GPT3模型对大高差中长距离RTK的影响分析

对流层延迟是大高差环境下实时动态定位(RTK)的主要误差源,严重影响了RTK的定位精度。为有效抑制大高差环境下对流层延迟对RTK定位的不利影响,提出提升RTK定位性能的合理方案。本文以香港连续运行卫星定位服务综合系统(CORS)站为例,评估了第三代全球气压气温模型(GPT3)在不同季节不同高差基线的对流层模型精度,并在此基础上对比分析了引入GPT3模型约束前后的中长距离RTK的定位性能。结果表明:香港地区19~34 km中长基线相对对流层总延迟的量级在厘米级到分米级,严重影响RTK定位结果。GPT3模型在香港地区的误差在±1 cm之间,可以作为先验对流层信息进行约束。加入GPT3模型的约束后,四条基线的BDS和BDS/GPS组合的RTK定位U分量的精度均有显著提升,BDS提升了35.1%、32.7%、32.3%和56.9%,BDS/GPS提升了29.1%、26.1%、31.2%和63.3%;四条基线的单BDS模糊度固定率分别提升了5.7%、2.6%、6.4%和4.5%,而BDS/GPS组合基本没有影响。此外,先验方差的取值对大高差基线有一定影响,在对流层活跃的月份须根据统计的大气建模误差及时更新先验方差。