GPS对流层延迟改正UNB3模型及其精度分析

就GPS对流层延迟改正UNB3模型的天顶延迟模型和Niell映射函数模型进行了详细的探讨,采用C++语言编程,建立了相应的程序模块;在GPS普通单点定位中,比较分析了UNB3模型的修正精度;通过IGS跟踪站的大量数据分析计算表明,UNB3天顶延迟模型的修正精度在平面x、y方向上与Saastamoinen天顶延迟模型相当,在高程H方向上优于Saastamoinen天顶延迟模型。

多模型融合的对流层天顶延迟估计方法

为提高对流层天顶延迟(Zenith Tropospheric Delay,ZTD)估计精度,基于传统对流层天顶延迟建模思路,提出Saastamoinen,Askne和GPT3多模型融合的对流层天顶延迟估计方法。分别采用Saastamoinen和Askne模型估计干延迟和湿延迟,并引入GPT3模型提供温度、气压、水汽压、大气加权平均温度和水汽垂直递减率等气象参数。利用全球大地测量观测系统(Global Geodetic Observing System,GGOS)Atmosphere和国际GNSS服务机构(International GNSS Service,IGS)提供的亚洲区域2016~2018年66个IGS站的对流层天顶延迟数据对本文方法进行评估,结果表明,以GGOS Atmospheres数据为参考时,Sas+Ask+GPT3模型精度(均方根为4.53 cm)较同等条件下的Sas+Ask+UNB3m和Sas+GPT3模型分别提高约29%和19%,以IGS对流层天顶延迟数据为参考时,Sas+Ask+GPT3模型精度(均方根为4.35 cm)较另两种模型分别提高约25%和14%。Sas+Ask+GPT3模型误差具有冬季小、夏季大的季节性特征,且夏季误差明显低于另两种模型。在空间分布上,模型误差随高程或纬度的增加而降低。研究表明,本文方法可用于亚洲区域对流层天顶延迟的高精度实时修正。

大气延迟改正模型在GPS定位测量中的精度分析

对三种对流层延迟改正模型进行分析,与不加对流层延迟改正模型的精度比较。在获取相应的数据后,对GPS数据进行预处理,利用得到的数据进行对比分析,通过分析了解三种模型的优缺点,以及不加对流层延迟改正的后果。可知UNB3为三种模型中精度最好的一个,对流层延迟误差是GPS信号在传播路径上的主要误差。霍式模型与Saas模型的精度较为接近。

GPS对流层改正模型的最新进展及对比分析

对流层延迟是目前GNSS导航定位的主要误差源之一。随着导航用户对精度要求的不断提高和对大气研究的不断深入,近年来国内外相继提出了UNB3m、EGNOS和SHAO等多种对流层改正模型。在分析多种对流层模型异同点的基础上,利用3个IGS站的GPS观测数据对多个模型的精度进行了系统的比对分析。

一种用于中国地区的对流层天顶延迟实时修正模型

针对目前对流层延迟修正受限于探空数据不足导致修正效率低的问题,该文结合Saastamoinen和GPT2w模型构建形成组合模型Sa+GPT2w模型,通过利用GPT2w模型提供的高精度气象数据,实现中国地区对流层天顶延迟(ZTD)的实时修正,克服对探空数据的依赖,并用实测数据对计算结果进行验证。以IGS提供的中国地区2015至2017年ZTD时间序列为评估标准时,Sa+GPT2w模型(bias:1.661 cm, RMS:4.711 cm)的精度较同等条件下的Sa+EGNOS, Sa+UNB3m和Hop+GPT2w模型分别提升50.5%, 41.9%和37.1%;以GGOS Atmo-sphere 2017年ZTD数据为标准时,Sa+GPT2w模型(bias:1.551 cm, RMS:4.859 cm)的精度相对同等条件下的另3种模型分别提升49.5%, 38.5%和46.8%;最后对Sa+EGNOS, Sa+UNB3m和Sa+GPT2w模型在ZTD修正中误差结果的时空分布特征进行分析。研究结果可为在中国地区的导航定位、大气折射研究中,应用不同气象参数模型进行ZTD修正的有效性和可能达到的精度提供参考。

基于卫星导航系统的对流层模型分析

对流层误差是卫星导航系统中十分重要的误差源之一,也是卫星导航系统仿真和应用的重要研究课题。介绍了对流层对卫星导航定位的影响,阐述了对对流层模型分析验证的重要意义,分析了UNB3模型、Hopfield模型和双指数模型的原理,并与实测双指数模型进行了比较分析,验证了UNB3模型和Hopfield模型在中国区域使用的有效性,为卫星导航系统仿真及信号模拟提供了有力的依据。

桂林地区暴雨天气下两种对流层模型的适用性分析

针对对流层延迟误差改正模型在不同区域的影响各不相同,为分析常用的GPT2w和UNB3m模型在桂林地区暴雨天气下的适用性,以暴雨频发的2017年6—7月为研究时段,基于桂林地区该时间段内8个CORS基准站解算的对流层天顶总延迟(ZTD)产品为参考值,对模型在桂林地区暴雨天气下的适用性进行分析。结果表明:在暴雨天气下,GPT2w-1和GPT2w-5模型的平均偏差BIAS分别为-2.94和-4.37 cm,RMS分别为3.77和4.86 cm,而UNB3m表现出较大的平均偏差(-11.26 cm)和RMS(11.37 cm);相比暴雨天气,GPT2w-1、GPT2w-5和UNB3m模型在晴朗天气下的精度(RMS值)分别提高了1.18、2.52和3.95 cm。综合分析发现,常用GNSS对流层延迟模型在晴朗天气下的精度及稳定性普遍要优于暴雨天气,同时在桂林地区暴雨天气下GPT2w模型的精度及稳定性都优于UNB3m模型。因此,在桂林地区暴雨天气下GPT2w相较于UNB3m模型具有更好的适用性。

一种优化的对流层天顶延迟融合模型FZTD

对流层延迟是影响全球卫星导航系统(GNSS)定位精度的主要误差源之一,模型修正法是目前削弱对流层延迟影响的主要方法.以简单易用的角度为切入点,综合UNB3模型的简易性和GPT2w模型的高精度特点,构建一种简易且精度较高的对流层天顶延迟融合模型(FZTD).并利用多年的国际GNSS服务(IGS)对流层天顶延迟(ZTD)数据对该模型精度进行了验证.结果表明FZTD模型的均方根(RMS)与平均偏差(bias)值分别为4.4 cm和-0.3 cm,均小于传统模型UNB3m(RMS:5.1 cm,bias:1.1 cm)和EGNOS(RMS:5.1 cm,bias:0.3 cm),定位精度提高了14%,而且在南半球提高尤为明显,特别在南极地区,精度提高了近3倍,弥补了传统模型在南北半球精度差异大的不足.新模型总气象参数仅为120个比GPT2w模型急剧减少,与传统模型相当,为GNSS实时导航定位终端的预定义对流层延迟改正提供了更优的选择.

基于改进射线描迹法的对流层斜延迟估计

该文针对传统对流层延迟模型和射线描迹法在估计对流层延迟方面的局限性,如效率低、成本高、精度受地表参数和探空数据限制等不足,提出一种基于改进射线描迹法的对流层斜延迟估计方法。该方法结合中纬度大气模式气象参数公式和UNB3m气象参数模型,改进了射线描迹法中折射率剖面的计算,克服了气象数据对射线描迹法的限制。选取亚洲地区10个站点2012年的气象数据,分别采用改进射线描迹法和传统对流层延迟模型估计各个站天顶方向至4?高度角区间15个方向的对流层斜延迟,并与基于探空数据获取的对流层斜延迟真值进行比较,计算结果表明该方法的估计精度优于传统对流层延迟模型,为非气象数据情况下对流层斜延迟实时估计提供了新的思路。

基于GNSS基准站网的对流层延迟建模

针对在卫星导航定位中,通常采用对流层模型进行,对流层延迟误差修正的现状,该文研究了一种基于GNSS基准站网的对流层延迟建模方法,并基于此方法利用日本地区GENET参考网约737个站5a的GNSS-ZTD序列建立了区域对流层模型ZTDM-JPN,并将ZTDM-JPN模型应用于GPS及北斗定位实验,分析了其在GPS及北斗定位中的实际应用性能。通过与国际上常用的对流层模型EGNOS、UNB3m作比较,结果表明,ZTDM-JPN模型的模拟精度较相同条件下的EGNOS与UNB3m模型分别提升约26%和21%,从而验证了该建模方法的可行性与优越性。