大规模GNSS网多进程并行解算研究

针对大规模GNSS网常规数据处理时效性差、效率低的问题,基于GAMIT/GLOBK软件,利用进程池技术从多时段与多子网2个维度分别设计共享内存模型数据并行算法,并融合实现大规模GNSS网在时间域和空间域上的时空一体化双层并行解决方案。该方案可突破软件传统串行处理GNSS数据时效性差、多核计算资源利用率低的限制,在测试环境下最大加速比高达19.39,可充分挖掘计算机算力,大幅提升大规模GNSS网数据处理的时效性。

基于Kalman滤波的大规模GNSS网参数估计方法

针对传统方法存在的缺陷,研究了利用Kalman滤波技术进行大规模GNSS网参数(主要包括测站位置参数、卫星轨道参数及极移参数)估计的理论方法与关键技术,并利用40个全球均匀分布的IGS站多天的观测数据对理论成果进行了验证。结果表明,本文估计得到的测站位置参数与IGS结果各分量较差的RMS值分别为0.85、1.1、1.21 cm,得到的卫星轨道参数外推1 h后与IGS最终星历各分量较差的RMS值分别为9.8、8.6、7.2 cm,得到的极移参数与IERS结果的较差基本在1 mas之内;该方法具有较高的估值精度,可有效地用于GNSS网各类参数的估计。

大规模GNSS基准站网快速同步处理方法研究

目前我国GNSS连续运行基准站网已基本建设完毕,全国范围内建设完成约2000个GNSS连续运行基准站。随着站点规模的加大,数据计算的效率也迫切需要提高,采用传统的高精度数据处理软件已适应不了大规模GNSS网的数据解算要求。本文基于BERNESE5.2软件研究了我国"陆态网络工程"260个基准站的大规模GNSS网同步数据处理方法,通过修改源程序及利用并行计算技术,成功实现了陆态网络基准站快速、高效、高精度的数据计算能力。实例验证表明,陆态网络单天260个站的数据在无需分区的情况下,可在1 h内获得全球框架下的约束解,解算的框架点坐标精度在毫米量级,大大提高了国家数据中心的大规模GNSS网数据处理能力。

利用双差的超大GNSS基准站网解算方法改进

针对GNSS超大网解算中的划分子网问题,分析了GAMIT软件子网划分模块(NETSEL)算法的局限性。在此基础上,提出了顾及站点分布的区域性与不均匀性的移动格网密度法。以中国大陆构造环境监测网络站点数据为例,算例结果表明,该方法有效削弱了子网划分不合理情况造成的影响,增强了子网结构的可靠性与站点的精度。

一种基于星间单差模糊度固定的载波伪距生成方法

随着测站和卫星数量的不断增加,大规模GNSS网的数据处理面临越来越大的挑战。将载波相位观测量转化为载波伪距是提高大规模GNSS网数据处理效率的有效方法。本文提出在精密单点定位基础上进行星间单差模糊度固定生成载波伪距的方法。采用中国大陆构造环境监测网络(陆态网)观测数据进行了验证。结果表明,对于包含252个测站的观测网,采用载波伪距进行整网解的处理时间不超过20min。剔除异常测站后,240个陆态网测站的月坐标重复精度在N、E和U方向的均值分别为0.74、0.85和2.53mm,略优于原始数据整网解的结果。本文还探讨了采用原始数据和载波伪距进行整网解的关系,利用带约束条件的观测模型对不同方法生成的载波伪距应用于整网解的原理进行统一解释,并指出了载波伪距整网解与原始数据整网解的理论等效性。