CN114910939B - 短距离大高差rtk中对流层延迟实测气象改正方法 - Google Patents

短距离大高差rtk中对流层延迟实测气象改正方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114910939B
CN114910939B CN202210821533.0A CN202210821533A CN114910939B CN 114910939 B CN114910939 B CN 114910939B CN 202210821533 A CN202210821533 A CN 202210821533A CN 114910939 B CN114910939 B CN 114910939B
Authority
CN
China
Prior art keywords
station
difference
rover
observation
satellite
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202210821533.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114910939A (zh
Inventor
张良
姚宜斌
张琦
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Wuhan University WHU
Original Assignee
Wuhan University WHU
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Wuhan University WHU filed Critical Wuhan University WHU
Priority to CN202210821533.0A priority Critical patent/CN114910939B/zh
Publication of CN114910939A publication Critical patent/CN114910939A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114910939B publication Critical patent/CN114910939B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
    • G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/42—Determining position
    • G01S19/43—Determining position using carrier phase measurements, e.g. kinematic positioning; using long or short baseline interferometry
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/13—Receivers
    • G01S19/35—Constructional details or hardware or software details of the signal processing chain
    • G01S19/37—Hardware or software details of the signal processing chain
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01W—METEOROLOGY
    • G01W1/00—Meteorology
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)

Abstract

本发明公开了一种短距离大高差RTK中对流层延迟实测气象改正方法。它包括如下步骤，在基准站GNSS接收机和流动站RTK接收机同时配备实测气象观测传感器；步骤二：将流动站实测气象参数与基准站实测气象参数通过通信传输汇集在一处；步骤三：利用流动站和基准站的实测气象参数，计算各卫星路径上流动站与基准站间的斜路径对流层延迟之差，即对流层延迟改正值；步骤四：将对流层延迟改正值改正到其中一个站的观测值上；步骤五：将改正后的观测值和另一个站的观测值汇集在一处，构建双差观测方程，求解定位参数。本发明解决上述短距离大高差RTK定位精度差的问题；具有短距离大高差RTK定位精度高的优点。

Description

短距离大高差RTK中对流层延迟实测气象改正方法
技术领域
本发明涉及一种短距离大高差RTK中对流层延迟实测气象改正方法。
背景技术
常规的RTK技术假定基准站与流动站间距较小，进而认为两端的对流层延迟和电离层延迟差异较小，通过双差可以消除大部分。常规RTK接收机和基准站不配备气象观测，双差残余的对流层延迟只能忽略，或通过基于标准气象参数的对流层延迟模型（如Hopfield模型、Saastamoinen模型）计算；
然而，对于短距离大高差环境，常规的RTK技术不再适用，原因在于大高差环境下，流动站和基准站间的对流层延迟差异较大，基于标准气象参数的对流层延迟模型无法表达此二者的对流层延迟差异，导致短距离大高差RTK定位精度差；
因此，开发一种短距离大高差RTK定位精度高的对流层延迟实测气象改正方法很有必要。
发明内容
本发明的目的是为了提供一种短距离大高差RTK中对流层延迟实测气象改正方法，短距离大高差RTK定位精度高，解决上述短距离大高差RTK定位精度差的问题。
为了实现上述目的，本发明的技术方案为：一种短距离大高差RTK中对流层延迟实测气象改正方法，其特征在于：包括如下步骤，
步骤一：在基准站GNSS接收机和流动站RTK接收机同时配备实测气象观测传感器；
步骤二：将流动站实测气象参数与基准站实测气象参数通过通信传输（如4G通信）汇集在一处（汇集在流动站或服务端）；克服了传统方法无气象参数传输的缺陷；
步骤三：利用流动站和基准站的实测气象参数，计算各卫星路径上流动站与基准站间的斜路径对流层延迟之差，即对流层延迟改正值；本发明在计算双差对流层延迟时，基于实测气象参数进行计算，短距离大高差RTK定位精度高；克服了传统方法忽略对流层延迟或采用模型值，导致短距离大高差RTK定位精度差的问题；
步骤四：将对流层延迟改正值改正到其中一个站的观测值上；
步骤五：将改正后的观测值和另一个站的观测值汇集在一处，构建双差观测方程，求解定位参数。
在上述技术方案中，在步骤二中，可以将流动站实测气象参数发送给基准站，也可以将基准站的实测气象参数发送给流动站。
在上述技术方案中，在步骤三中，观测到的各卫星路径上基准站与流动站对流层延迟之差的计算方法如下：
假设卫星s，其中一个站记为站m，另一个站记为站n，组成的基线解算得到任意时刻站间站n与站m斜路径对流层延迟（即卫星s对应的测站m与测站n的对流层延迟）之差
Figure 584718DEST_PATH_IMAGE001
可以写成如下形式：
Figure 576944DEST_PATH_IMAGE002
（1）
式（1）中：h m 表示站m的高程；h n 表示站n的高程；
Figure 741209DEST_PATH_IMAGE003
、
Figure 717256DEST_PATH_IMAGE004
和
Figure 461221DEST_PATH_IMAGE005
、
Figure 88380DEST_PATH_IMAGE006
分别表示卫星i与基准站或流动站位置的对流层斜延迟和映射函数；
Figure 157967DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 355730DEST_PATH_IMAGE008
分别为利用实测气象元素计算得到的基准站和流动站位置的天顶对流层延迟；由于基准站与流动站距离较近，因此，映射函数几乎相同；上式（1）写成：
Figure 168966DEST_PATH_IMAGE009
（2）
将
Figure 135785DEST_PATH_IMAGE010
转换为相位观测值：
Figure 641852DEST_PATH_IMAGE011
（3）
式（2）、式（3）中：
Figure 77644DEST_PATH_IMAGE010
为任意时刻站间站n与站m斜路径对流层延迟之差，
Figure 694570DEST_PATH_IMAGE012
为相应观测频率对应的波长，
Figure 515896DEST_PATH_IMAGE013
为对应的相位观测值对流层延迟改正量。
在上述技术方案中，在步骤四中，将各卫星路径上的对流层延迟之差改正到其中一个站的GNSS观测值上，具体包括如下步骤：
Figure 192865DEST_PATH_IMAGE014
（4）
Figure 99641DEST_PATH_IMAGE015
（5）
式（4）、（5）中：
Figure 254678DEST_PATH_IMAGE016
为基准站m对卫星s的伪距观测值；
Figure 710936DEST_PATH_IMAGE017
为基准站m对卫星s的相位观测值；
Figure 293228DEST_PATH_IMAGE018
与
Figure 952879DEST_PATH_IMAGE019
为改正后的伪距和相位观测值；
Figure 911608DEST_PATH_IMAGE020
为任意时刻站间站n与站m斜路径对流层延迟之差；
Figure 441946DEST_PATH_IMAGE021
为对应的相位观测值对流层延迟改正量；本发明的改正方法为：利用已知的基准站伪距和相位观测值(P s m , L s m )减去步骤三计算得到的的斜路径对流层延迟之差T s mn ， L s mn 。
在上述技术方案中，在步骤三中，利用实测对流层延迟模型进行基准站和流动站的天顶对流层延迟计算，具体包括如下步骤：
对流层延迟计算可采用Saastamoinen模型和AN模型计算；模型中需要的基准站和流动站实测气象元素从步骤一和步骤二中获取；
采用Saastamoinen模型计算静力学延迟的公式为：
Figure 460718DEST_PATH_IMAGE022
（6）
式（6）中：P为大气压；h为测站高程；
Figure 92819DEST_PATH_IMAGE023
为测站纬度；
利用AN 模型计算
Figure 855238DEST_PATH_IMAGE024
的湿延迟，计算公式如下：
Figure 771242DEST_PATH_IMAGE025
(7)
式（7）中：
Figure 429756DEST_PATH_IMAGE026
和
Figure 64000DEST_PATH_IMAGE027
为大气折射率常数，
Figure 364531DEST_PATH_IMAGE026
的值为16.529k•mb -1 ，
Figure 649888DEST_PATH_IMAGE027
取值3.776×105 k•mb -1 ；T m 为大气加权平均温度；g m 为重力加速度；R d 为干空气比气体常数；
Figure 479303DEST_PATH_IMAGE028
为干燥空气的摩尔质量；R g 为通用气体常数；
Figure 600843DEST_PATH_IMAGE029
为水气压递减率，可利用测站处的气象廓线数据拟合而来；P和e分别为待计算点处的大气压和水汽压；P 0 和e 0 为参考高程处的大气压和水汽压。
在上述技术方案中，在步骤四中，当步骤二将流动站实测气象参数发送给基准站，则将双差对流层延迟改正到基准站观测值上；当步骤二将基准站实测气象参数发送给流动站，则将双差对流层延迟改正到流动站观测值上；上述二种方法中组成双差观测方程，进行RTK解算的方法相同。
在上述技术方案中，在步骤五中，结合GNSS观测值组成双差观测方程，进行RTK解算，具体解算方法包括如下步骤：
设流动站待估坐标为
Figure 705065DEST_PATH_IMAGE030
，忽略电离层延迟误差后，误差方程在流动站初始坐标
Figure 64503DEST_PATH_IMAGE031
处进行泰勒级数展开，令
Figure 595978DEST_PATH_IMAGE032
,
Figure 689967DEST_PATH_IMAGE033
,
Figure 332301DEST_PATH_IMAGE034
，得到线性模型为：
Figure 77403DEST_PATH_IMAGE035
（8）
式（8）中：
Figure 779780DEST_PATH_IMAGE036
为卫星s、k第1个频率对应的站间双差观测误差；
Figure 344754DEST_PATH_IMAGE037
为卫星s、k第2个频率对应的站间双差观测误差；
Figure 790778DEST_PATH_IMAGE038
、
Figure 639655DEST_PATH_IMAGE039
、
Figure 247353DEST_PATH_IMAGE040
均为线性化系数；
Figure 565202DEST_PATH_IMAGE041
为第1个频率波长，
Figure 549339DEST_PATH_IMAGE042
为第2个频率波长；
Figure 269033DEST_PATH_IMAGE043
为卫星s、卫星k第1个频率对应的站间双差整周模糊度；
Figure 47633DEST_PATH_IMAGE044
为卫星s、卫星k第2个频率对应的站间双差整周模糊度；
其中：线性化系数
Figure 615229DEST_PATH_IMAGE045
，
Figure 137478DEST_PATH_IMAGE046
,
Figure 711678DEST_PATH_IMAGE047
；
Figure 926759DEST_PATH_IMAGE048
为双差星站距；
Figure 953621DEST_PATH_IMAGE049
为对流层延迟参数；（Xs、Ys、Xs）为卫星s的坐标；（
Figure 279560DEST_PATH_IMAGE050
、
Figure 957535DEST_PATH_IMAGE051
、
Figure 343517DEST_PATH_IMAGE052
）为基准站n的坐标；
Figure 123254DEST_PATH_IMAGE053
为基准站m到卫星s的几何距离；
Figure 987305DEST_PATH_IMAGE054
为基准站n到卫星k的几何距离；
上式可写作矢量形式
Figure 270519DEST_PATH_IMAGE055
（9）
式（9）中：v为观测误差；B为设计矩阵；x为待估参数；l为常数向量，对应的观测方程权矩阵为
Figure 92981DEST_PATH_IMAGE056
；
利用最小二乘方法求解，得到模糊度参数
Figure 579588DEST_PATH_IMAGE057
、
Figure 512909DEST_PATH_IMAGE058
的浮点解和对流层延迟的浮点解和参数协方差：
Figure 650630DEST_PATH_IMAGE059
（10）
Figure 378414DEST_PATH_IMAGE060
（11）
采用LAMBDA方法进行模糊度固定；LAMBDA方法为假定已知模糊度参数的浮点解
Figure 867164DEST_PATH_IMAGE061
及协方差
Figure 338597DEST_PATH_IMAGE062
，搜索如下目标函数的最优整数解
Figure 580091DEST_PATH_IMAGE063
；
Figure 744357DEST_PATH_IMAGE064
（12）
获取模糊度参数最优整数解后，将其（即模糊度参数最优整数解）回代到双差观测方程，可以直接求取流动站坐标参数。
本发明适用于短距离大高差环境；本发明适用的短距离是指：距离最大不超过10km，一般在5km以内；本发明适用的大高差是指：高差大于100m，结合地表高差实际，一般为100m-1000m；本发明的RTK定位精度为cm级。
相对于常规RTK，本发明具有如下优点：
(1)基准站与流动站均配备气象传感器进行气象观测，常规RTK不配备（常规RTK一般假定与基准站的气象条件差不多，因此不配备气象传感器）；
(2)通信传输上，常规RTK只向基准站发送概略位置，本发明还发送气象观测值；常规RTK中，基准站向流动站发送基准站位置和GNSS观测值，而本发明增加了基准站气象观测值的传输，能进行实时定位，提高RTK定位精度；
(3)常规RTK的对流层延迟忽略或在流动端计算，本发明对流层延迟改正在服务端计算，并且直接改正到GNSS观测值上；常规RTK的对流层延迟采用忽略或基于标准气象参数计算的方法，本发明采用了实测气象观测参数进行计算，能进行实时定位，提高RTK定位精度；
(4)常规RTK组成双差观测方程采用的两个站的观测值，本发明组建双差观测方程时，其中一个站采用了经对流层延迟改正后的观测值，提高RTK定位精度；
(5)本发明适用于短距离大高差环境，且RTK定位精度高（本发明的适用距离最大不超过10km，一般在5km以内；本发明适用的高差大于100m，结合地表高差实际，一般为100m-1000m；本发明的RTK定位精度为cm级），解决上述短距离大高差RTK定位精度差的问题（常规的RTK技术不适用于短距离大高差环境（如，距离小于10km、高差大于100m的环境），且高差越大，精度越差，常规的RTK技术定位精度一般在分米级）；
(6)本发明仅需在基准站和流动站各建立1个气象观测站（共计建立2个气象观测站），减低建模复杂度、不需要对基准站（即服务端）的算法/系统进行升级也能达到大高差定位的目的；本发明无需对内置接收机功能做任何改动，保证了在不更换基准站接收机的前提下，使用发明进行对流层改正，提高RTK定位精度，降低成本（建设气象观测站的成本相对于现有技术降低了一半以上）；克服了现有技术需在地面建设多个（大于或等于4个气象观测站），建模复杂度高、需要对基准站（即服务端）的算法/系统进行升级，成本较高的缺陷。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为本发明实施例1中流动站将实测气象观测值发送给基准站的流程图；
图3为本发明实施例2中基准站将实测气象观测值发送给流动站的流程图。
具体实施方式
下面结合附图详细说明本发明的实施情况，但它们并不构成对本发明的限定，仅作举例而已。同时通过说明使本发明的优点更加清楚和容易理解。
本发明方法在基准站和流动站同时配备气象观测传感器，对气温、气压、水汽压进行观测，并基于实测气象观测改进RTK定位算法模型。本发明用实测气象元素以提高对流层延迟来提高定位精度，因为采用的是实测气象元素，其对流层延迟改正精度远远优于常规RTK的基于标准气象参数的对流层模型。本发明中的实测气象元素用于实时定位，提高RTK定位精度（将RTK定位精度由分米级提高至厘米级）。
参阅附图可知：短距离大高差RTK中对流层延迟实测气象改正方法，包括如下步骤，
步骤一：在基准站GNSS接收机、流动站RTK接收机（即图1中的站1和站2）同时配备实测气象观测传感器（如温湿压传感器件等）；
步骤二：将流动站实测气象参数与基准站实测气象参数通过通信传输（如4G通信）汇集在一处；
步骤三：利用流动站和基准站的实测气象参数，计算各卫星路径上流动站与基准站间的斜路径对流层延迟之差，即对流层延迟改正值；
步骤四：将对流层延迟改正值改正到其中一个站（流动站或基准站）（图1中为站1）的观测值上；
步骤五：将改正后的观测值和另一个站（基准站或流动站）（图1中为站2）的观测值汇集在一处，构建双差观测方程，求解定位参数（如图1所示）。
进一步地，在步骤二中，可以将流动站实测气象参数（即实测气象元素）发送给基准站，也可以将基准站的实测气象参数发送给流动站。
进一步地，在步骤三中，观测到的各卫星路径上基准站与流动站对流层延迟之差的计算方法如下：
假设卫星s，其中一个站（流动站或基准站）记为站m，另一个站（基准站或流动站）记为站n，组成的基线解算得到任意时刻站间站n与站m斜路径对流层延迟（即卫星s对应的测站m与测站n之间的对流层延迟）之差
Figure 454824DEST_PATH_IMAGE065
可以写成如下形式：
Figure 464368DEST_PATH_IMAGE002
（1）
式（1）中：h m 表示站m的高程；h n 表示站n的高程；
Figure 842260DEST_PATH_IMAGE003
、
Figure 911847DEST_PATH_IMAGE004
和
Figure 860342DEST_PATH_IMAGE005
、
Figure 673578DEST_PATH_IMAGE006
分别表示卫星i与基准站或流动站位置的对流层斜延迟和映射函数；
Figure 640397DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 880885DEST_PATH_IMAGE008
分别为利用实测气象元素计算得到的基准站和流动站位置的天顶对流层延迟；由于基准站与流动站距离较近，因此，映射函数几乎相同；上式（1）可以写成：
Figure 565944DEST_PATH_IMAGE009
（2）
式（2）中：
Figure 182870DEST_PATH_IMAGE010
为任意时刻站间站n与站m斜路径对流层延迟之差；
将
Figure 519043DEST_PATH_IMAGE066
转换为相位观测值：
Figure 196012DEST_PATH_IMAGE011
（3）
式（3）中：
Figure 368367DEST_PATH_IMAGE010
为任意时刻站间站n与站m斜路径对流层延迟之差；
Figure 257826DEST_PATH_IMAGE012
为相应观测频率对应的波长；
Figure 464816DEST_PATH_IMAGE067
为对应的相位观测值对流层延迟改正量。
进一步地，在步骤四中，将各卫星路径上的对流层延迟之差改正到其中一个站（基准站或流动站）的GNSS观测值上，具体包括如下步骤：
Figure 781528DEST_PATH_IMAGE014
（4）
Figure 191912DEST_PATH_IMAGE015
（5）
式（4）、（5）中：
Figure 150640DEST_PATH_IMAGE016
为基准站m对卫星s的伪距观测值；
Figure 212137DEST_PATH_IMAGE017
为基准站m对卫星s的相位观测值；
Figure 965330DEST_PATH_IMAGE068
与
Figure 112277DEST_PATH_IMAGE019
为改正后的伪距和相位观测值；
Figure 609118DEST_PATH_IMAGE020
为任意时刻站间站n与站m斜路径对流层延迟之差；
Figure 508810DEST_PATH_IMAGE021
为对应的相位观测值对流层延迟改正量。
进一步地，在步骤三中，利用实测对流层延迟模型进行基准站和流动站的天顶对流层延迟计算，具体包括如下步骤：
对流层延迟计算可采用Saastamoinen模型和AN模型计算；模型中需要的基准站和流动站实测气象元素从步骤一和步骤二中获取；
采用Saastamoinen模型计算静力学延迟的公式为：
Figure 698482DEST_PATH_IMAGE022
（6）
式（6）中：P为大气压；h为测站高程；
Figure 332726DEST_PATH_IMAGE023
为测站纬度；
利用AN 模型计算
Figure 633257DEST_PATH_IMAGE024
的湿延迟，计算公式如下：
Figure 403767DEST_PATH_IMAGE069
(7)
式（7）中：
Figure 498762DEST_PATH_IMAGE026
和
Figure 620302DEST_PATH_IMAGE027
为大气折射率常数，
Figure 944098DEST_PATH_IMAGE026
的值为16.529k•mb -1 ，
Figure 834694DEST_PATH_IMAGE027
取值3.776×105 k•mb -1 ；T m 为大气加权平均温度；g m 为重力加速度；R d 为干空气比气体常数；
Figure 100590DEST_PATH_IMAGE028
为干燥空气的摩尔质量；R g 为通用气体常数；
Figure 443847DEST_PATH_IMAGE029
为水气压递减率，可利用测站处的气象廓线数据拟合而来；P和e分别为待计算点处的大气压和水汽压；P 0 和e 0 为参考高程处的大气压和水汽压。
进一步地，在步骤四中，若步骤二将流动站实测气象参数发送给基准站，则将双差对流层延迟改正到基准站观测值上；若步骤二将基准站实测气象参数发送给流动站，则将双差对流层延迟改正到流动站观测值上。
进一步地，在步骤五中，结合GNSS观测值组成双差观测方程，进行RTK解算，具体解算方法包括如下步骤：
设流动站待估坐标为
Figure 351760DEST_PATH_IMAGE030
，忽略电离层延迟误差后，误差方程在流动站初始坐标
Figure 80550DEST_PATH_IMAGE031
处进行泰勒级数展开，令
Figure 782927DEST_PATH_IMAGE032
,
Figure 613480DEST_PATH_IMAGE033
,
Figure 528346DEST_PATH_IMAGE034
，得到线性模型为：
Figure 393534DEST_PATH_IMAGE035
（8）
式（8）中：
Figure 1233DEST_PATH_IMAGE036
为卫星s、k第1个频率对应的站间双差观测误差；
Figure 69814DEST_PATH_IMAGE037
为卫星s、k第2个频率对应的站间双差观测误差；
Figure 53951DEST_PATH_IMAGE038
、
Figure 508066DEST_PATH_IMAGE039
、
Figure 552245DEST_PATH_IMAGE040
均为线性化系数；
Figure 91811DEST_PATH_IMAGE041
为第1个频率波长，
Figure 879638DEST_PATH_IMAGE042
为第2个频率波长；
Figure 703107DEST_PATH_IMAGE043
为卫星s、卫星k第1个频率对应的站间双差整周模糊度；
Figure 652608DEST_PATH_IMAGE044
为卫星s、卫星k第2个频率对应的站间双差整周模糊度；
其中：线性化系数
Figure 679470DEST_PATH_IMAGE045
，
Figure 270988DEST_PATH_IMAGE070
,
Figure 434117DEST_PATH_IMAGE047
；
Figure 820099DEST_PATH_IMAGE048
为双差星站距；
Figure 84989DEST_PATH_IMAGE049
为对流层延迟参数；（Xs、Ys、Xs）为 卫星s的坐标；（
Figure 214619DEST_PATH_IMAGE050
、
Figure 497833DEST_PATH_IMAGE051
、
Figure 54716DEST_PATH_IMAGE052
）为基准站n的坐标；
Figure 56170DEST_PATH_IMAGE053
为基准站m到卫星s的几何距离；
Figure 723912DEST_PATH_IMAGE054
为 基准站n到卫星k的几何距离；
上式可写作矢量形式
Figure 110900DEST_PATH_IMAGE055
（9）
式（9）中：v为观测误差；B为设计矩阵；x为待估参数；l为常数向量；对应的观测方程权矩阵为
Figure 104263DEST_PATH_IMAGE071
；
利用最小二乘方法求解，得到模糊度参数
Figure 61855DEST_PATH_IMAGE057
、
Figure 798867DEST_PATH_IMAGE058
的浮点解和对流层延迟的浮点解和参数协方差：
Figure 56673DEST_PATH_IMAGE059
（10）
Figure 440512DEST_PATH_IMAGE060
（11）
采用LAMBDA方法进行模糊度固定；LAMBDA方法为假定已知模糊度参数的浮点解
Figure 416558DEST_PATH_IMAGE061
及协方差
Figure 691682DEST_PATH_IMAGE062
，搜索如下目标函数的最优整数解
Figure 538415DEST_PATH_IMAGE063
，
Figure 873582DEST_PATH_IMAGE064
（12）
获取模糊度参数最优整数解后，将其（即模糊度参数最优整数解）回代到双差观测方程（即公式（8）），可以直接求取流动站坐标参数。
实施例1
如图2所示，为使用本方法时，流动站将实测气象观测值发送给基准站的实施例。首先，流动站和基准站同时配备实测气象观测传感器；其次，流动站进行RTK定位前，先将自身概略位置和实测气象观测值发送给基准站；再此，基准站基于自身实测气象观测和流动站气象观测值计算斜路径对流层延迟之差，改正到基准站观测值上；进而，基准站将改正后的GNSS观测值发送给流动站。最后，流动站基于基准站发送来的观测值和自身观测值组建观测方程，进行RTK解算；
结论：该实施例采用本发明方法按照上述先后顺序执行，对流层延迟改正的计算位于基准站，流动站（即用户部分）除了增加气象传感器及气象传输功能外，无需对内置的RTK算法做任何改动。使本实施例可以兼容旧的RTK算法或模块。同时，由于计算部分在基准站，减轻了流动站的计算压力，能进行实时定位，提高RTK定位精度。
实施例2
如图3所示，为使用本方法时，基准站将实测气象观测值发送给流动站的实施例。首先，流动站和基准站同时配备实测气象观测传感器；其次，流动站进行RTK定位前，先将自身概略位置发送给基准站；再次，基准站将自身观测值和实测气象观测值发送给流动站；再次，流动站根据基准站发送来的实测气象观测值和流动站实测气象观测值计算斜路径对流层延迟之差；进而，利用斜路径对流层延迟之差对流动站观测值进行改正；最后，流动站基于基准站发来的GNSS观测值和自身改正后的的观测值构建双差观测方程，进行RTK解算；
结论：该实施例采用本发明方法按照上述先后顺序执行，改正对流层延迟的计算部分位于流动站（即用户部分/客户端），可以减轻基准站的计算压力。同时，基准站除了增加气象传感器和气象传输功能外，无需对内置接收机功能做任何改动，保证了在不更换基准站接收机的前提下，使用本实施例进行对流层改正，提高RTK定位精度；本实施例仅需在基准站和流动站各建立1个气象观测站（共计建立2个气象观测站），减低建模复杂度、不需要对基准站（即服务端）的算法/系统进行升级也能达到大高差定位的目的，降低成本（建设气象观测站的成本相对于现有技术降低了一半以上）；克服了现有技术需在地面建设多个（大于或等于4个气象观测站），建模复杂度高、需要对基准站（即服务端）的算法/系统进行升级，成本较高的缺陷。
其它未说明的部分均属于现有技术。

Claims (6)

1.一种短距离大高差RTK中对流层延迟实测气象改正方法，其特征在于：将各卫星路径上的对流层延迟之差改正到其中一个站的GNSS观测值上，组建双差观测方程时，其中一个站采用经对流层延迟改正后的观测值，仅需在基准站和流动站各建立1个气象观测站，减低建模复杂度；
具体方法，包括如下步骤，
步骤一：在基准站GNSS接收机和流动站RTK接收机同时配备实测气象观测传感器；
步骤二：将流动站实测气象参数与基准站实测气象参数通过通信传输汇集在一处；
步骤三：利用流动站和基准站的实测气象参数，计算各卫星路径上流动站与基准站间的斜路径对流层延迟之差，即对流层延迟改正值；
步骤四：将对流层延迟改正值改正到其中一个站的观测值上；
在步骤四中，将各卫星路径上的对流层延迟之差改正到其中一个站的GNSS观测值上，具体包括如下步骤：
Figure 177939DEST_PATH_IMAGE001
（4）
Figure 156259DEST_PATH_IMAGE002
（5）
式（4）、（5）中：
Figure 345932DEST_PATH_IMAGE003
为基准站m对卫星s的伪距观测值；
Figure 917859DEST_PATH_IMAGE004
为基准站m对卫星s的相位观测 值；
Figure 218390DEST_PATH_IMAGE005
与
Figure 51217DEST_PATH_IMAGE006
为改正后的伪距和相位观测值；
Figure 411791DEST_PATH_IMAGE007
为任意时刻站间站n与站m斜路径对流层 延迟之差；
Figure 205435DEST_PATH_IMAGE008
为对应的相位观测值对流层延迟改正量；改正方法为：利用已知的基准站伪 距和相位观测值(
Figure 309657DEST_PATH_IMAGE009
,
Figure 262569DEST_PATH_IMAGE010
)减去步骤三计算得到的斜路径对流层延迟之差
Figure 794045DEST_PATH_IMAGE011
，
Figure 74985DEST_PATH_IMAGE012
；
步骤五：将改正后的观测值和另一个站的观测值汇集在一处，构建双差观测方程，求解定位参数。
2.根据权利要求1所述的短距离大高差RTK中对流层延迟实测气象改正方法，其特征在于：在步骤二中，将流动站实测气象参数发送给基准站，或将基准站的实测气象参数发送给流动站。
3.根据权利要求1所述的短距离大高差RTK中对流层延迟实测气象改正方法，其特征在于：在步骤三中，观测到的各卫星路径上基准站与流动站对流层延迟之差的计算方法如下：
假设卫星s，其中一个站记为m，另一个站记为n，两个站组成的基线解算得到任意时刻站n与站m斜路径对流层延迟之差
Figure 717319DEST_PATH_IMAGE013
写成如下形式：
Figure 524738DEST_PATH_IMAGE014
（1）
式（1）中：h m 表示站m的高程；h n 表示站n的高程；
Figure 227114DEST_PATH_IMAGE015
、
Figure 992420DEST_PATH_IMAGE016
和
Figure 438445DEST_PATH_IMAGE017
、
Figure 365950DEST_PATH_IMAGE018
分别表示卫星i与基准站或流动站位置的对流层斜延迟和映射函数；
Figure 239228DEST_PATH_IMAGE019
和
Figure 229181DEST_PATH_IMAGE020
分别为利用实测气象元素计算得到的基准站和流动站位置 的天顶对流层延迟；由于基准站与流动站距离较近，因此，映射函数几乎相同；上式（1）写 成：
Figure 478897DEST_PATH_IMAGE021
（2）
将
Figure 260908DEST_PATH_IMAGE022
转换为相位观测值：
Figure 305087DEST_PATH_IMAGE023
（3）
式（2）、式（3）中：
Figure 782336DEST_PATH_IMAGE022
为任意时刻站间站n与站m斜路径对流层延迟之差；
Figure 570163DEST_PATH_IMAGE024
为相应观测 频率对应的波长；
Figure 206681DEST_PATH_IMAGE025
为对应的相位观测值对流层延迟改正量。
4.根据权利要求3所述的短距离大高差RTK中对流层延迟实测气象改正方法，其特征在于：在步骤三中，利用实测对流层延迟模型进行基准站和流动站的天顶对流层延迟计算，具体包括如下步骤：
对流层延迟计算采用Saastamoinen模型和AN模型计算；模型中需要的基准站和流动站实测气象元素从步骤一和步骤二中获取；
采用Saastamoinen模型计算静力学延迟的公式为：
Figure 421762DEST_PATH_IMAGE026
（6）
式（6）中：P为大气压；h为测站高程；
Figure 651886DEST_PATH_IMAGE027
为测站纬度；
利用AN 模型计算
Figure 977825DEST_PATH_IMAGE028
的湿延迟，计算公式如下：
Figure 734429DEST_PATH_IMAGE029
(7)
式（7）中：
Figure 120411DEST_PATH_IMAGE030
和
Figure 572252DEST_PATH_IMAGE031
为大气折射率常数，
Figure 701882DEST_PATH_IMAGE030
的值为16.529k•mb -1 ，
Figure 312992DEST_PATH_IMAGE031
取值3.776×105 k• mb -1 ；T m 为大气加权平均温度；g m 为重力加速度；R d 为干空气比气体常数；
Figure 869875DEST_PATH_IMAGE032
为水气压递减率， 利用测站处的气象廓线数据拟合而来；P和e分别为待计算点处的大气压和水汽压；P 0 和e 0 为 参考高程处的大气压和水汽压。
5.根据权利要求1所述的短距离大高差RTK中对流层延迟实测气象改正方法，其特征在于：在步骤四中，当步骤二将流动站实测气象参数发送给基准站，则将双差对流层延迟改正到基准站观测值上；当步骤二将基准站实测气象参数发送给流动站，则将双差对流层延迟改正到流动站观测值上。
6.根据权利要求1所述的短距离大高差RTK中对流层延迟实测气象改正方法，其特征在于：在步骤五中，结合GNSS观测值组成双差观测方程，进行RTK解算，具体解算方法包括如下步骤：
设流动站待估坐标为
Figure 809012DEST_PATH_IMAGE033
，忽略电离层延迟误差后，误差方程在流动站初始 坐标
Figure 742333DEST_PATH_IMAGE034
处进行泰勒级数展开，令
Figure 207949DEST_PATH_IMAGE035
,
Figure 935734DEST_PATH_IMAGE036
,
Figure 362167DEST_PATH_IMAGE037
，得到线性模型为：
Figure 99179DEST_PATH_IMAGE038
（8）
式（8）中：
Figure 419302DEST_PATH_IMAGE039
为卫星s、k第1个频率对应的站间双差观测误差；
Figure 317988DEST_PATH_IMAGE040
为卫星s、k第2个频率对应的站间双差观测误差；
Figure 231717DEST_PATH_IMAGE041
、
Figure 506841DEST_PATH_IMAGE042
、
Figure 681470DEST_PATH_IMAGE043
均为线性化系数；
Figure 16636DEST_PATH_IMAGE044
为第1个频率波长，
Figure 143294DEST_PATH_IMAGE045
为第2个频率波长；
Figure 222108DEST_PATH_IMAGE046
为卫星s、卫星k第1个频率对应的站间双差整周模糊度；
Figure 251244DEST_PATH_IMAGE047
为卫星s、卫星k第2个频率对应的站间双差整周模糊度；
其中：线性化系数
Figure 757312DEST_PATH_IMAGE048
，
Figure 380054DEST_PATH_IMAGE049
,
Figure 996980DEST_PATH_IMAGE050
；
Figure 146202DEST_PATH_IMAGE051
为双差星站距；
Figure 88750DEST_PATH_IMAGE052
为对流层延迟参数；（Xs、Ys、Xs）为 卫星s的坐标；（
Figure 261105DEST_PATH_IMAGE053
、
Figure 619406DEST_PATH_IMAGE054
、
Figure 357554DEST_PATH_IMAGE055
）为基准站n的坐标；
Figure 205425DEST_PATH_IMAGE056
为基准站m到卫星s的几何距离；
Figure 802759DEST_PATH_IMAGE057
为 基准站n到卫星k的几何距离；
上式写作矢量形式
Figure 761488DEST_PATH_IMAGE058
（9）
式（9）中：v为观测误差；B为设计矩阵；x为待估参数；l为常数向量，对应的观测方程权矩阵为
Figure 885302DEST_PATH_IMAGE059
；
利用最小二乘方法求解，得到模糊度参数
Figure 638494DEST_PATH_IMAGE060
、
Figure 723125DEST_PATH_IMAGE061
的浮点解和对流层延迟的浮点解 和参数协方差：
Figure 485544DEST_PATH_IMAGE062
（10）
Figure 463865DEST_PATH_IMAGE063
（11）
采用LAMBDA方法进行模糊度固定；LAMBDA方法为假定已知模糊度参数的浮点解
Figure 653538DEST_PATH_IMAGE064
及 协方差
Figure 959885DEST_PATH_IMAGE065
，搜索如下目标函数的最优整数解
Figure 525996DEST_PATH_IMAGE066
；
Figure 358823DEST_PATH_IMAGE067
（12）
获取模糊度参数最优整数解后，将其回代到双差观测方程，直接求取流动站坐标参数。
CN202210821533.0A 2022-07-13 2022-07-13 短距离大高差rtk中对流层延迟实测气象改正方法 Active CN114910939B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210821533.0A CN114910939B (zh) 2022-07-13 2022-07-13 短距离大高差rtk中对流层延迟实测气象改正方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210821533.0A CN114910939B (zh) 2022-07-13 2022-07-13 短距离大高差rtk中对流层延迟实测气象改正方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114910939A CN114910939A (zh) 2022-08-16
CN114910939B true CN114910939B (zh) 2022-11-04

Family

ID=82772681

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210821533.0A Active CN114910939B (zh) 2022-07-13 2022-07-13 短距离大高差rtk中对流层延迟实测气象改正方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114910939B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116027457B (zh) * 2023-01-03 2024-01-23 国能大渡河流域水电开发有限公司 气象基线融合改正模型

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105717530A (zh) * 2016-02-19 2016-06-29 武汉大学 一种在网络rtk中应用流动基准站来增强定位效果的方法
CN106407560A (zh) * 2016-09-19 2017-02-15 武汉大学 表征大气各向异性的对流层映射函数模型的构建方法
EP3130943A1 (en) * 2015-08-14 2017-02-15 Trimble Inc. Navigation satellite system positioning involving the generation of tropospheric correction information
CN112099069A (zh) * 2020-08-31 2020-12-18 中国三峡建设管理有限公司 实测气象参数修正对流层经验模型的rtk算法及应用
CN112987058A (zh) * 2021-05-20 2021-06-18 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
CN113325448A (zh) * 2021-04-21 2021-08-31 中铁第一勘察设计院集团有限公司 顾及对流层延迟改造的大高差cors网解算方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3130943A1 (en) * 2015-08-14 2017-02-15 Trimble Inc. Navigation satellite system positioning involving the generation of tropospheric correction information
CN105717530A (zh) * 2016-02-19 2016-06-29 武汉大学 一种在网络rtk中应用流动基准站来增强定位效果的方法
CN106407560A (zh) * 2016-09-19 2017-02-15 武汉大学 表征大气各向异性的对流层映射函数模型的构建方法
CN112099069A (zh) * 2020-08-31 2020-12-18 中国三峡建设管理有限公司 实测气象参数修正对流层经验模型的rtk算法及应用
CN113325448A (zh) * 2021-04-21 2021-08-31 中铁第一勘察设计院集团有限公司 顾及对流层延迟改造的大高差cors网解算方法
CN112987058A (zh) * 2021-05-20 2021-06-18 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

Also Published As

Publication number Publication date
CN114910939A (zh) 2022-08-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN114518586B (zh) 一种基于球谐展开的gnss精密单点定位方法
CN108490473B (zh) 一种融合gnss和uwb的无人机增强定位方法与系统
CN112099069B (zh) 实测气象参数修正对流层经验模型的rtk算法及应用
CN109196381B (zh) 通过辅助数据对精确位置的快速确定
US6756938B2 (en) Satellite positioning system receivers and methods therefor
CN109597040A (zh) 一种星载sar影像无场几何定标方法
CN115061167B (zh) 一种适用于短距离大高差rtk的对流层延迟改正方法
CN112987058B (zh) 一种利用地表气象站增强短距离大高差rtk定位的方法
CN114935768B (zh) 一种基于单基站的虚拟参考站的构建方法
CN114910939B (zh) 短距离大高差rtk中对流层延迟实测气象改正方法
CN109116385A (zh) 一种基于bp神经网络的长距离网络rtk对流层延迟估计方法
CN110907971B (zh) 高空设备的卫星定位方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111123345B (zh) 一种基于gnss测量的经验电离层模型数据驱动方法
CN113534194B (zh) 联合gnss与测风激光雷达的对流层温湿廓线反演方法
CN111060139A (zh) 星载激光测高仪无场几何定标方法及系统
CN115061170B (zh) 短距离大高差环境网络rtk方法
CN113093241A (zh) 一种考虑高度角的单测站对流层斜延迟计算方法
CN116679331A (zh) 基于轮询北斗rtk定位与lstm辅助解算的杆塔偏移监测方法及系统
CN115144878B (zh) 基于ppp的短距离大高差nrtk对流层延迟改正方法
WO2023107742A1 (en) System and method for correcting satellite observations
CN115616615A (zh) 一种PPP-B2b增强的低成本单频GNSS接收机精密定位方法
CN115902968A (zh) 基于北斗三号geo播发增强信息的ppp终端定位方法
CN109932731B (zh) 一种bds卫星参考站电离层误差确定方法
CN210376693U (zh) 一种气象型gnss信号接收系统
CN113534211B (zh) 基于gnss的公里级区域大气相位不一致性高精度监测系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant