)站速度不确定度的影响在N与E方向远大于U方向;正确获取模型参数估计的实际不确定度及改正噪声分量对于合理应用GNSS坐标时间序列数据具有重要意义。

顾及三维方向的GNSS坐标时间序列粗差探测方法

针对GNSS坐标时间序列中粗差为三维位置粗差的特点,提出综合三维坐标的迭代最小二乘粗差探测方法。通过实验模拟数据,分别利用3倍中误差(3σ)准则和四分位距(interquartile range,IQR)准则对单方向和综合N、E、U三方向的粗差进行探测。结果表明,2种判别准则中,综合考虑3个方向的探测效果远好于单方向的探测效果,且探测效率均超过95%;3σ准则的探测效率稍高于IQR准则,但误判率也较高。在实测数据中的应用表明,SOPAC(Scrips Orbit and Permanent Array Center)提供的部分raw类型全球IGS站时间序列中粗差占0.1%~4.7%;运用IQR准则综合3个方向的粗差探测得到的时间序列要比cleaned trend类型更加干净。

联合LMD与EMD的GNSS站坐标时间序列去噪方法

针对GNSS站坐标时间序列信噪不易分离的问题,在传统EMD去噪方法的基础上,本文提出了一种联合LMD与EMD的坐标时间序列去噪方法。该方法首先采用LMD分解原始坐标时间序列,基于连续均方误差(CMSE)原则分离高频噪声与低频信号,保持低频分量不变;然后对高频分量进行EMD去噪;最后以2次分解所得低频信号之和作为去噪后时间序列。以仿真数据与8个GNSS基准站实测数据进行试验,通过多种评价指标进行精度评估。结果表明,与传统EMD方法相比,联合LMD与EMD的方法能够更加精确地去除坐标时间序列中的噪声。

基于多变量LSTM的GPS坐标时间序列预测模型

针对全球定位系统(GPS)坐标时间序列预测中存在精度不足的问题,提出一种基于多变量长短时记忆(LSTM)的GPS坐标时间序列预测模型。利用灰色关联度方法对同一地区不同观测站的GPS坐标时间序列数据进行关联度分析,找出与待预测数据(佘山站U向历史数据)关联度较强的数据。将待预测数据和与之关联度较强的其它数据作为多变量预测模型的输入,利用LSTM能够将现有的输入信息与历史输入信息相结合的特性,建立多变量LSTM模型。通过与ARIMA、单变量LSTM模型预测结果比较,证明该方法有更好的预测效果。

伪卫星系统关键技术发展及其应用

全球导航卫星系统(GNSS)在隧道、室内、城市峡谷等复杂环境下服务性能明显降低。在此挑战环境下,伪卫星能用来生成和发送与GNSS系统类似的信号,在GNSS拒止环境下为用户提供位置、速度等不间断的导航信息。此外,可以将伪卫星体制调制成与GNSS一致,用户接收机实现伪卫星/GNSS同步接收,通过与GNSS、惯性导航系统等进行组合导航,实现复杂环境下的GNSS导航定位增强,有望在自动驾驶、室内导航、自动机器人等领域发挥重要作用。

GEONET网络GPS坐标时间序列噪声模型建立与分析

针对全球定位系统(GPS)连续站坐标时间序列噪声模型已在中国大陆构造环境监测网络(CMONOC)中得到广泛的研究与应用,但有关日本地区全球定位系统永久性跟踪站网(GEONET)噪声模型的研究甚少的问题,基于GEONET基准站资料,利用极大似然估计和保守估计准则,建立日本地区最佳噪声模型,并分别利用U检验和速度误差理论,就噪声模型对速度及误差的影响进行详细了分析。结果表明,GEONET各坐标分量具有不同的噪声特性,东(E)、北(N)分量主要表现白噪声与闪烁噪声组合、白噪声与幂律噪声组合;垂直(U)分量主要表现白噪声与幂律噪声组合;相关噪声模型对速度影响较小,在95%置信度下,白噪声与相关噪声估计的速度相等;忽略相关噪声会使速度误差的估计过于乐观,且不同的相关噪声模型估计的速度误差存在一定时变差异性,随着坐标序列跨度的递增而逐步增大。同时,利用相关噪声参数建立的速度误差模型表明,建立日本亚毫米级GPS速度场,E、N分量坐标序列跨度不应低于3 a,U分量不应低于8 a。

BDS-3 PPP-B2b实时精密时间同步方法探讨

针对传统实时精密单点定位(PPP)时间同步方法需要连接互联网,以及对北斗三号全球卫星导航系统(BDS-3)精密单点定位服务信号(PPP-B2b)用于长基线实时时间同步的研究较少的问题,提出一种将PPP-B2b信号用于PPP时间同步的实时时间同步方法:将高精度铷原子钟作为全球卫星导航系统(GNSS)接收机外频标输入,通过GNSS接收机实时接收PPP-B2b改正数,解算接收机钟差并实时调整铷原子钟,输出与时间基准同步的秒脉冲(1PPS)信号,较之传统GNSS接收机输出1PPS有更佳的频率稳定性;设计PPP-B2b时间同步硬件测试平台对提出的PPP-B2b时间同步方法进行测试。结果表明,通过PPP-B2b时间同步方法进行时间传递的精度优于0.2 ns;短基线实测实时时间同步精度优于0.95 ns;卫星模拟器仿短基线精度优于0.87 ns,仿长基线精度优于0.9 ns。

基于Mallat小波的厦门CORS基准站时间序列分析

为了进一步分析连续运行参考站系统(CORS)的稳定性,提出一种CORS基准站时间序列分析方法:以福建省厦门市为例,采用马拉特(Mallat)小波分析方法,对厦门区域基准站(XMCORS)的稳定性进行分析;利用小波方差图和小波功率谱图对时间序列中的周期项进行分析,确定周期和分解尺度,然后进行多尺度分解,设置阈值去噪并重构全球卫星导航系统(GNSS)观测数据的时间序列。结果表明,GNSS观测数据的时间序列具备多周期项特性,软阈值法去噪效果比硬阈值去噪效果更好。

GPS坐标时间序列粗差剔除方法比较分析

为了更加有效地探测和剔除GPS台站位移序列的粗差,对几种常见的GPS坐标时间序列粗差剔除方法进行比较分析:分别采用GPS坐标时间序列中常用的粗差探测方法如5倍中误差法(5σ)、3倍中误差法(3σ)、中位数绝对偏差法、四分位距法对GPS坐标时间序列进行粗差处理分析;并以40个GPS基准站坐标序列为对象进行粗差剔除比较;最后对去除粗差后的GPS坐标序列进行噪声模型分析,总结粗差剔除前后坐标时间序列的最佳噪声模型。实验结果表明,4种粗差探测和剔除方法都能检测出时间序列中的粗差,且以四分位距法的效果最为明显。

全球GPS基准站坐标序列噪声模型估计及其对站速度的影响分析

针对全球定位系统(GPS)基准站坐标序列噪声模型的复杂性及其对站速度估计的不利影响,选取全球范围内的1443个GPS基准站,采用3种常用组合噪声模型并增加广义高斯-马尔科夫(GGM)与白噪声(WN)组合模型来估计GPS站速度参数,并利用改进贝叶斯信息量准则精确识别最优噪声模型。对不同噪声模型假设下的站速度参数进行分析的结果表明:GPS基准站的噪声特性存在多样性,3种常用组合噪声模型都有一定占比,GGM+WN模型占比虽小,但该模型背景下站速度精度较高;而随机游走特性(RW)则会放大站速度不确定度的影响,精确识别两种噪声特性对于站速度精确估计具有重要意义;此外,噪声模型的改变对站速度影响显著,在E、N方向的影响较大,U方向的影响较小。