GPS精密点定位的数据处理外文翻译资料

 2022-04-17 23:05:31

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GPS精密点定位的数据处理

胡从伟1,2，陈武1，高珊1，陈永琦1，丁庚利1

（1.香港理工大学土地测量与地理信息系，中国香港九龙; 2.同济大学土木工程学院，上海，200092）

摘要：在精密点定位（PPP）的数据处理中，常用的是无差分法。 GPS测量如何可以与卫星或不同的观测时期不同。 从理论上讲，这些差异化方法在数学上应该是等价的。 使用24小时GPS观测，研究不同PPP数据模型的定位性能，包括无差异（UD），卫星差异（SD），时差（TD）和时间卫星差异（TSD）。 将这四种模型的定位精度，模糊度收敛性和对流层延迟估计相互比较。

关键词：GPS; 精确点定位; 错误模型

中图分类号：V249.3 文档代码：A 文章ID：1005-1120（2005）02-0124-08

介绍

随着国际GPS服务（IGSs）轨道和卫星时钟误差产品的改进，精确点定位（PPP）技术近年来备受关注[1-3]。 已经证明，在静态定位中，通过PPP技术可以实现厘米级的定位精度。这与传统的相对定位相媲美，而采用PPP技术的计算效率可以通过大规模GPS网络显着提高[4]。对于精确的低地球轨道（LEO）测量和车辆在陆地上的定位，获得了十分位阶运动学PPP方法[1,5,6]。 在相对定位模式下，大多数GPS误差可以被抵消或显着减少。因此，一些GPS误差来源，如地球潮汐，相位振荡效应和卫星天线偏移，对于短基线相对定位并不重要。然而，由于PPP技术试图通过单个GPS接收器来确定一个点的绝对位置，所以必须考虑过敏源。 所有主要的GPS误差修正模型在文献[2]中都有讨论。在PPP算法中，大多数研究人员使用原始载波相位测量（或无差异（UD）载波相位）同时求解接收机定位，对流层延迟参数和接收机时钟。另一种数据类型是码相无电离层组合，旨在加快收敛速度[7]。另一方面，在相对定位中，广泛使用单差分，双差分和三差分可观测量来消除观测模型中的一些参数并减少测量中的误差。特别是双差分方法已被广泛接受为标准数据处理模型，因为该方法显着减少了误差对载波相位测量的影响，并保留了模糊性的整数性质。将模糊度修正为正确的整数可以提高GPS定位精度并缩短观察时间。在PPP数据处理中，虽然模糊不再是整数，但可以将载波相位测量结合起来以形成卫星差值（SD），时间差值（TD）和时间卫星差值（TSD），以消除一些观测模型中的参数。然而，由于PPP模型中的模糊不是整数，使用这些差异模型有什么好处？ 本文将这些模型应用到实际的GPS观测中，并检查定位性能。

1 PPP技术的基本观测模型

1.1 UD模型和错误更正

GPS载波相位测量是卫星载波和接收振荡器相位之间的相位差。相位测量受地球大气折射的影响，即电离层和对流层延迟。电离层延迟是信号频率的函数，因此L1和L2载波相位测量的无电离层组合通常用于消除测量中电离层延迟的一阶。 由于无电离层观测值仅包括从卫星到接收机的测量，因此通常称为UD模型。 无电离层UD模型的观测方程可写为[8,9]

这里是以米为单位的无电离层载波相位观测值; d接收机与卫星之间的距离; N无电离层载波相位模糊; Delta;tr接收器时钟错误; Delta;tk卫星时钟误差; Tr天顶对流层延迟; m（z）映射函数，即Neil映射函数[10]; 时代时间指数; c光速; 和X测量噪声。

在等式（1），可以从IGS获得卫星坐标和时钟误差参数。因此，在UD模型中要估计的参数是台站坐标（X，Y，Z），接收机时钟误差Delta;tr，模糊度N和对流层天顶路径延迟Tr（t）。由于无电离层的组合，不确定性的整数性不再保留。另外，接收机时钟误差必须按时期估计出时间。随着对流层延迟时间的变化相对较慢，对流层天顶路径延迟参数可以在短时间内（即15分钟或1小时）作为恒定参数处理。或者，可以使用随机行走模型来描述对流层天顶延迟的行为[2]。 从方程（1），接收机时钟和模糊度是线性相关的。因此，该方程是不适应的，并且接收器时钟的估计和模糊不能被分开。为了通过历元估计绝对接收机时钟误差时期，必须添加具有较小权重的代码测量以克服基于方程式的正态方程矩阵的不足。

在GPS相对定位模式下，差分过程可显着消除或减少测量误差，如轨道和卫星时钟误差，大气延迟。另一方面，在PPP数据处理中，这些错误需要建模。 在PPP数据处理中，必须考虑一些可能被忽略的差错修正或差分定位中较不重要的误差修正，如固体地球潮汐，卫星天线偏移，相位积分和海洋负载等。这些误差影响的详细校正模型可以在参考文献中找到。[2,11-13]。

固体潮校正是指由月球和太阳引力吸引力引起的场地位移变形，其中包含依赖纬度的永久位移和周期性部分。 根据车站的位置，月球和太阳的位置以及一天的时间，它可以在径向上达到30厘米，在水平方向上达到5厘米。 三维坐标的固体潮校正可以表示为[14]

其中Delta;r=（Delta;x，Delta;y，Delta;z）T是电台坐标的三维校正; GM地球的引力参数; d 1站点的地心距和r向量d 1。GMj是月球（j = 2）和太阳（j = 3）的重力参数; dj月球和太阳的地心距离; l2和h2为名义二阶Love和Shida无量纲数（0.609,0.085），h，lambda;为站点的经纬度（正东）。theta;g是格林威治平均恒星时间。

图1（a，b）显示了一个地球固定系统在一天内对两个台站ALGO和HK FN进行三维校正，一个在北美和一个在香港。ALGO的校正组件约为plusmn;12厘米，HKFN的校正组件约为plusmn;15厘米。 很显然，不同地点，不同时间的固体潮在时间和振幅上都有所不同。

图1一个地球固定系统中两个站点的三维固体潮固定校正

卫星天线偏移量来自卫星质量中心和天线相位中心之间的差异。 卫星天线偏移对于II / IIA块为（0.279,0.000,1.203）m，对于天线体帧中的IIR块为（0.000,0.000,0.000）m，并且校正在地球固定系统中取决于接收器的几何形状，卫星和太阳。 可以将卫星坐标的三维校正Delta;rsat=（Delta;x，Delta;y，Delta;z）表示为卫星rsat =（xsat，ysat，zsat）T和太阳rsun =（xsun，ysun）的地心坐标的函数，zsun）T [13]

其中

图2显示了GPS卫星PRN04在4h时间内的地球固定系统中的3-D校正。 在此期间，卫星的修正组件约为1米。 由于校正随时间变化，因此不能被卫星模糊度参数吸收。

相位缠绕校正是由从移动卫星天线发送到接收器的旋转信号引起的载波相位校正。 取决于卫星和接收机的天线的方向以及视线的方向，相位缠绕校正可以达到1个周期。 相位校正可以写成[12]

其中

（x，y，z）和（x#39;，y#39;，z#39;）分别是本地接收机和当前卫星体坐标的单位矢量。 K是从卫星到接收机的单位矢量。

图3显示了4小时期间一些卫星的相位修正校正。 通常，校正随时间缓慢变化，大约为plusmn;0.5个周期，但每个卫星在不同时间的变化率和幅度是不同的。 由于校正直接应用于观测，对于无电离层组合（L1和L2为1个周期），其不会超过plusmn;11 cm，其中一部分将通过模糊度和接收机时钟的估计而被吸收。

海洋负荷修正是由地球表面随时间变化的负荷造成的位移。 海洋负荷校正比地球大约小一个数量级。 根据相关波的幅度和相位，可以在参考文献中找到修正模型。 [14]

其中Delta;dj（j = 1,2,3）分别代表径向分量，西向分量和南分量的位移; 对于半日波M2，S2，K2和N2，昼夜波O1，K1，P1和Q1以及长周期波Mf，i的潮汐波参数i（i = 1,2,3，...，11） Mm和Ssa; A和H的幅度和相位，以及k和i在t = 0时的角速度和天文参数; f和u取决于月球节点的经度。

图4显示了HKFN的地球固定参考系统中的三维修正。 HK FN的加载效果在2厘米以内。 与上述其他影响相比，海洋负荷修正要小得多。 因此，没有讨论。

  1. 2 PPP的差异模型
  2. SD模型

SD观测是通过对来自同一历元的两颗卫星的两个UD观测进行差分形成的。 因此，SD观测模型可以简单地通过方程（1）与不同的卫星如下

指数k和l代表两颗卫星。

式（6）表明接收机时钟参数按时期抵消历元。只保留接收机坐标，模糊度和对流层延迟参数。与UD相比，要估计的总参数显着降低。

  1. TD模型

基于UD模型（方程（1）），TD模型由两个后续历元之间的两个UD差异形成

在等式 （7），没有歧义参数。 并且接收机时钟参数被转换为后续历元之间的时钟差。时钟参数也可以表示为相对于第一历元的时钟差。 即使从TD模型中消除了模糊性，由于接收机时钟的时期差异参数出现时期，因此估计的参数比SD模型中的更多。

  1. TSD模型

基于SD或TD模型，TSD模型由两颗卫星之间的两个后续历元或两个TD观测值之间的SD观测值的差异形成。 通过使用方程式。 （6,7），T SD模型可以表示为

在等式（8）中，接收机和模糊度参数都被消除; 只有位置分量和对流层天顶延迟参数保留在观测模型中。 因此，TSD模型是最简单的观测模型。 但是，由于模糊性被抵消，观测模型仅提供范围内的变化信息。

2 不同观测模型的比较

在第1节中，显示差异模型在数学上与UD模型相当且简单。 但是，这些模型是否与UD模型具有相同的位置结果？ 在本节中，使用所有这些模型处理GPS数据，并将它们的结果相互比较。 使用来自两个地点的GPS观测数据。 一个站点是IGS全球GPS网络的ALGO站点，另一个站点是香港GPS活动网络的HKFN站点。 24小时双频GPS测量用于数据分析，ALGO站的更新间隔为15分钟，HKFN站的更新间隔为5分钟。 观测期的精确轨道和时钟误差可从IGS数据处理中心获得。

第1节给出的PPP观测模型（UD，SD，TD和TSD模型）用于处理来自ALGO和HKFN站的24 h GPS观测数据。 估计的参数包括现场坐标，无电离层模糊度，天顶对流层延迟（每30分钟）和接收机时钟误差。 参考文献中讨论的所有主要的GPS误差修正。 [15]在数据处理中实现。 使用连续最小二乘法来处理数据。 IGS发布的坐标用于ALGO站的“真实”坐标。 香港电台网站的“真实”坐标是通过常规差分GPS处理，在香港各地使用多个IGS电台（包括位于中国的武汉和上海的电台，以及澳大利亚的珀斯）获得的。 通过将估计的位置坐标与“真实”坐标进行比较来评估PPP定位方法的准确性。 表1给出了使用24小时观测的坐标差异与不同观测模型的比较。 从表1可以看出，对于所有的模型，定位精度都在几厘米以内，而通过对两个台站使用UD模型可以获得最佳定位精度。 PPP方法与IGS解的ALGO坐标差在UD模型下小于1.3 cm，而PPP方法与常规微分方法在HKFN上的坐标差有略大的值2. 8厘米。 然而，这并不意味着使用PPP方法的HK FN站的坐标精度更差，因为常规差分GPS定位误差的顺序相同，基线长度超过1 000 km。

在连续最小二乘法中，每30分钟估计一次对流层延迟。 然后，将估算的天顶对流层延迟与由IGS为ALGO站估算的延迟进行比较，并使用Bernese软件为HK FN站使用常规差分方法。 表2给出了24小时期间天顶对流层延迟的RMS差异。 可以看出，对于ALGO站来说，所有四个模型的RMS差别大约为1厘米，对于HKFN站来说，RMS距离相差2-3厘米。 UD模型比其他模型稍好。

历元之间的接收器时钟误差和差分时钟误差可以分别用UD和TD来估计。 绝对接收机时钟误差只能通过代码或代码组合和载波相位测量来获得。 绝对接收机时钟的精度主要取决于代码观测的精度。 另一方面，当使用载波相位数据时，可以高精度地获得相对时钟误差。 图5显示了使用UD模型和IGS数据处理中心通过PPP方法估算的相对时钟误差的差异。 如图5所示，最大差值小于0. 16 ns，RM S差值为0. 04 ns。 因此，PPP方法是估计接收器相对时钟误差的有效方法。

由于PPP观测模型中的模糊不再是整数，因此通过改变卫星几何形状可以获得可靠的模糊度分辨率。 这需要较长的观测时间来解决模糊度分辨率问题，即PPP方法的收敛时间。 PPP方法的收敛时间通常在1小时左右，实际时间取决于卫星星座几何形状和数据质量的变化。 为了测试不同观测模型的收敛时间，我们估计了前10分钟以及之后的每个时期的位置坐标。 图6显示了具有不同类型数据模型的ALGO和HKFN站的前2 h观测数据的位置误差。 ALGO站的收敛时间略小于1.5小时，而HKFN站的收敛时间小于30分钟。 UD和SD模型比TD和TSD模型收敛得更快。 这是可以理解的，因为TD和TSD模型在时间上有所差异，只有范围的变化仍然存在于模型中。

3 结论

在本文中，将使用这些数据提供四个PPP观测模型（即UD，SD，TD和TSD模型）的估计精度。

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