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1.
对流层延迟是卫星导航定位的主要误差源,GNSS广域增强需要高精度的对流层延迟产品进行误差修正。对流层延迟可通过GNSS进行实时估计,也可通过融合多源数据的数值气象预报模型获取。IGS发布的全球对流层天顶延迟产品由GNSS解算,其精度可达4mm,时间分辨率为5min,但其分布不均匀,在广袤的海洋区域无数据覆盖。GGOS Atmosphere基于ECMWF 40年再分析资料,可提供1979年以来时间分辨率为6h、空间分辨率为2.5°×2°的全球天顶对流层总延迟格网数据。本文通过2015年全球IGS测站的ZTD资料对GGOS的ZTD产品进行了评估,研究了GGOS Atmosphere对流层延迟产品与IGS发布ZTD资料之间的系统差,通过线性拟合估计出每个测站GGOS-ZTD与IGSZTD系统差系数(包括比例误差a和固定误差b),然后对比例误差a、固定误差b进行球谐展开,建立了两种ZTD数据源之间的系统差模型。选取IGS测站和陆态网测站,对附加系统偏差改正后的GGOSZTD产品对PPP的收敛速度的影响进行研究。本文研究结果表明:GGOS-ZTD与IGS-ZTD间存在系统偏差,其bias平均为-0.54cm;两者之间较差的RMS平均为1.31cm,说明GGOS-ZTD产品足以满足广大GNSS导航定位用户对对流层延迟改正的需要。将改正了系统差后的GGOS-ZTD产品用于ALBH、DEAR、ISPA测站、PALM测站、ADIS测站、YNMH测站、WUHN测站进行PPP试验,发现可明显提高定位收敛速度,尤其是在U方向上,收敛速度分别提高10.58%、31.68%、15.96%、43.89%、51.46%、14.69%、18.40%。 相似文献
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利用CDDIS提供的6个IGS站点2018年高精度对流层天顶延迟(ZTD)参考值,对利用ERA-Interim资料计算的ZTD值进行了精度评估.结果显示,ERA-Interim资料计算的ZTD与IGS提供的ZTD产品相比误差在cm级,不同纬度的计算ZTD及其偏差有不同的季节特征.IGS ZTD和ERA-Interim ZTD分别用于GNSS单点定位改正,伪距结果显示两者改正偏差的差异在亚毫米级,且结果在各个方向都得到了改善,U方向最明显,能达到0.5 m左右. 相似文献
3.
《测绘科学》2020,(1):62-68
针对数值天气预报(NWP)模型在低纬度地区反演对流层延迟(ZTD)精度较差的问题,该文在原有积分模型的基础上,从考虑重力变化、统一高程系统、补偿缺失数据和分段积分4个方面着手提出了一种改进的积分模型,并采用低纬度地区108个IGS站点2018年全年的ERA-interim大气等压面数据及IGS ZTD数据进行实验以评估此改正积分模型的性能。结果表明,改进的积分方法较传统的积分方法精度高,具体表现为测站ZTD平均残差减小约80.93%,RMS平均减小约17.57%。此外,本文比较了5种插值方法估计NWP反演的GNSS ZTD的精度,结果表明在低纬度地区利用克里金插值和反距离权重插值得到的ZTD精度优于其他插值方法。 相似文献
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对陆态网223个全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）测站6 a实测对流层天顶延迟（zenith total delay，ZTD）的时空特性进行了分析，结果表明，各测站ZTD平均值随大地高指数递减，衰减因子与纬度近似线性关系，其时域变化呈现年周期和半年周期，周期、振幅、初相位与地域分布有关。综合采用周期函数及格网函数，建立了中国大陆区域ZTD经验模型SHAtrop。模型提供区域内分辨率为2.5°×2.0°的格网，用户使用时，先在相应格网内插得到对应参数，再利用三角函数得到椭球面ZTD，最后利用指数函数计算ZTD。实测ZTD的数据验证结果表明，SHAtrop的均方根误差（root mean square，RMS）为3.4 cm，优于常见经验模型。SHAtrop采用较多测站，对高程改正更精细；使用时只需要输入经纬度与时间，使用方便，能满足中国区域GNSS用户实时定位导航的ZTD改正需求。 相似文献
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全球卫星导航系统（GNSS）的持续完善及其在多领域内的大量应用,拓展了国际GNSS服务组织（IGS）连续监测站的服务领域,从而提升了对其观测数据的质量要求,因此有必要对大范围内IGS站点卫星观测数据质量进行分析．结合目前各GNSS的全球覆盖程度以及发展成熟度,本文以GPS为对象,对全球范围IGS站点该系统的原始观测数据质量进行评价,包括数据所受多径影响、数据观测完整程度以及数据中跳变比例三方面,得出了关于IGS站点GPS数据质量的分析结果，该结果可为地学研究及工程应用过程中站点的选取作参考． 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(4)
为验证分析最新全球气压气温模型(GPT3模型)在中国区域的模型精度,以中国区域18个IGS站为例,分别利用全球大地测量观测系统(Global Geodetic Observing System, GGOS) Atmosphere机构提供的2015-2017年气象数据和国际卫星导航服务(International GNSS Service,IGS)数据中心提供的2015年对流层延迟数据对GPT3模型气象参数和天顶对流层延迟(zenith troposphere delay,ZTD)进行验证,并联合全球其他GNSS站点共同进行GPT3模型误差特性分析。结果表明,相比GPT和GPT2模型,GPT3模型的精度和稳定性明显提高;GPT3模型在取得与GPT2w模型相近精度的同时,稳定性有所提高。GPT3模型精度受纬度影响显著,气温和气压的精度和稳定性由赤道向两极地区逐渐降低,水汽压精度几乎不受纬度影响,稳定性在中纬度和部分低纬度区域比高纬度地区差。GPT3模型对气象参数估值的偏差在低海拔地区具有随机性,以气压偏差最为明显,随着海拔升高,气压和水汽压偏差逐渐稳定在±2 hPa内,气温偏差在±2℃内。 相似文献
9.
利用IGS提供的高精度对流层天顶延迟数据,在全球范围内详细分析对流层延迟在高程及水平方向的变化规律,建立了一种新的全球对流层天顶延迟模型。该模型计算方法简单,只与年积日和位置参数有关,无需气象参数。经检验,新模型的对流层延迟改正精度优于输入标准气象参数的几种常用的对流层延迟模型,满足卫星实时定位和导航的精度要求。 相似文献
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天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay,ZTD)是影响GPS定位精度的关键因素,为了提高ZTD的预测精度,提出一种基于相空间重构的高斯过程回归预测模型。针对ZTD时间序列的混沌特性,利用国际GNSS服务(International GNSS Service,IGS)站提供的ZTD数据,采用Cao方法确定嵌入维数,对ZTD数据进行相空间重构,探究高斯过程(Gaussian process,GP)模型对12个位于南、北半球不同纬度等级IGS站的ZTD预测精度和准确性。为了验证GP模型的有效性,将预测结果分别与原始数据和反向传播(back propagation,BP)神经网络模型预测结果作对比分析,进一步探究不同时间对ZTD预测精度的影响,并分析了经度和海拔对ZTD预测精度的影响。结果表明,GP模型预测结果的均方根误差(root mean square error,RMSE)达到mm级,GP模型与理论值的相关性达到0.997,预测精度指标明显优于BP神经网络模型;GP模型在南半球的预测精度高于北半球,且在高纬地区的RMSE小于3.6 mm,更适用于高纬地区的对流层延迟预测;在研究时域内,GP模型在大部分站点对晚上的预测精度高于白天,经度对ZTD预测精度的影响不明显,海拔与ZTD预测精度呈正比。 相似文献