融合GNSS和InSAR数据提高InSAR监测精度

GNSS数据反演的生成大气延迟或卫星轨道误差模型能够改正InSAR监测精度,但是大气延迟或卫星轨道误差模型需要用GNSS数据进行反演。GNSS数据反演的模型不仅计算量大,而且过程复杂。为了解决GNSS数据改正Insar误差的缺点,提出使用Kriging Kalman Filter模型融合GNSS和Insar数据的方法。该方法考虑了GNSS和InSAR数据的时空相关性,从而提高Insar监测精度。在GNSS和Insar数据融合实验中,融合沉降时间序列数据相比原始Insar沉降时间序列数据更趋近GNSS参考站的沉降时间趋势。

基于SINS/GNSS的航空矢量重力测量数据处理方法研究

航空矢量重力测量是未来高效测定中高频地球重力场信息的先进技术,与地面重力测量、海洋重力测量和卫星重力测量技术相互补充。本文介绍了基于捷联惯性导航系统/全球卫星导航系统(SINS/GNSS)的航空矢量重力测量的原理,重点讨论了航空矢量重力测量的数据预处理、数据归算、带限地形影响、向下延拓及大地水准面确定等问题,为发展我国航空矢量重力测量技术提供参考。

GNSS卫星导航地基增强系统与位置云服务关键技术

针对地基增强系统自主研发了高精度增强参考站网络位置服务平台,通过与国际上代表性的平台系统比测,结果表明:网络RTK服务的初始化时间基本一致,相同测试点两个系统的精度相当,均实现了厘米级的RTK定位.北斗与GPS联合数据处理结果表明:联合解的57条基线在X、Z方向均优于1 mm,Y方向优于2 mm.与北斗和GPS单独解算相比,联合解算分别有55条和53条基线精度得到了改善,占总体的96.5%和93.0%.针对大规模CORS网络的多模GNSS数据融合、处理与位置服务问题,提出了建立位置无关服务和资源池的位置云服务的思想,实现数据处理与分析能力共享、多样性服务、广域无缝定位连接,为广域分布式CORS网络的信息获取、共享、处理和分析等提供了全新的理论基础.

顾及轨道误差BDS/GPS实时钟差融合估计的观测权函数设计

实时钟差产品是高精度广域差分位置服务(亚米级、分米级、厘米级)的基础产品,本文针对BDS/GPS轨道精度差异,设计了一种顾及轨道精度差异观测权函数,优化了实时钟差估计的随机模型,在此基础上基于非差法实现了BDS/GPS联合的实时钟差估计。采用MGEX和iGMAS跟踪站的实时观测数据进行实时钟差解算,并与iGMAS产品综合中心提供的事后精密钟差产品进行了比较分析。结果表明:基于该方法估计的钟差精度对单GPS、单BDS和BDS/GPS融合都有提高,其中BDS钟差精度整体较GPS更为显著,提高幅度约12.8%,其中IGSO/MEO更为突出,提高幅度约20%,验证了方法的有效性。

函数模型约束和随机模型约束对融合解的影响分析及程序实现

为了研究函数模型约束与随机模型约束对平差结果的影响,并通过MATLAB语言编程实现,首先,围绕有无模型约束对参数最小二乘估计解的精度影响,分别讨论了无任何约束、仅含函数模型约束和仅含随机模型约束对参数解的影响,并与双约束的参数解相比较,得出约束本身的误差将严重影响参数估计。其次,基于MATLAB平台编写了双约束的三角网平差算法和GNSS数据融合平差软件。最后,利用2个实例验证了本文的推论正确。