基于长短时记忆神经网络的Multi-GNSS卫星钟差建模预报

针对卫星钟差预报中二次多项式模型存在易受噪声干扰、预报精度不高的问题,构建一种基于长短时记忆神经网络的multi-GNSS卫星钟差预报模型,并分析不同卫星系统、不同钟类型基于不同建模方案的模型精度。为验证该模型的有效性和可行性,利用LSTM模型、QP模型、QP-LSTM模型分别基于12 h和24 h钟差序列进行建模,预报1 h、3 h、6 h、12 h钟差。结果表明,LSTM模型建模24 h、预报1 h精度最高。multi-GNSS卫星钟差LSTM预报模型中Galileo系统精度最高,其次为BDS-2系统和GPS系统,GLONASS系统精度最低,精度分别为0.018 ns、0.069 ns、0.133 ns、0.242 ns。不同原子钟预报精度不同,氢原子钟预报精度优于铷原子钟、铯原子钟。LSTM神经网络模型预报精度相较于QP-LSTM模型提升27%,相较于QP模型提升36%。

基于Anubis的Multi-GNSS观测质量评估与可视化表达

为满足Multi-GNSS观测数据质量评估的需求,基于G-Nut/Anubis和MATLAB软件开发了多指标量化与可视化表达程序KMQC。该程序能够显著改善原生Anubis存在的交互性差和可视化性能低等问题,可便捷地输出BDS、GPS和GLONASS等系统的观测质量分析图表。本研究采集了KMCORS中3个基准站2022年7d的RNX3观测数据,对KMQC的性能进行测试。结果表明,该程序可高效输出CORS站的Multi-GNSS观测数据评估结果,并能够通过各型图表进行直观表达。因此,该软件能够显著降低多元GNSS观测数据的质量检核难度,可有效辅助质检部门及时监控CORS系统的运行健康度。

基于三频观测的Multi_GNSS载波相位特性分析

载波相位观测噪声和多径误差是衡量载波相位观测数据质量的重要指标。采用三频消电离层无几何组合对GPS、BDS和Galileo系统的载波相位观测噪声和多径误差进行计算。选取IGS ARHT和MGO2两测站2021年连续30 d的数据,对上述GNSS系统的载波相位观测噪声和多径误差特性进行了分析,采用高阶谐函数对GPS Block IIF卫星的频间钟偏差进行模型化以降低其对DIF的影响,结论显示,各系统的DIF组合均方根值随着仰角的增大逐渐减小,在高仰角区间内比低仰角区间下降约90%;受残余IFCB的影响,GPS系统的DIF组合均方根值最大,约为BDS-2系统的3—7倍,约为BDS-3和GAL系统的20倍。

地基BDS/GNSS水汽监测在水利领域的研究进展与展望

地球上几乎所有的水汽都集中在对流层,水汽含量对全球气温、降水等气象要素都有很大的影响,在一定程度上可以影响地球气候变化,在全球范围内调节热量平衡.对对流层水汽监测、水资源管理、极端天气预警和气候变化研究等具有十分重要的作用.在北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System, BDS)/GNSS技术持续发展和完善的过程中,BDS/GNSS大气可降水量反演(precipitable water vapor,PWV)逐渐成为一种新型的水汽探测技术,相较于传统水汽探测技术可实现对水汽高精度、近实时的监测.本文对BDS/GNSS PWV反演的发展历程及研究现状进行了系统地综述,阐明其反演原理与方法,主要从高精度水汽监测、降水短临预报、气候变化及旱涝监测方面分析地基BDS/GNSS水汽监测在水利领域中的应用与发展方向.

双线程滑动窗口多系统GNSS超快精密定轨实现及评估

全球导航卫星系统(GNSS)超快精密定轨为GNSS实时应用提供了高精度空间基准。基于天地协同定位、导航与授时(PNT)网络服务中心实现了四系统GNSS卫星超快精密定轨,并对定轨结果进行精度评价。介绍了天地协同PNT网络的概念内涵以及网络服务中心部署的超快精密定轨软件架构和详细功能,并针对实时应用需求提出了一种双线程滑动窗口超快精密定轨策略。最后利用重叠弧段比较、与外部轨道产品比较以及卫星激光测距(SLR)检核3种方式对定轨结果进行了精度评价。结果表明,与武汉大学分析中心的最终事后精密轨道产品相比,四系统GNSS MEO卫星预报6 h弧段的径向均方根(RMS)误差整体在2~5 cm水平,BDS2 IGSO卫星最小一维RMS误差在10~15 cm水平;GPS和Galileo卫星的SLR检核残差均值在1~3 cm水平,标准差在3~6 cm水平,能够满足后续厘米级实时应用对空间基准的精度需求。

基于多GNSS融合的远程时频源驯服控制方法研究

针对目前时频源驯服控制存在的传递误差影响因素多、依赖单向授时等问题,研究基于GNSS共视的远程时频信号复现与驯服控制方法,分析卫星时差与仰角对应关系,确定卫星权重值的大小,提出一种基于卫星观测仰角的融合及验证方案,降低了多径效应带来的误差。提出融合驯服控制算法与实施策略,设计一种基于多GNSS系统融合方案,并通过多GNSS系统、多频点数据融合试验,验证了方案可行性,提高了时间频率源驯服性能。

车载GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合导航方法

为提升复杂环境下低成本车载导航系统的容错性能,本文研究了基于次优增益融合(SGF)算法的GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法。该方法首先根据阿克曼转向几何建立了四轮里程计测速补偿模型,提升了惯性测量单元(IMU)安装中心处的前向和侧向测速精度;然后设计了基于卡方检验统计量的故障检测与分类准则,充分利用了可获取的观测信息;最后构建了随机模型和信息分配因子(ISF)弹性优化模型,分别从传感器层和决策层减少了异常观测的影响,实现了车载多源信息的弹性融合。通过实际跑车数据对GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法进行测试验证。试验结果表明,本文方法能有效减少子系统故障对全局状态估计的影响,提升复杂环境下系统的容错性能。此外,与经典的联邦卡尔曼滤波(FKF)算法相比,SGF算法全局融合精度损失有限,计算效率却显著提升,有利于多源信息弹性融合的实际工程应用。

SSA-VMD与小波分解结合的GNSS坐标时序降噪方法

利用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化变分模态分解(VMD),然后结合小波分解(WD),提出一种GNSS坐标时间序列降噪方法IVMD-WD。利用仿真信号和10个基准站的实测数据进行GNSS坐标时间序列降噪实验。结果表明,IVMD-WD方法的降噪效果优于经验模态分解(EMD)、集合经验模态分解(EEMD)和WD,能够更加有效地剔除GNSS坐标时间序列中的噪声。

基于多参数自适应VMD的GNSS形变监测序列分解

针对结构健康监测场景下,全球导航卫星系统(GNSS)形变监测序列中各类特征相互混叠,难以进行特征提取与独立分析的问题,提出一种基于多参数自适应变分模态分解(MA-VMD)的时间序列分解算法。首先对变分模态分解(VMD)算法中多项参数对分解结果的影响进行了综合分析;然后从原始序列以及分解结果的频域特性出发,自适应调整分解模态数、惩罚因子、初始中心频率及拉格朗日乘子四组参数,建立MA-VMD算法。仿真序列实验表明,MA-VMD算法的序列分解结果与真实值之间的互相关系数为98.77%、均方根误差为0.1365 mm,均接近全局最优,并显著优于经验模态分解、奇异谱分析、改进变分模态分解等算法。最后基于实测GNSS变形监测数据验证了所提算法在工程应用上的有效性。

一种GNSS/加速度计数据融合方法探讨

针对目前桥梁施工合拢过程中的关键技术挂篮安全监测的方法主要利用全站仪和水准仪等传统设备,人员成本高,效率低,且难以满足实时监测等问题,提出一种GNSS/加速度计数据融合方法:分析全球卫星导航系统(GNSS)由于其具有无须通视、全天候以及能够直接测量点的三维坐标等优点,已广泛应用于变形监测领域,但受多路径、采样率等因素影响,对高频振动不敏感,而加速度计具有高采样率、性能稳定等优点,但其对低频信息不敏感;结合2种传感器的优势,利用基于Rauch-Tung-Striebel(RTS)平滑的多速率抗差卡尔曼滤波方法对GNSS和加速度数据进行融合处理。实验结果表明,该方法可有效提高GNSS挂篮振动监测的采样率和精度。

GNSS与多传感器集成的尾矿库监测系统设计

尾矿库发生灾害造成人员伤亡和财产损失较大,如何对尾矿库施行监测已经成为世界范围内讨论的问题。使用搭载i.MX6ULL处理器的Linux系统进行嵌入式开发,通过对嵌入式数据采集系统、云服务器后台程序和用户端远程监测程序三部分设计,完成了一种GNSS与多传感器集成的尾矿库监测系统。该系统具有GNSS高精度位移、雨量、倾斜、孔隙压力和水位的数据采集,云平台数据传输与存储,用户远程控制与实时监测的功能。通过进行实地模拟实验,结果表明该系统运行稳定、可靠性高、各传感器精度达到规范要求,满足对尾矿库远程监测的需求。

利用SG平滑滤波优化GNSS-R潮位反演

利用全球导航卫星系统反射(GNSS-R)信号进行潮位反演时,需要对多路径频率进行估计.常规反演方法仅对主频率估计,因此存在数据利用率低、反演结果时间分辨率不足的问题.为解决该问题,本文利用Savitzky-Golay(SG)平滑滤波优化GNSS-R潮位反演.首先,利用Lomb-Scargle周期图(LSP)法提取信号功率的前4个频率f_(1)~f_(4),并反演它们对应的潮位值;然后,利用SG平滑滤波方法提取最佳反演结果;最后,以法国BRST站和MAYG站30 d的数据验证算法的有效性.通过与LSP法和窗口LSP(WINLSP)法进行对比,结果表明:相比LSP法,滤波后BRST站和MAYG站的日均反演值数量分别提升34.3%和19.6%,反演值的最大时间间隔分别减少43.2%和29.4%,RMSE值变化不大;相比WINLSP法,滤波后BRST站和MAYG站的日均反演值数量分别提升24.2%和45.9%,反演值最大时间间隔分别减少25.4%和28.6%,RMSE值均减少了7 cm.总体而言,该方法能够在保证精度的前提下提高反演结果的数量,同时提高了数据的利用率和潮位反演的时间分辨率.

GNSS-IR多星融合的稳健回归土壤湿度反演方法

全球卫星导航系统干涉测量法(GNSS-IR)能够利用直/反射卫星信号间的干涉信息分析提取土壤湿度、海面高度等有效信息。针对传统线性回归方法在土壤湿度反演过程中出现的拟合模型随异常观测值偏移的问题,本文提出了利用稳健回归方法降低异常值权重,以达到减小或抵消异常观测数据对观测结果的影响。为验证模型的适用范围,本文在稳健回归的基础上进行了多星融合试验,有效提高了土壤湿度反演精度。结果表明,与传统线性回归方法相比,本文提出的方法在单颗卫星时RMSE和MAE平均降低8.38%和8.91%,在两颗卫星时RMSE和MAE平均降低15.18%和16.42%,在三颗卫星时RMSE和MAE平均降低21.00%和22.97%,在四颗卫星时RMSE和MAE平均降低26.25%和28.71%。

一种稳健最小二乘支持向量机GNSS-IR土壤湿度反演方法

全球卫星导航系统干涉测量(global navigation satellite system interferometric reflectometry,GNSS-IR)是一种新型的遥感技术,可利用多径信噪比序列的延迟相位值反演土壤湿度值,其延迟相位求解通常使用信赖域算法,该算法一定程度依赖初值设定。文章先使用遗传算法求解出延迟相位粗略值,再将该数值作为信赖域的初值用于迭代计算,提升了部分卫星延迟相位的求解精度及稳定性。此外,针对多径信噪比序列易受环境因素影响引入粗差,进而影响模型反演精度,文章采用稳健最小二乘支持向量机作为反演模型,同时又考虑到多星融合的时空尺度优势,将该模型分别做了单星反演至五星融合反演,并与最小二乘支持向量机模型做对比。分析结果表明,当三星融合时该模型提升精度最为明显,MAE最高可降低15.6%,RMSE最高可降低12.0%。

利用Multi-GNSS估计天顶对流层延迟

利用PPP技术估计对流层延迟,并设计实验对比分析了各单系统和多系统组合下对流层延迟的估计精度;讨论了不同对流层投影函数对对流层延迟估值的影响;最后以武汉市为例,探讨了对流层延迟与季节变化的相关性。结果表明,利用PPP估计的GPS ZTD、BDS ZTD、GLONASS ZTD、GPS/BDS ZTD、GPS/GLONASS ZTD、GPS/BDS/GLONASS ZTD精度均优于2 cm,且组合系统估计的对流层延迟明显比单系统稳定,精度明显提高;不同对流层投影函数对单系统估计影响较大,对组合系统估计影响较小;武汉市夏季对流层延迟大于冬季,但冬季对流层延迟的湿延迟变化较大,夏季对流层延迟的湿延迟变化小。

GNSS多系统RTK授时性能分析

RTK授时不依赖实时精密星历,精度高、实现简单,在短距离精密授时与时间同步中具有突出的应用潜力。针对城域环境下单系统RTK授时可能面临可用卫星数量较少、收敛时间较长等问题,验证分析了GNSS多系统RTK授时性能。基于中国科学院国家授时中心时间频率资源和3个GNSS跟踪站的BDS-3、GPS和Galileo观测数据开展多系统RTK授时试验,涉及动态、静态和固定站坐标3种模式,并从授时精度、收敛时间和稳定度3个方面展开分析。两条基线的试验结果表明:与光纤双向时间频率传递结果相比,动态模式下,多系统单频授时差异STD较GPS单系统分别提高9.13%和9.01%,静态模式分别提高6.09%和11.76%,固定站坐标模式分别提高3.04%和5.79%,多系统单频RTK授时的授时结果差异STD优于0.25 ns,双频优于0.15 ns;多系统融合使得RTK授时的收敛时间与GPS单系统相比至少缩短25%以上,静态模式下双频RTK收敛时间缩短最多,两条基线分别缩短66.9%和67.8%;3种模式多系统站间钟差的万秒稳均进入10-15量级,动态模式和静态模式下短期稳定度相比GPS单系统有明显改善,但随着平均时间的增长,这种改善也在逐渐减弱。试验结果可为城域环境下GNSS多系统RTK授时的应用推广提供一定的参考。

GNSS RTK定位技术的发展历程和机遇

实时动态载波相位差分定位技术(RTK)凭借其算法简单、收敛快、定位精度高和可靠性强等优点被广泛应用于测绘、监测、导航等方面。随着全球导航卫星系统(GNSS)的不断发展和完善,基于GNSS的RTK技术在理论算法、工程应用、数据处理等方面也取得了巨大的进步。本文对RTK定位技术进行详细综述,重点介绍长基线RTK定位技术、多频多系统、部分模糊度固定算法、网络RTK定位技术和单频RTK算法的发展历程,总结了影响RTK定位精度和可靠性的关键因素,并讨论了卫星导航系统的进一步建设以及传感器技术的不断优化,给RTK技术带来的新发展机遇。

结合机器学习的GNSS-IR多卫星双频组合土壤湿度反演

为提高土壤湿度反演精度,并克服基于单一卫星、单一频点开展土壤湿度反演存在的不足,本文提出了一种结合机器学习的GNSS-IR多卫星双频组合土壤湿度反演方法,将GNSS卫星L1、L2频点上SNR作为数据源进行土壤湿度反演研究,采用BP和RBF神经网络算法构建土壤湿度预测模型,并与一元线性回归预测模型进行对比分析。试验结果表明:(1)相对于单卫星而言,多卫星组合的土壤湿度反演增加了有效卫星利用率,并提高了土壤湿度反演的精度;(2)多星组合的L1、L2双频均值融合延迟相位观测值与土壤湿度的相关系数为0.956,均优于L1、L2频点反演结果;(3)BP、RBF神经网络模型预测结果精度均优于ULR模型预测结果。

GNSS-IR解译地表环境参数研究进展及展望

全球卫星导航系统(GNSS)具有全天候、近实时、高精度的特点,可持续发射L波段信号,广泛应用于定位、导航和授时(PNT).随着GNSS研究与应用的不断深入,全球定位系统干涉反射(GNSS-IR)技术为地表参数探测提供了一种全新的手段.GNSS无线电导航信号经不同地表介质(如土壤、积雪、水面等)反射后,被反射的GNSS多路径信号承载反射面的特性信息,通过对GNSS反射信号中振幅、相位和频率等参数的分析,可有效获取地表反射面的物理参数.GNSS-IR作为当前GNSS和遥感领域的研究热点,取得了一些研究进展和成果.本文详细介绍了GNSS-IR原理和方法及该技术在土壤湿度、植被、积雪和水位等方面的应用进展,并在此基础上,提出GNSS-IR研究中存在的问题及发展方向.

地影期间Multi-GNSS精密轨道精度分析

IGS MGEX不同分析中心在事后精密定轨中采用不同的模型及策略,目前暂无统一合并的Multi-GNSS精密产品。本文采用三种策略分别研究GPS、Galileo和BDS产品精度及特性,为用户在使用不同产品时提供参考。首先,将GPS产品与IGS事后精密产品比较,除JAXA中心的qzf产品以外,所有中心GPS轨道产品精度为2.5cm。其次,选取GFZ中心产品作为参考,其它所有中心Galileo轨道产品RMS约为15cm;各分析中心BDS卫星轨道精度存在差异,尤其当卫星处于地影期时差异更为明显。第三,计算连续两天轨道的不连续性评价各中心Galileo和BDS轨道产品精度,结果表明TUM中心Galileo卫星轨道精度最高,COD中心完全光照中的BDS卫星精度最高,但当BDS卫星处于日蚀期时,GFZ和WUM中心轨道精度较高。