CN111896977B - 对流层湿延迟精度计算方法及其系统和定位方法及其系统 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及卫星定位技术,公开了一种对流层湿延迟精度计算方法及其系统和定位方法及其系统。该计算方法包括预先存储各测站的对流层湿延迟估计值;根据每个格网点和其周围n个测站的高程差异,对所述各测站的对流层湿延迟估计值进行高程补偿,其中n>2;根据所述高程补偿后的各测站的对流层湿延迟估计值构建对流层格网模型;根据所述高程补偿后的各测站的对流层湿延迟估计值和所述对流层格网模型计算各所述格网点对流层湿延迟精度。

Description

对流层湿延迟精度计算方法及其系统和定位方法及其系统
技术领域
本申请涉及卫星定位技术,特别涉及对流程湿延迟技术和定位技术。
背景技术
在卫星定位技术领域中,对流层延迟是高精度GNSS数据处理和应用中一个重要的误差源。如何高效、精确地估计并改正对流层延迟一直是包括GNSS在内的空间定位技术领域重点研究方向和关注点。
目前常用对流层延迟改正模型包括基于气象参数的经验模型、多项式拟合模型以及对流层格网模型。然而,这些对流层延迟改正模型存在各种各样的缺点。GNSS非差数据处理中的对流层延迟误差可采用对流层经验模型加以改正,但目前仍没有相应的模型可以精确计算对流层湿延迟,而且在高精度GNSS应用中,一般将湿延迟作为待估参数进行估计。而多项式拟合模型虽然实现简单,但对地形相对复杂的区域,测站高程最大相差可达4000多米,多项式拟合模型的可用性和精度都得不到保障。对于对流层格网模型主要用于提高对流层建模精度,目前的做法并没有提供格网点对流层湿延迟的精度,用户端引入对流层格网产品做增强PPP应用往往依靠经验来给定对流层延迟参数的约束精度,降低了对流层格网产品服务的可靠性与完备性。
发明内容
本申请的目的在于提供一种对流层湿延迟精度计算方法及其系统和一种定位方法及其系统,解决了现有对流层延迟改正模型中没有提供格网点对流层湿延迟的精度的问题。
本申请公开了一种格网点对流层湿延迟精度的计算方法,包括:
预先存储各测站的对流层湿延迟估计值;
根据每个格网点和其周围n个测站的高程差异,对该各测站的对流层湿延迟估计值进行高程补偿,其中n>2;
根据该高程补偿后的各测站的对流层湿延迟估计值构建对流层格网模型;
根据该高程补偿后的各测站的对流层湿延迟估计值和该对流层格网模型计算各该格网点对流层湿延迟精度。
在一个优选例中,该预先存储各测站的对流层湿延迟估计值之前,还包括:
根据非差非组合PPP观测方程计算该各测站的对流层湿延迟估计值。
在一个优选例中,该根据该高程补偿后的各测站的对流层湿延迟估计值和该对流层格网模型计算各该格网点对流层湿延迟精度,进一步包括:
根据该对流层格网模型,内插出该各测站位置的对流层湿延迟内插值;
将该高程补偿后的各测站的对流层湿延迟估计值和该各测站位置的对流层湿延迟内插值相减计算该各测站的格网对流层精度;
根据该各测站格网对流层精度通过插值权计算确定该各测站对应的格网点对流层湿延迟精度。
在一个优选例中,该根据该各测站格网对流层精度通过插值权计算确定该各测站对应的格网点对流层湿延迟精度,进一步包括:
通过确定该各测站对应的格网点对流层湿延迟精度,其中σk表示格网点k的对流层湿延迟精度,σi表示测站i的格网对流层精度,wi表示测站i对应的插值权函数。
在一个优选例中,该对该各测站的对流层湿延迟估计值进行高程补偿,进一步包括:
根据对该各测站的对流层湿延迟估计值进行高程补偿,其中/>是格网点在高程为hg对应的湿延迟,/>是测站高程为hs对应的湿延迟,Tg是格网点处的温度,β表示测站处相应的温度变化率,Rd表示干气体的大气常数,g0是重力加速度,γ表示高程归化参数;
该程归化参数γ的近似值可表达为其中λ为水汽压变化率。
在一个优选例中,该预先存储各测站的对流层湿延迟估计值之前,还包括:
获取卫星精密轨道、实时钟差改正数、实时码偏差数据和各测站实时流观测数据以构建非差非组合PPP观测方程其中s,r,j分别表示卫星、接收机和频率号(j=1,2,…,n),/>和/>分别为伪距和载波OMC观测量,/>表示卫星和接收机连线的方向余弦,x为三维位置增量,dtr和dts分别表示接收机和卫星钟差,ZWDr为天顶对流层湿延迟,/>为对应的湿投影函数,γj为不同频率电离层延迟的放大因子,/>表示第一频率的电离层斜延迟,/>为载波波长,/>为载波相位整周模糊度,dr,j和/>分别表示接收机和卫星伪距硬件延迟,对应的接收机和卫星载波硬件延迟分别为br,j和/>和/>为观测噪声和多路径误差的综合;
根据该非差非组合PPP观测方程确定该各测站的对流层湿延迟估计值。
本申请还公开了一种格网点对流层湿延迟精度的计算系统,包括:
第一存储模块,用于预先存储各测站的对流层湿延迟估计值;
补偿模块,用于根据每个格网点和其周围n个测站的高程差异,对该各测站的对流层湿延迟估计值进行高程补偿,其中n>2;
第一构建模块,用于根据该高程补偿后的各测站的对流层湿延迟估计值构建对流层格网模型;
计算模块,用于根据该高程补偿后的各测站的对流层湿延迟估计值和该对流层格网模型计算各该格网点对流层湿延迟精度。
在一个优选例中,该计算模块还用于根据非差非组合PPP观测方程计算该各测站的对流层湿延迟估计值。
在一个优选例中,该计算模块还用于,根据该对流层格网模型内插出该各测站的对流层湿延迟内插值,根据该高程补偿后的各测站的对流层湿延迟估计值和该各测站的对流层湿延迟内插值相减得到各该测站的格网对流层精度,以及根据该各测站格网对流层精度通过插值权计算确定该各测站对应的格网点对流层湿延迟精度。
在一个优选例中,该计算模块还用于,根据确定该各测站对应的格网点对流层湿延迟精度,其中σk表示格网点k的对流层湿延迟精度,σi表示测站i的格网对流层精度,wi表示测站i对应的插值权函数。
在一个优选例中,该补偿模块还用于,根据对该各测站的对流层湿延迟估计值进行高程补偿,其中/>是格网点在高程为hg对应的湿延迟,/>是测站高程为hs对应的湿延迟,Tg是格网点处的温度,β表示测站处相应的温度变化率,Rd表示干气体的大气常数,g0是重力加速度,γ表示高程归化参数;
该高该程归化参数γ的近似值可表达为其中λ为水汽压变化率。
在一个优选例中,该第一构建模块还用于,获取卫星精密轨道、实时钟差改正数、实时码偏差数据和各测站实时流观测数据以构建非差非组合PPP观测方程其中s,r,j分别表示卫星、接收机和频率号(j=1,2,…,n),/>和/>分别为伪距和载波OMC观测量,/>表示卫星和接收机连线的方向余弦,x为三维位置增量,dtr和dts分别表示接收机和卫星钟差,ZWDr为天顶对流层湿延迟,/>为对应的湿投影函数,γj为不同频率电离层延迟的放大因子,/>表示第一频率的电离层斜延迟,/>为载波波长,/>为载波相位整周模糊度,dr,j和/>分别表示接收机和卫星伪距硬件延迟,对应的接收机和卫星载波硬件延迟分别为br,j和/>为观测噪声和多路径误差的综合;
该计算模块还用于,根据该非差非组合PPP观测方程确定该各测站的对流层湿延迟估计值。
本申请还公开了一种对流层格网精度的计算系统,包括:
存储器,用于存储计算机可执行指令;以及,
处理器,用于在执行该计算机可执行指令时实现如前文描述的计算方法中的步骤。
本申请还公开了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令,该计算机可执行指令被处理器执行时实现如前文描述的计算方法中的步骤。
本申请还公开了一种定位方法,包括:
用户端从服务端获取如前文描述的计算方法确定的各该格网点对流层湿延迟精度;
用户端获取卫星精密轨道、实时钟差改正数、实时码偏差数据和各测站实时流观测数据以构建非差非组合PPP观测方程;
用户端基于该非差非组合PPP观测方程根据该各该格网点对流层湿延迟精度和对流层延迟虚拟观测量约束公式计算对流层湿延迟PPP定位方程以进行定位,其中ii表示观测历元号,表示第一个历元的格网对流层湿延迟方差,Δt表示观测间隔,α表示方差放大因子,s,r,j分别表示卫星、接收机和频率号(j=1,2,…,n),/>和/>分别为伪距和载波OMC观测量,/>表示卫星和接收机连线的方向余弦,x为三维位置增量,dtr和dts分别表示接收机和卫星钟差,ZWDr为天顶对流层湿延迟,/>为对应的湿投影函数,γj为不同频率电离层延迟的放大因子,/>表示第一频率的电离层斜延迟,/>为载波波长,/>为载波相位整周模糊度,dr,j和/>分别表示接收机和卫星伪距硬件延迟,对应的接收机和卫星载波硬件延迟分别为br,j和/>和/>为观测噪声和多路径误差的综合,/>表示格网对流层湿延迟内插到该用户端位置的对流层湿延迟虚拟观测量,/>表示对流层湿延迟随机扰动,满足
本申请还公开了一种定位系统,包括用于如前文描述的计算方法确定的各该格网点对流层湿延迟精度的服务端,和用户端;其中该用户端包括:
第二存储模块,用于从该服务端获取该各该格网点对流层湿延迟精度并进行存储;
第二构建模块,用于获取卫星精密轨道、实时钟差改正数、实时码偏差数据和各测站实时流观测数据以构建非差非组合PPP观测方程,和基于该非差非组合PPP观测方程根据该各该格网点对流层湿延迟精度和对流层延迟虚拟观测量约束公式计算对流层湿延迟PPP定位方程/>以进行定位,其中ii表示观测历元号,/>表示第一个历元的格网对流层湿延迟方差,Δt表示观测间隔,α表示方差放大因子,s,r,j分别表示卫星、接收机和频率号(j=1,2,…,n),/>分别为伪距和载波OMC观测量,/>表示卫星和接收机连线的方向余弦,x为三维位置增量,dtr和dts分别表示接收机和卫星钟差,ZWDr为天顶对流层湿延迟,/>为对应的湿投影函数,γj为不同频率电离层延迟的放大因子,/>表示第一频率的电离层斜延迟,/>为载波波长,/>为载波相位整周模糊度,dr,j和/>分别表示接收机和卫星伪距硬件延迟,对应的接收机和卫星载波硬件延迟分别为br,j和/>和/>为观测噪声和多路径误差的综合,表示格网对流层湿延迟内插到该用户端位置的对流层湿延迟虚拟观测量,/>表示对流层湿延迟随机扰动,满足/>
本申请实施方式中,一方面根据实时非差非组合PPP技术计算GNSS测站的对流层湿延迟,根据格网点和邻近测站的高程差异对测站对流层湿延迟进行高程补偿,并采用反距离内插法得到格网点对流层湿延迟;另一方面用户端在获取该格网点对流层湿延迟后,通过反距离内插法得到用户位置对流层湿延迟作为对流层延迟参数的虚拟观测量,用以用户端增强PPP应用。
本申请的实施方式中,与现有技术相比至少包括以下优点:
首先,现有技术中的GNSS非差数据处理中的对流层延迟误差可采用对流层经验模型加以改正,当气压误差小于1毫巴时,采用Saastamonien模型计算的对流层干延迟精度约3mm,但是目前仍没有相应的模型可以精确计算对流层湿延迟,此外,经验模型参数一般是多年气象要素的拟合值,其并不能准确反映全球或部分区域天气变化特征(如暴雨、强对流等极端天气);所以,在高精度GNSS应用中,一般将湿延迟作为待估参数进行估计。而本申请实施方式中根据实时非差非组合PPP技术计算GNSS测站的对流层湿延迟,可以计算对流层湿延迟。
其次,现有技术中的多项式拟合模型可以根据测站拟合残差RMS的大小确定待估拟合系数的个数,用户通过接收服务端播发的系数即可实时计算对流层延迟;实际应用中,如果区域内测站的高程相差较小,与测站高程相关的系数可以不估计或者减少待估参数,实现起来比较简单。但是,对于地形相对复杂的区域(比如我国这种多山的国家),测站高程最大相差可达4000多米,多项式拟合模型的可用性和精度都得不到保障。而一般对流层湿延迟与海拔高度强相关,因此在对流层建模时必须考虑测站高程补偿,否则会导致数厘米的偏差,本申请实施方式中,在实时非差非组合PPP技术计算GNSS测站的对流层湿延迟的基础上,根据格网点和邻近测站的高程差异对测站对流层湿延迟进行高程补偿,将不同高度的GNSS测站对流层湿延迟归化至同一高度,可以精确计算对流层湿延迟;并进一步地,能够在获得对流层湿延迟的精确值基础上构建适用于复杂地形场景(如中国区域)的广域实时高精度对流层延迟格网模型,使该对流层湿延迟具有可用性。
进一步地,根据上述高程补偿后的各测站的对流层湿延迟和高精度对流层延迟格网模型计算各格网点对流层湿延迟精度,该格网点对流层湿延迟精度作为一个产品,可以应用于GNSS非差数据处理的各个方面。
在一个实施例中,与依靠经验来给定对流层延迟参数的约束精度不同,用户端在获取该格网点对流层湿延迟精度后,基于该格网点对流层湿延迟精度,可将传统非差非组合PPP模型扩展为对流层延迟增强的PPP模型,进而在充分考虑格网对流层延迟精度的基础上,提出了一种新的对流层延迟虚拟观测量约束方法,使得在收敛阶段可以适当紧约束对流层延迟虚拟观测量以加快收敛,收敛后可以适当放松其约束,进而提高垂向位置参数的估计精度,提高了对流层格网模型的可靠性与完备性,和提高了用户端的定位精度。
并且,本申请实施方式涉及的该格网点对流层湿延迟精度,还能够致力于研究基于对流层延迟改正增强的北斗/GPS PPP定位方法与随机模型(合理的对流层延迟参数约束方法),采用实测数据评估对流层延迟格网模型用于北斗/GPS PPP,具有重要的科研和工程应用价值。
本申请的说明书中记载了大量的技术特征,分布在各个技术方案中,如果要罗列出本申请所有可能的技术特征的组合(即技术方案)的话,会使得说明书过于冗长。为了避免这个问题,本申请上述发明内容中公开的各个技术特征、在下文各个实施方式和例子中公开的各技术特征、以及附图中公开的各个技术特征,都可以自由地互相组合,从而构成各种新的技术方案(这些技术方案均因视为在本说明书中已经记载),除非这种技术特征的组合在技术上是不可行的。例如,在一个例子中公开了特征A+B+C,在另一个例子中公开了特征A+B+D+E,而特征C和D是起到相同作用的等同技术手段,技术上只要择一使用即可,不可能同时采用,特征E技术上可以与特征C相组合,则,A+B+C+D的方案因技术不可行而应当不被视为已经记载,而A+B+C+E的方案应当视为已经被记载。
附图说明
图1是根据本申请第一实施方式的一种格网点对流层湿延迟精度的计算方法流程示意图
图2是根据本申请第一实施方式的步骤103的流程示意图
图3是根据本申请第二实施方式的一种格网点对流层湿延迟精度的计算系统结构示意图
图4是根据本申请第三实施方式的一种定位方法的流程示意图
图5是根据本申请第四实施方式的一种定位系统的流程示意图
图6是根据本申请的各实施方式的示例
具体实施方式
在以下的叙述中,为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是,本领域的普通技术人员可以理解,即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改,也可以实现本申请所要求保护的技术方案。
部分概念的说明:
GNSS:Global Navigation Satellite System,全球导航卫星系统。
PPP:atmosphere augmented Precise Point Positioning,精密单点定位。利用全球若干地面跟踪站的GPS观测数据计算出的精密卫星轨道和卫星钟差,对单台GPS接收机所采集的相位和伪距观测值进行定位解算。
GTP:grid-based tropospheric products,对流层格网产品。
测站:GNSS观测站。
实时高精度对流层产品提取技术:精确提取天顶对流层延迟是建立高精度对流层模型的前提,目前对流层延迟提取技术有差分定位法和非差PPP法。前者依赖于GNSS参考站,且特定GNSS测站必须与参考站保持500公里以上的距离才能提取出该特定测站绝对的对流层延迟,随着PPP技术的快速发展和成熟,目前更多采用基于单个测站的PPP技术提取高精度的对流层延迟,得益于实时轨道和钟差产品精度的提升,目前实时PPP技术已广泛应用于实时高精度对流层延迟的提取。
构建实时高精度对流层模型:目前常用实时对流层模型有三类:一是基于气象参数的经验模型,如Saastamoinen、Hopfield模型等;二是多项式拟合模型,如区域对流层自适应拟合模型(optimal fitting coefficients,OFCs),可根据测试区域地形复杂情况,灵活选用多项式拟合系数;三是对流层格网模型,根据周围GNSS测站实时解算的对流层延迟值,采用反距离内插法得到特定格网点的对流层延迟,为了提高对流层格网产品精度,还需对对流层格网产品的湿延迟部分进行高程补偿。
对流层延迟增强实时PPP技术:对流层延迟增强PPP是指引入外部提供的高精度对流层延迟产品作为虚拟观测量用以约束PPP解算中的对流层延迟参数,减弱垂向位置参数、接收机钟差、对流层延迟和相位模糊度等参数之间的强相关性,达到加快PPP收敛的目的。已有研究证明,在卫星几何分布不佳的情况下(如目前我国北斗2代星座构型),引入对流层延迟约束可显著加快PPP收敛,提高定位精度。
下面概要说明本申请的部分创新点:
本申请的实施方式中,在服务端侧:将实时非差非组合PPP技术用于提取高对流层湿延迟精度;进一步地对格网点周围测站(3个以上)进行高程补偿,可选地采用了一个新的高程归化参数用来描述湿延迟随高程的变化,将不同高度的GNSS测站对流层湿延迟归化至同一高度(格网点高度);并基于以上构建实时高精度对流层格网模型;进一步地基于高程补偿后的对流层湿延迟和所构建的实施高精度对流层格网模型及利用反距离内插法确定格网点对流层湿延迟精度。
已有研究证明,在卫星几何分布不佳的情况下(如目前我国北斗2代星座构型)引入对流层延迟约束可显著加快PPP收敛,可以提高定位精度。进一步地,本申请实施方式中,在用户端侧:用户终端通过从服务端获取对流层格网产品及其格网点对流层湿延迟精度的基础上,可将传统非差非组合PPP模型扩展为对流层延迟增强的PPP模型,通过引入上述提出的格网点对流层湿延迟精度作为虚拟观测量以约束PPP解算中的对流层延迟参数,减弱垂向位置参数、接收机钟差、对流层延迟和相位模糊度等参数之间的强相关性,达到加快PPP收敛的目的,很大程度上提高用户端的定位服务精度。
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本申请的实施方式作进一步地详细描述。
本申请的第一实施方式涉及一种格网点对流层湿延迟精度的计算方法,其流程如图1所示,该方法包括以下步骤:
预先存储各测站的对流层湿延迟估计值。
在一个实施例中,该预先存储各测站的对流层湿延迟估计值之前,还包括“子步骤一至子步骤三”,具体包括:开始执行子步骤一,获取卫星精密轨道、实时钟差改正数、实时码偏差数据和各测站实时流观测数据等。之后执行步骤二,根据子步骤一中获取的卫星精密轨道、实时钟差改正数、实时码偏差数据和各测站实时流观测数据等来构建非差非组合PPP观测方程其中s,r,j分别表示卫星、接收机和频率号(j=1,2,…,n),/>和/>分别为伪距和载波OMC观测量,表示卫星和接收机连线的方向余弦,x为三维位置增量,dtr和dts分别表示接收机和卫星钟差,ZWDr为天顶对流层湿延迟,/>为对应的湿投影函数,γj为不同频率电离层延迟的放大因子,/>表示第一频率的电离层斜延迟,/>为载波波长,/>为载波相位整周模糊度,dr,j和/>分别表示接收机和卫星伪距硬件延迟,对应的接收机和卫星载波硬件延迟分别为br,j和/>和/>为观测噪声和多路径误差的综合。之后执行子步骤三,根据上述子步骤二构建的非差非组合PPP观测方程确定该各测站的对流层湿延迟估计值。
开始进入步骤101,根据每个格网点和其周围n个测站的高程差异,对该各测站的对流层湿延迟估计值进行高程补偿,其中n>2。在一个实施例中,上述步骤101进一步包括:根据对该各测站的对流层湿延迟估计值进行高程补偿,其中/>是格网点在高程为hg对应的湿延迟,/>是测站高程为hs对应的湿延迟,Tg是格网点处的温度,β表示测站处相应的温度变化率,Rd表示干气体的大气常数,g0是重力加速度,γ表示高程归化参数。可选地,该程归化参数γ的近似值可表达为/>其中λ为水汽压变化率。
可选地,该周围n个测站可以是与该格网点距离300km以内的测站。优选地,该周围n个测站可以是与该格网点距离200km以内的测站。
在一个实施例中,在进行步骤101之前,将地形曲面按照预设规则进行格网分割,先内插生成数字高程模型(DEM)。DEM内插方法很多,其中包括整体内插、分块内插和逐点内插等。可选地,本申请涉及的格网点可以是内插点。
之后进入步骤102,根据该高程补偿后的各测站的对流层湿延迟估计值构建对流层格网模型。
在一个实施例中,上述步骤102进一步包括:根据该各测站的对流层湿延迟的高程补偿,采用反距离内插法根据构建对流层格网模型,其中ZWDg表示格网点对流层湿延迟;ZWDr,i为测站i的对流层湿延迟,n表示用于内插的测站数,wi表示测站i对应的插值权函数。可选地,该插值权函数为:/>其中di是测站i与格网点的球面距离,p表示反距离的幂值。
之后进入步骤103,根据该高程补偿后的各测站的对流层湿延迟估计值和该对流层格网模型计算各该格网点对流层湿延迟精度。
在一个实施例中,上述步骤103进一步包括“步骤201至步骤203”,如图2所示,具体为:开始进入步骤201,根据该对流层格网模型,内插出该各测站位置的对流层湿延迟内插值;之后进入步骤202,将该高程补偿后的各测站的对流层湿延迟估计值和该各测站位置的对流层湿延迟内插值相减计算该各测站的格网对流层精度;之后进入步骤203,根据该各测站格网对流层精度,通过插值权计算确定该各测站对应的格网点对流层湿延迟精度。
在一个实施例中,上述步骤203中该差值权计算的计算公式为其中σk表示格网点k的对流层湿延迟精度,σi表示测站i的格网对流层精度,wi表示测站i对应的插值权函数。可选地,该插值权函数可以为:/>其中di是测站i与格网点的球面距离,p表示反距离的幂值。
本申请的第二实施方式涉及一种格网点对流层湿延迟精度的计算系统,其结构如图3所示,该计算系统包括第一存储模块、补偿模块、第一构建模块和计算模块;其中,该第一存储模块用于预先存储各测站的对流层湿延迟估计值;该补偿模块用于根据每个格网点和其周围n个测站的高程差异,对该各测站的对流层湿延迟估计值进行高程补偿,其中n>2;该第一构建模块用于根据该高程补偿后的各测站的对流层湿延迟估计值构建对流层格网模型;该计算模块用于根据该高程补偿后的各测站的对流层湿延迟估计值和该对流层格网模型计算各该格网点对流层湿延迟精度。
具体的:
该第一构建模块用于根据该高程补偿后的各测站的对流层湿延迟估计值构建对流层格网模型。
在一个实施例中,该第一构建模块还用于获取卫星精密轨道、实时钟差改正数、实时码偏差数据和各测站实时流观测数据以构建非差非组合PPP观测方程其中s,r,j分别表示卫星、接收机和频率号(j=1,2,…,n),/>和/>分别为伪距和载波OMC观测量,/>表示卫星和接收机连线的方向余弦,x为三维位置增量,dtr和dts分别表示接收机和卫星钟差,ZWDr为天顶对流层湿延迟,/>为对应的湿投影函数,γj为不同频率电离层延迟的放大因子,/>表示第一频率的电离层斜延迟,/>为载波波长,/>为载波相位整周模糊度,dr,j和/>分别表示接收机和卫星伪距硬件延迟,对应的接收机和卫星载波硬件延迟分别为br,j和/>为观测噪声和多路径误差的综合。
该计算模块用于根据该高程补偿后的各测站的对流层湿延迟估计值和该对流层格网模型计算各该格网点对流层湿延迟精度。
在一个实施例中,该计算模块还用于根据非差非组合PPP观测方程计算该各测站的对流层湿延迟估计值。
在一个实施例中,该计算模块还用于根据该对流层格网模型内插出该各测站的对流层湿延迟内插值,根据该高程补偿后的各测站的对流层湿延迟估计值和该各测站的对流层湿延迟内插值相减得到各该测站的格网对流层精度,以及根据该各测站格网对流层精度通过插值权计算确定该各测站对应的格网点对流层湿延迟精度。
在一个实施例中,该计算模块还用于根据确定该各测站对应的格网点对流层湿延迟精度,其中σk表示格网点k的对流层湿延迟精度,σi表示测站i的格网对流层精度,wi表示测站i对应的插值权函数。可选地,该插值权函数为:/>其中di是测站i与格网点的球面距离,p表示反距离的幂值。
在一个实施例中,该计算模块还用于,根据该非差非组合PPP观测方程确定该各测站的对流层湿延迟估计值。
该补偿模块用于根据每个格网点和其周围n个测站的高程差异,对该各测站的对流层湿延迟估计值进行高程补偿,其中n>2。
在一个实施例中,该补偿模块还用于根据对该各测站的对流层湿延迟估计值进行高程补偿,其中/>是格网点在高程为hg对应的湿延迟,是测站高程为hs对应的湿延迟,Tg是格网点处的温度,β表示测站处相应的温度变化率,Rd表示干气体的大气常数,g0是重力加速度,γ表示高程归化参数。可选地,该高该程归化参数γ的近似值可表达为/>其中λ为水汽压变化率。
在一个实施例中,该补偿模块还用于采用反距离内插法根据构建对流层格网模型,其中ZWDg表示格网点对流层湿延迟;ZWDr,i为测站i的对流层湿延迟,n表示用于内插的测站数,wi表示测站i对应的插值权函数。可选地,该插值权函数为:其中di是测站i与格网点的球面距离,p表示反距离的幂值。
该第一存储模块用于预先存储各测站的对流层湿延迟估计值。可选地,该第一存储模块还用于存储上述第一构建模块、补偿模块和计算模块处理过程中涉及的各种参数和计算公式。
第一实施方式是与本实施方式相对应的方法实施方式,第一实施方式中的技术细节可以应用于本实施方式,本实施方式中的技术细节也可以应用于第一实施方式。
本申请的第三实施方式涉及一种定位方法,如图4所示,包括“步骤401-步骤402”。具体为:
开始进入步骤401,用户端从服务端获取本说明书第一实施方式涉及的一种格网点对流层湿延迟精度的计算方法来确定的各该格网点对流层湿延迟精度。其中,第一实施方式中的技术细节可以应用于本实施方式。
之后进入步骤402,用户端获取卫星精密轨道、实时钟差改正数、实时码偏差数据和各测站实时流观测数据以构建非差非组合PPP观测方程。
之后进入步骤403,用户端基于该非差非组合PPP观测方程根据该各该格网点对流层湿延迟精度和对流层延迟虚拟观测量约束公式计算对流层湿延迟PPP定位方程/>以进行定位,其中ii表示观测历元号,/>表示第一个历元的格网对流层湿延迟方差,Δt表示观测间隔,α表示方差放大因子,s,r,j分别表示卫星、接收机和频率号(j=1,2,…,n),/>和/>分别为伪距和载波OMC观测量,/>表示卫星和接收机连线的方向余弦,x为三维位置增量,dtr和dts分别表示接收机和卫星钟差,ZWDr为天顶对流层湿延迟,/>为对应的湿投影函数,γj为不同频率电离层延迟的放大因子,/>表示第一频率的电离层斜延迟,/>为载波波长,/>为载波相位整周模糊度,dr,j和/>分别表示接收机和卫星伪距硬件延迟,对应的接收机和卫星载波硬件延迟分别为br,j和/>和/>为观测噪声和多路径误差的综合,/>表示格网对流层湿延迟内插到该用户端位置的对流层湿延迟虚拟观测量,/>表示对流层湿延迟随机扰动,满足/>
本申请的第四实施方式涉及一种定位系统,如图5所示,包括服务端和用户端。具体为:
该服务端包括第二实施方式涉及格网点对流层湿延迟精度的计算系统。该服务端用于根据本申请第一实施方式涉及的格网点对流层湿延迟精度的计算方法来确定的各该格网点对流层湿延迟精度。
该用户端包括第二存储模块和第二构建模块。其中,该第二存储模块用于从该服务端获取该各该格网点对流层湿延迟精度并进行存储。该第二构建模块用于获取卫星精密轨道、实时钟差改正数、实时码偏差数据和各测站实时流观测数据以构建非差非组合PPP观测方程,和基于该非差非组合PPP观测方程根据该各该格网点对流层湿延迟精度和对流层延迟虚拟观测量约束公式计算对流层湿延迟PPP定位方程/>以进行定位,其中ii表示观测历元号,/>表示第一个历元的格网对流层湿延迟方差,Δt表示观测间隔,α表示方差放大因子,s,r,j分别表示卫星、接收机和频率号(j=1,2,…,n),/>和/>分别为伪距和载波OMC观测量,/>表示卫星和接收机连线的方向余弦,x为三维位置增量,dtr和dts分别表示接收机和卫星钟差,ZWDr为天顶对流层湿延迟,/>为对应的湿投影函数,γj为不同频率电离层延迟的放大因子,/>表示第一频率的电离层斜延迟,/>为载波波长,/>为载波相位整周模糊度,dr,j和/>分别表示接收机和卫星伪距硬件延迟,对应的接收机和卫星载波硬件延迟分别为br,j和/>和/>为观测噪声和多路径误差的综合,/>表示格网对流层湿延迟内插到该用户端位置的对流层湿延迟虚拟观测量,/>表示对流层湿延迟随机扰动,满足
为了能够更好地理解本申请的技术方案,下面结合一个具体的例子来进行说明。该示例中包括两方面:一方面通过服务端利用实时非差非组合PPP技术计算GNSS测站的对流层延迟,根据格网点和邻近测站的高程差异,对测站对流层延迟进行高程补偿,然后采用反距离内插法得到格网点对流层湿延迟。另一方面用户端从上述服务端获取格网点对流层延迟产品,然后通过反距离内插法得到用户位置对流层延迟作为对流层延迟参数的虚拟观测量,用于用户端增强PPP应用。如图6所示,其具体实现步骤如以下:
步骤一:数据准备
获取卫星精密轨道、钟差实时改正数以及码偏差实时产品、GNSS监测站实时流观测数据等。
步骤二:构建非差非组合PPP观测方程
该步骤是基于“步骤一”的;具体为:
首先,构建线性化后的非差GNSS伪距和载波观测方程为:
在上述式(1)和式(2)中,s,r,j分别表示卫星、接收机和频率号(j=1,2,…,n);和/>分别为伪距和载波OMC(observed minus computed,观测值减去计算值)观测量;表示卫星和接收机连线的方向余弦;x为三维位置增量;dtr和dts分别表示接收机和卫星钟差;ZWDr为天顶对流层湿延迟,/>为对应的湿投影函数;γj为不同频率电离层延迟的放大因子,与卫星系统有关,而与卫星号无关,/>其中/>为GNSS载波频率;/>表示第一频率的电离层斜延迟;/>为载波波长;/>为载波相位整周模糊度;dr,j和/>分别表示接收机和卫星伪距硬件延迟,对应的接收机和卫星载波硬件延迟分别为br,j和/>和/>为观测噪声和多路径误差的综合。
因固定卫星钟差和卫星码偏差为已知值,则式(1)和(2)重写为:
其中,
在上述式(5)中,和/>为无电离层组合的接收机和卫星伪距硬件延迟;β12为与信号频率有关的放大因子,/> 表示接收机差分码偏差。
那么,非差非组合PPP模型的待估参数向量为:
在PPP对流层延迟估计中可采用①静态PPP或②固定坐标PPP两种解算模式,具体为:
①静态PPP采用常数估计坐标参数,即:
在上述式(7)中,xk为第k历元坐标初值;为第k-1历元坐标估计值;/>为第k-1历元坐标参数的估计方差,其作为第k历元坐标初始方差。需要说明的是,第一个历元的坐标初值通过伪距单点定位计算得到,初始方差可取为1002m2
②固定坐标PPP解算模式中,每个历元的坐标值固定为外部提供的坐标参考值xfixed,估计参数向量中将不包括位置参数,即:
xk≡xfixed (8)
则非差非组合PPP模型的待估参数向量变为:
步骤三:对流层湿延迟高程补偿
普遍认为对流层湿延迟与海拔高度强相关,因此在对流层建模时必须考虑测站高程补偿,否则会导致数厘米的偏差。为了将不同高度的GNSS测站对流层湿延迟归化至同一高度(格网点高度),采用Dousa和Elias(2014)提出的改进的高程补偿方法,该方法未采用水汽压变化率,而是采用了一个新的高程归化参数γ用来描述湿延迟随高程的变化,其计算公式为:
在上述式(10)中,是格网点在高程为hg对应的湿延迟;/>是测站高程为hs对应的湿延迟;Tg是格网点处的温度;β表示测站处相应的温度变化率;Rd表示干气体的大气常数,取为287.058J/kg/K;g0是重力加速度,取为9.80665m/s2。其中,Tg和β可由GPT2w模型获得。高程归化参数γ的近似值可表达为:/>
在上述式(11)中,λ为水汽压变化率,可由GPT2w模型获得。
步骤四:构建实时对流层格网模型
对流层格网模型可使用下述公式表达:
在上述式(12)中,ZWDg表示格网点对流层湿延迟;ZWDr,i为测站i的对流层湿延迟;n表示用于内插的测站数;wi表示测站i对应的插值权函数。因此格网模型的关键在于确定权函数,而对流层湿延迟具有明显的空间相关性,因此对流层建模常采用反距离内插法。当采用反距离内插法,权重wi随着距离的增大而减小,其确定方法如下:
在上述式(13)中,di是测站i与格网点的球面距离;p表示反距离的幂值,幂值越大,表示距离相近的测站的权重越大,一般取1.0~2.0之间数值。
步骤五:计算对流层格网精度
以某个格网点k为例,假设其周围有n个测站满足插值条件。将测站i作为仿真格网点,通过“步骤三”和“步骤四”可以内插出测站i的对流层延迟,与“步骤二”的获取多个历元(滑动窗口取相应的历元,步长可取为15)估计值做差,可以得到测站i的格网对流层精度σi,依此类推,可以得到其它n-1个测站的格网对流层精度。则格网点k的对流层延迟精度σk满足下式:
步骤六:构建对流层增强PPP应用
在用户端获取服务端提供的对流层格网产品及其精度的基础上,可将传统非差非组合PPP模型扩展为对流层延迟增强的PPP模型,即:
在上述式(15)中,表示格网对流层湿延迟内插到用户端位置的对流层湿延迟虚拟观测量;/>表示对流层湿延迟随机扰动,满足/>在充分考虑格网对流层延迟精度的基础上,在收敛阶段可以适当紧约束对流层延迟虚拟观测量以加快收敛,收敛后可以适当放松其约束以提高垂向位置参数的估计精度。因此本发明提出了一种新的对流层延迟虚拟观测量约束方法,即:
在上述式(16)中,ii表示观测历元号;表示第一个历元的格网对流层延迟方差;Δt表示观测间隔;α表示方差放大因子。/>
需要说明的是,本领域技术人员应当理解,上述格网点对流层湿延迟精度的计算系统的实施方式中所示的各模块的实现功能可参照前述格网点对流层湿延迟精度的计算方法的相关描述而理解。上述格网点对流层湿延迟精度的计算系统的实施方式中所示的各模块的功能可通过运行于处理器上的程序(可执行指令)而实现,也可通过具体的逻辑电路而实现。本申请实施例上述格网点对流层湿延迟精度的计算系统如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,ReadOnly Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。这样,本申请实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。
相应地,本申请实施方式还提供一种计算机可读存储介质,其中存储有计算机可执行指令,该计算机可执行指令被处理器执行时实现本申请的各方法实施方式。计算机可读存储介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括但不限于,相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读存储介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
此外,本申请实施方式还提供一种格网点对流层湿延迟精度的计算系统,其中包括用于存储计算机可执行指令的存储器,以及,处理器;该处理器用于在执行该存储器中的计算机可执行指令时实现上述各方法实施方式中的步骤。其中,该处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit,简称“CPU”),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,简称“DSP”)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit,简称“ASIC”)等。前述的存储器可以是只读存储器(read-onlymemory,简称“ROM”)、随机存取存储器(random access memory,简称“RAM”)、快闪存储器(Flash)、硬盘或者固态硬盘等。本发明各实施方式所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成,或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
需要说明的是,在本专利的申请文件中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。本专利的申请文件中,如果提到根据某要素执行某行为,则是指至少根据该要素执行该行为的意思,其中包括了两种情况:仅根据该要素执行该行为、和根据该要素和其它要素执行该行为。多个、多次、多种等表达包括2个、2次、2种以及2个以上、2次以上、2种以上。
在本申请提及的所有文献都被认为是整体性地包括在本申请的公开内容中,以便在必要时可以作为修改的依据。此外应理解,以上所述仅为本说明书的较佳实施例而已,并非用于限定本说明书的保护范围。凡在本说明书一个或多个实施例的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本说明书一个或多个实施例的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种定位方法,其特征在于,包括:
用户端从服务端获取各格网点对流层湿延迟精度;
用户端获取卫星精密轨道、实时钟差改正数、实时码偏差数据和各测站实时流观测数据以构建非差非组合PPP观测方程
其中s,r,j分别表示卫星、接收机和频率号j=1,2,…,n,/>和/>分别为伪距和载波OMC观测量,/>表示卫星和接收机连线的方向余弦,x为三维位置增量,dtr和dts分别表示接收机和卫星钟差,ZWDr为天顶对流层湿延迟,/>为对应的湿投影函数,γj为不同频率电离层延迟的放大因子,/>表示第一频率的电离层斜延迟,/>为载波波长,/>为载波相位整周模糊度,dr,j和/>分别表示接收机和卫星伪距硬件延迟,对应的接收机和卫星载波硬件延迟分别为br,j和/> 和/>为观测噪声和多路径误差的综合;
用户端基于所述非差非组合PPP观测方程根据所述各所述格网点对流层湿延迟精度和对流层延迟虚拟观测量约束公式计算对流层湿延迟PPP定位方程以进行定位,其中ii表示观测历元号,表示第一个历元的格网对流层湿延迟方差,Δt表示观测间隔,α表示方差放大因子,s,r,j分别表示卫星、接收机和频率号j=1,2,…,n,/>和/>分别为伪距和载波OMC观测量,/>表示卫星和接收机连线的方向余弦,x为三维位置增量,dtr和dts分别表示接收机和卫星钟差,ZWDr为天顶对流层湿延迟,/>为对应的湿投影函数,γj为不同频率电离层延迟的放大因子,/>表示第一频率的电离层斜延迟,/>为载波波长,/>为载波相位整周模糊度,dr,j和/>分别表示接收机和卫星伪距硬件延迟,对应的接收机和卫星载波硬件延迟分别为br,j和/> 和/>为观测噪声和多路径误差的综合,/>表示格网对流层湿延迟内插到用户端位置的对流层湿延迟虚拟观测量,/>表示对流层湿延迟随机扰动,满足其中,
所述用户端从服务端获取各所述格网点对流层湿延迟精度,包括:
预先存储各测站的对流层湿延迟估计值;
根据每个格网点和其周围n个测站的高程差异,对所述各测站的对流层湿延迟估计值进行高程补偿,其中n>2;
根据所述高程补偿后的各测站的对流层湿延迟估计值构建对流层格网模型;
根据所述高程补偿后的各测站的对流层湿延迟估计值和所述对流层格网模型计算各所述格网点对流层湿延迟精度;其中,
所述预先存储各测站的对流层湿延迟估计值之前,还包括:
获取卫星精密轨道、实时钟差改正数、实时码偏差数据和各测站实时流观测数据以构建非差非组合PPP观测方程其中s,r,j分别表示卫星、接收机和频率号j=1,2,…,n,/>和/>分别为伪距和载波OMC观测量,/>表示卫星和接收机连线的方向余弦,x为三维位置增量,dtr和dts分别表示接收机和卫星钟差,ZWDr为天顶对流层湿延迟,/>为对应的湿投影函数,γj为不同频率电离层延迟的放大因子,/>表示第一频率的电离层斜延迟,/>为载波波长,/>为载波相位整周模糊度,dr,j和/>分别表示接收机和卫星伪距硬件延迟,对应的接收机和卫星载波硬件延迟分别为br,j和/> 和/>为观测噪声和多路径误差的综合;
根据所述非差非组合PPP观测方程确定所述各测站的对流层湿延迟估计值。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预先存储各测站的对流层湿延迟估计值之前,还包括:
根据非差非组合PPP观测方程计算所述各测站的对流层湿延迟估计值。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述高程补偿后的各测站的对流层湿延迟估计值和所述对流层格网模型计算各所述格网点对流层湿延迟精度,进一步包括:
根据所述对流层格网模型,内插出所述各测站位置的对流层湿延迟内插值;
将所述高程补偿后的各测站的对流层湿延迟估计值和所述各测站位置的对流层湿延迟内插值相减计算所述各测站的格网对流层精度;
根据所述各测站格网对流层精度,通过插值权计算确定所述各测站对应的格网点对流层湿延迟精度。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述各测站格网对流层精度,通过插值权计算确定所述各测站对应的格网点对流层湿延迟精度,进一步包括:
通过确定所述各测站对应的格网点对流层湿延迟精度,其中σk表示格网点k的对流层湿延迟精度,σi表示测站i的格网对流层精度,wi表示测站i对应的插值权函数。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述各测站的对流层湿延迟估计值进行高程补偿,进一步包括:
根据对所述各测站的对流层湿延迟估计值进行高程补偿,其中/>是格网点在高程为hg对应的湿延迟,/>是测站高程为hs对应的湿延迟,Tg是格网点处的温度,β表示测站处相应的温度变化率,Rd表示干气体的大气常数,g0是重力加速度,γ表示高程归化参数;
所述程归化参数γ的近似值可表达为其中λ为水汽压变化率。
6.一种对流层格网精度的计算系统,其特征在于,包括:
存储器,用于存储计算机可执行指令;以及,
处理器,用于在执行所述计算机可执行指令时实现如权利要求1至5中任意一项所述的方法中的步骤。
7.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令被处理器执行时实现如权利要求1至5中任意一项所述的方法中的步骤。
8.一种定位系统,其特征在于,所述系统用于执行权利要求1-5中任一项所述的方法。
9.如权利要求8所述的定位系统,其特征在于,所述定位系统还包括服务端和用户端;其中所述用户端包括:
第二存储模块,用于从所述服务端获取所述各所述格网点对流层湿延迟精度并进行存储;
第二构建模块,用于获取卫星精密轨道、实时钟差改正数、实时码偏差数据和各测站实时流观测数据以构建非差非组合PPP观测方程,和基于所述非差非组合PPP观测方程根据所述各所述格网点对流层湿延迟精度和对流层延迟虚拟观测量约束公式计算对流层湿延迟PPP定位方程/>以进行定位,其中ii表示观测历元号,/>表示第一个历元的格网对流层湿延迟方差,Δt表示观测间隔,α表示方差放大因子,s,r,j分别表示卫星、接收机和频率号j=1,2,…,n,/>和/>分别为伪距和载波OMC观测量,/>表示卫星和接收机连线的方向余弦,x为三维位置增量,dtr和dts分别表示接收机和卫星钟差,ZWDr为天顶对流层湿延迟,/>为对应的湿投影函数,γj为不同频率电离层延迟的放大因子,/>表示第一频率的电离层斜延迟,/>为载波波长,/>为载波相位整周模糊度,dr,j和/>分别表示接收机和卫星伪距硬件延迟,对应的接收机和卫星载波硬件延迟分别为br,j和/> 和/>为观测噪声和多路径误差的综合,/>表示格网对流层湿延迟内插到用户端位置的对流层湿延迟虚拟观测量,/>表示对流层湿延迟随机扰动,满足/>其中,
所述预先存储各测站的对流层湿延迟估计值之前,还包括:
获取卫星精密轨道、实时钟差改正数、实时码偏差数据和各测站实时流观测数据以构建非差非组合PPP观测方程其中s,r,j分别表示卫星、接收机和频率号j=1,2,…,n,/>和/>分别为伪距和载波OMC观测量,/>表示卫星和接收机连线的方向余弦,x为三维位置增量,dtr和dts分别表示接收机和卫星钟差,ZWDr为天顶对流层湿延迟,/>为对应的湿投影函数,γj为不同频率电离层延迟的放大因子,/>表示第一频率的电离层斜延迟,/>为载波波长,/>为载波相位整周模糊度,dr,j和/>分别表示接收机和卫星伪距硬件延迟,对应的接收机和卫星载波硬件延迟分别为br,j和/> 和/>为观测噪声和多路径误差的综合;
根据所述非差非组合PPP观测方程确定所述各测站的对流层湿延迟估计值。
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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112560314B (zh) * 2020-12-18 2023-08-22 南京信息工程大学 一种提高GPT2w模型计算气象参数精度的方法
CN112949294B (zh) * 2021-02-05 2022-09-30 国家基础地理信息中心 湿延迟数据文本的生成方法、装置、设备及存储介质
CN113093241B (zh) * 2021-03-12 2024-02-02 东南大学 一种考虑高度角的单测站对流层斜延迟计算方法
CN112987058B (zh) * 2021-05-20 2021-08-13 长江空间信息技术工程有限公司(武汉) 一种利用地表气象站增强短距离大高差rtk定位的方法
CN113267793B (zh) * 2021-05-26 2022-05-06 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种基于外部增强信息的gbas对流层参数生成方法
CN113534213B (zh) * 2021-07-26 2022-06-10 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种公里级区域大气相位不一致性高精度建模与修正方法
CN114527497A (zh) * 2022-02-08 2022-05-24 国汽大有时空科技(安庆)有限公司 一种基于ppp-rtk的定位增强信息传输方法
CN115061167B (zh) * 2022-07-13 2024-04-16 武汉大学 一种适用于短距离大高差rtk的对流层延迟改正方法
CN115343728A (zh) * 2022-08-16 2022-11-15 福建鼎旸信息科技股份有限公司 一种基于卫星通信基站的对流层湿延迟精度计算系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102834732A (zh) * 2010-02-14 2012-12-19 天宝导航有限公司 使用区域增强网络的gnss信号处理
CN103728876A (zh) * 2014-01-02 2014-04-16 东南大学 一种基于区域多参考站联合解算的卫星钟差实时估计方法
CN104656108A (zh) * 2015-02-12 2015-05-27 东南大学 一种顾及高程差异的稀疏参考站网络天顶对流层延迟建模方法
CN106324620A (zh) * 2016-08-02 2017-01-11 中国人民解放军空军工程大学 一种不依赖地表气象数据实时测量的对流层天顶延迟方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8665146B2 (en) * 2007-07-10 2014-03-04 Electronic Navigation Research Institute Calculation method of the amount of zenith troposphere delay, and a correcting method of troposphere delay of satellite positioning signal
US10012738B2 (en) * 2016-03-24 2018-07-03 Hitachi Zosen Corporation Positioning method and positioning apparatus using satellite positioning system

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102834732A (zh) * 2010-02-14 2012-12-19 天宝导航有限公司 使用区域增强网络的gnss信号处理
CN103728876A (zh) * 2014-01-02 2014-04-16 东南大学 一种基于区域多参考站联合解算的卫星钟差实时估计方法
CN104656108A (zh) * 2015-02-12 2015-05-27 东南大学 一种顾及高程差异的稀疏参考站网络天顶对流层延迟建模方法
CN106324620A (zh) * 2016-08-02 2017-01-11 中国人民解放军空军工程大学 一种不依赖地表气象数据实时测量的对流层天顶延迟方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
GNSS地基增强系统非差数据处理方法及应用;汪登辉;中国博士学位论文全文数据库-基础科学辑(第1期);A008-15 *
Modeling tropospheric wet delays with national GNSS reference network in China for BeiDou precise point positioning;Zheng, F., Lou, Y., Gu, S. et al.;J Geod;20181231;第92卷;545-560 *
一种区域实时对流层内插模型及其在PPP中的应用;宋佳;李敏;赵齐乐;戴志强;;测绘通报(第04期);全文 *
北斗/GNSS实时广域高精度大气延迟建模与增强PPP应用研究;郑福;中国博士学位论文全文数据库-基础科学辑(第2期);A008-8页 *
郑福.北斗/GNSS实时广域高精度大气延迟建模与增强PPP应用研究.中国博士学位论文全文数据库-基础科学辑.2018,(第2期),A008-8页. *

Also Published As

Publication number Publication date
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