留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

利用恒星日滤波改进精密单点电离层延迟提取

郑彬 王宇 欧钢

郑彬, 王宇, 欧钢. 利用恒星日滤波改进精密单点电离层延迟提取[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(7): 983-988. doi: 10.13203/j.whugis20140077
引用本文: 郑彬, 王宇, 欧钢. 利用恒星日滤波改进精密单点电离层延迟提取[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(7): 983-988. doi: 10.13203/j.whugis20140077
ZHENG Bin, WANG Yu, OU Gang. Improving Real-Time Ionospheric Delay Extraction in Precise Point Positioning with Sidereal Filtering[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(7): 983-988. doi: 10.13203/j.whugis20140077
Citation: ZHENG Bin, WANG Yu, OU Gang. Improving Real-Time Ionospheric Delay Extraction in Precise Point Positioning with Sidereal Filtering[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(7): 983-988. doi: 10.13203/j.whugis20140077

利用恒星日滤波改进精密单点电离层延迟提取

doi: 10.13203/j.whugis20140077
基金项目: 

新世纪优秀人才支持计划 No. NCET-04-0995

详细信息
    作者简介:

    郑彬,博士生,主要研究方向为精密单点定位。bingo.zheng@gmail.com

  • 中图分类号: P228.41

Improving Real-Time Ionospheric Delay Extraction in Precise Point Positioning with Sidereal Filtering

Funds: 

The Program for New Century Excellent Talents in University No. NCET-04-0995

  • 摘要: 利用非组合精密单点定位(PPP)可以提取高精度的电离层延迟。测站多径误差会影响伪距和相位测量精度,影响实时PPP电离层延迟提取的精度以及收敛速度。对于静态观测站,利用对GPS卫星地面跟踪的时间重复性进行恒星日滤波可以消除多径误差的影响。通过事后处理提取前几日的码和载波相位残差序列,利用恒星日滤波建立多径误差改正模型,修正实时观测数据,可以改善实时电离层延迟估计性能。对IGS观测站的实测数据分析表明,应用恒星日滤波多径误差修正后,实时电离层延迟提取的精度由0.185 m提高到0.028 m,新进卫星的电离层参数估计收敛时间由80 min减少为35 min。
  • 图  1  恒星日滤波数据处理流程

    Figure  1.  Data Processing Procedure for Sidereal Filtering

    图  2  短基线站间单差电离层延迟(事后)

    Figure  2.  Single-difference Ionospheric Delay Among Short-baseline Stations (Post Processing)

    图  3  电离层估计误差(事后)

    Figure  3.  Ionospheric Delay Estimation Error (Post Processing)

    图  4  恒星日滤波改正前后实时电离层估计误差

    Figure  4.  Ionospheric Delay Estimation Error Before and After Sidereal Filtering Correction

    图  5  电离层估计收敛时间统计

    Figure  5.  Statistics of Ionospheric Delay Estimation Convergence Time

    表  1  PPP数据处理策略

    Table  1.   Data Processing Options of PPP

    选项策略
    观测数据RINEX观测数据 (5 s间隔)
    星历IGS精密星历(sp3)
    卫星钟差CODE精密卫星钟差(5 s间隔)
    截止角10°
    电离层延迟参数估计
    对流层延迟天顶对流层延迟估计
    天线相位中心igs05.atx
    下载: 导出CSV

    表  2  实验观测站信息

    Table  2.   Tracking Station Information in Experiment

    测站经纬度接收机天线
    YARR LEICA LEIAT504
    29.06°S GRX1200PRO
    115.35°ELEICALEIAR25
    YAR3GRX1200GGPRO
    下载: 导出CSV
  • [1] 张宝成, 欧吉坤, 李子申,等. 利用精密单点定位求解电离层延迟[J]. 地球物理学报, 2011,54(4):950-957

    Zhang Baocheng, Ou Jikun, Li Zhisheng, et al. Determination of Ionospheric Observables with Precise Point Positioning[J]. Chinese Journal of Geophysics, 2011,54(4):950-957
    [2] Carcanague S, Julien O, Vigneau W, et al. A New Algorithm for GNSS Precise Positioning in Constrained Area[C]. Proceedings of the 24th International Technical Meeting of the Institute of Navigation, San Diego, CA, 2011
    [3] Seepersad G, Bisnath S. Reduction of Precise Point Positioning Convergence Period[C]. Proceedings of the 25th International Technical Meeting of the Satellite Division of the Institute of Navigation, TN, 2012
    [4] Wen Z, Henkel P, Güunther C. Reliable Estimation of Phase Biases of GPS Satellites with a Local Reference Network[C]. The 53rd IEEE Intern. Symposium ELMAR, Zadar, Croatia, 2011
    [5] Brunini C, Azpilicueta F. GPS Slant Total Electron Content Accuracy Using the Single Layer Model Under Difierent Geomagnetic Regions and Ionospheric Conditions[J]. J Geod, 2010, 84: 293-304
    [6] Gelbed A. Applied Optimal Estimation[M]. Cambridge, Massachuserts: The MIT Press, 1974: 160-162
    [7] Takasu T. RTKLIB: Open Source Program Package for RTK-GPS[C]. FOSS4G 2009, Tokyo, Japan, 2009
    [8] Joz W, Hsieh C H. Statistical Modeling for the Mitigation of GPS Multipath Delays from Day-to-day Range Measurements[J]. J Geod, 2010(84):223-232
    [9] Choi K, Bilich A, Larson K M, et al. Modiifed Sidereal Filtering: Implications for High-rate GPS Positioning[J]. Geophys Research Letters, 2004, 31:1-4
    [10] Ragheb A E, Clarke P J, Edwards S J. GPS Sidereal Filtering: Coordinate and Carrier-Phase-Level Strategies[J]. Joural Geodesy, 2007, 81(5):325-335
    [11] 殷海涛, 甘卫军, 肖根如. 恒星日滤波的修正以及对高频GPS定位的影响研究[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2011, 36(5):609-611

    Yin Haitao, Gan Weijun, Xiao Genru. Modified Sidereal Filtering and Its Effect on High-rate GPS Positioning[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(5):609-611
  • [1] 张超, 戴吾蛟, 石强, 曾凡河, 匡翠林.  电离层延迟对单频GPS点的影响及改正方法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(3): 471-477. doi: 10.13203/j.whugis20150546
    [2] 王琰, 张传定, 胡小工, 朱凌凤, 冯炜, 常志巧.  球面多路径格网的恒星日滤波算法及其在PPP中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(10): 1496-1503. doi: 10.13203/j.whugis20160454
    [3] 张小红, 潘宇明, 左翔, 汪杰.  一种改进的抗差Kalman滤波方法在精密单点定位中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(7): 858-864. doi: 10.13203/j.whugis20130577
    [4] 张小红, 任晓东, 郭斐.  顾及电离层延迟高阶项改正的精密单点定位 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(8): 883-887.
    [5] 阮仁桂, 吴显兵, 冯来平.  单频精密单点定位观测模型和电离层处理方法比较 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(9): 1023-1028.
    [6] 匡翠林, 金蕾.  精密单点定位的高阶电离层误差改正研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(8): 888-891.
    [7] 涂锐, 黄观文, 张勤, 王利.  GPS单频机电离层延迟改正新算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(6): 667-670.
    [8] 蔡昌盛, 戴吾蛟, 匡翠林, 朱建军.  利用UofC消电离层组合的GPS/GLONASS精密单点定位研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(7): 827-830.
    [9] 沈飞, 李建成, 郭斐.  单历元PPP分析日本Mw9.0地震引起的我国东部沿海同震地表形变 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(11): 1345-1347.
    [10] 涂锐, 张勤, 黄观文, 凌晴.  利用相位平滑伪距和最小二乘曲面函数建立西安市区域电离层延迟模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(2): 218-221.
    [11] 殷海涛, 甘卫军, 肖根如.  恒星日滤波的修正以及对高频GPS定位的影响研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(5): 609-611.
    [12] 易重海, 朱建军, 陈永奇, 戴吾蛟.  顾及卫星钟差插值误差的GPS精密单点定位观测值随机模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(10): 1165-1168.
    [13] 高书亮, 李锐, 黄智刚.  利用卡尔曼滤波估计导航信号电离层差分改正 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(9): 1021-1023.
    [14] 李博峰, 沈云中, 冯延明.  利用三频GNSS进行长距离实时精密导航 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(7): 782-786.
    [15] 朱庆林, 赵振维, 吴振森.  精密单点定位方法测量对流层天顶延迟的精度改善 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(9): 1098-1101.
    [16] 宋伟伟, 施闯, 姚宜斌, 叶世榕.  单频精密单点定位电离层改正方法和定位精度研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(7): 778-781.
    [17] 叶世榕, 张双成, 刘经南.  精密单点定位方法估计对流层延迟精度分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(8): 788-791.
    [18] 李征航, 陈锴, 刘万科, 王文丽.  GNSS电离层延迟模型的数学统一与方法扩展 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(8): 699-703.
    [19] 李征航, 陈锴, 刘万科, 黄欢.  顾及f~3项的电离层延迟模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(2): 139-143.
    [20] 陈武, 胡丛玮, 陈永奇, 丁晓利.  基于GPS基准网的GPS快速静态定位及动态定位方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2001, 26(6): 518-523.
  • 加载中
图(5) / 表(2)
计量
  • 文章访问数:  1178
  • HTML全文浏览量:  25
  • PDF下载量:  232
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2014-06-11
  • 刊出日期:  2016-07-05

利用恒星日滤波改进精密单点电离层延迟提取

doi: 10.13203/j.whugis20140077
    基金项目:

    新世纪优秀人才支持计划 No. NCET-04-0995

    作者简介:

    郑彬,博士生,主要研究方向为精密单点定位。bingo.zheng@gmail.com

  • 中图分类号: P228.41

摘要: 利用非组合精密单点定位(PPP)可以提取高精度的电离层延迟。测站多径误差会影响伪距和相位测量精度,影响实时PPP电离层延迟提取的精度以及收敛速度。对于静态观测站,利用对GPS卫星地面跟踪的时间重复性进行恒星日滤波可以消除多径误差的影响。通过事后处理提取前几日的码和载波相位残差序列,利用恒星日滤波建立多径误差改正模型,修正实时观测数据,可以改善实时电离层延迟估计性能。对IGS观测站的实测数据分析表明,应用恒星日滤波多径误差修正后,实时电离层延迟提取的精度由0.185 m提高到0.028 m,新进卫星的电离层参数估计收敛时间由80 min减少为35 min。

English Abstract

郑彬, 王宇, 欧钢. 利用恒星日滤波改进精密单点电离层延迟提取[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(7): 983-988. doi: 10.13203/j.whugis20140077
引用本文: 郑彬, 王宇, 欧钢. 利用恒星日滤波改进精密单点电离层延迟提取[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(7): 983-988. doi: 10.13203/j.whugis20140077
ZHENG Bin, WANG Yu, OU Gang. Improving Real-Time Ionospheric Delay Extraction in Precise Point Positioning with Sidereal Filtering[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(7): 983-988. doi: 10.13203/j.whugis20140077
Citation: ZHENG Bin, WANG Yu, OU Gang. Improving Real-Time Ionospheric Delay Extraction in Precise Point Positioning with Sidereal Filtering[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(7): 983-988. doi: 10.13203/j.whugis20140077
  • 电离层延迟误差是GPS的主要误差源之一。由于电离层延迟的色散特性,利用双频GPS观测量可以精确估计斜向电离层总电子含量,精度水平的理论上限为双频码的载波相位噪声及多径效应。目前基于双(多)频GPS观测数据提取电离层延迟的方法包括相位平滑伪距法、双差模糊度固定法,非组合精密单点定位(PPP)法等。其中相位平滑伪距法较易受多径效应和观测噪声的影响,双差模糊度固定法一般仅适用于局部较小范围内的电离层延迟建模。非组合PPP法受多径和噪声的影响小,单站即可解算,不受基线长度的约束,因而具有更高的精度和适用性[1]

    然而,对于实时PPP电离层延迟提取,由于模糊度参数需要一定时间收敛,因而在处理时段开始时刻以及卫星初始可见的一段时间电离层参数的估计精度低。文献[2-3]指出,多径误差会降低伪距和载波相位的测量精度,从而影响PPP的收敛速度。对于固定参考站,由于GPS卫星轨道重复性,在约1个恒星日后卫星与测站的几何关系重复,多径误差也相关,其多径误差高度相关。鉴于此,本文提出利用恒星日滤波以及前几日的PPP估计残差建立伪距和载波相位多径误差改正模型,修正测站的多径误差,从而加快模糊度参数收敛速度,提高实时电离层参数估计性能。

    本文首先介绍PPP电离层延迟提取方法,然后给出恒星日滤波法的原理及具体流程,最后利用IGS观测站的数据进行实验分析,比较恒星日滤波改正前后的电离层延迟提取精度。

    • 卫星k、接收机r、历元tn的双频码和相位观测量为:

      (1)

      式中,grk为几何相关项(包含几何距离rrk、接收机钟差δτr、卫星钟差δτk,对流层延迟Trk)。

      (2)

      式中,Irk为频点f1的电离层延迟;μj=f12/fj2为频率比平方;Nr,jk为频点j的整周模糊度;βr,jβr,jk分别为接收机和卫星相位偏差;br,jbjk分别为接收机和卫星码偏差;ηr,jkεr,jk分别为码和相位噪声,包含多径误差。

      式(1)中的部分偏差项无法分离,因而不能同时估计所有偏差。通过参数映射将码偏差项映射到几何相关项和电离层延迟中[4],即

      (3)

      以及

      (4)

      式中,接收机相关的码偏差项bgrbIr可表示为br,1br,2的函数:

      (5)

      同样地,卫星相关的偏差项bgkbIk为:

      (6)

      码和相位偏差项被模糊度参数吸收,模糊度参数不再为整数,即

      (7)

      由式(3)、式(4)、式(7)可知,电离层估计 $\tilde{I}_{r}^{k}$ 中包含了卫星和接收机码偏差的影响。一般通过电离层薄层模型分离出码偏差[1],得到修正后的电离层延迟。但最近研究表明[5],由于电离层单层模型将实际的三维电离层简化为二维模型,会引入可达±2.2 TECU的建模误差。本文采用短基线站间单差[1]方法来评估原始电离层估计值的精度,由于电离层延迟的空间相关性,短基线测站的电离层延迟可视为相同。通过站间差分来消除卫星码偏差的影响,不同卫星站间单差电离层的均值可视为站间接收机的码偏差,站间单差电离层的方差即为电离层估计误差,这样可以利用短基线实验来评估电离层估计精度。

    • 消除方程中的先验信息来简化模型,以提高参数估计的性能。卫星坐标从IGS精密星历中获取,参考站坐标固定为已知坐标(对于IGS跟踪站,从IGS周解snx文件中可以获取精确的站点坐标),卫星钟差从IGS精密钟差产品中获取。对流层延迟干分量利用Saastamoinen模型确定,湿分量利用投影函数mfrk(tn)及天顶对流层延迟Z(tn)来表示。

      假定在历元tn同时观测到m颗卫星,所有卫星的联合观测方程为:

      (8)

      式中,yn为观测量;Hn为设计矩阵;xn为待估参数;υn为测量噪声。

      观测量yn中包含了4m个观测值,为原始码和相位观测值减去站星距离、卫星钟差、对流层延迟干分量的差值:

      (9)

      待估参数xn包含了3m+2个未知量,即接收机钟差、天顶对流层延迟、电离层延迟、模糊度参数。 $\tilde{g}_{r}^{k}\left( {{t}_{n}} \right)$ )中的偏差项被接收机钟差$\delta {{\tilde{\tau }}_{r}}\left( {{t}_{n}} \right)$ 和天顶对流层延迟$\tilde{Z}\left( {{t}_{n}} \right)$ 吸收。

      (10)

      设计矩阵Hn的具体形式为:

      (11)

      式中,⊗为克罗内克积;e2为各元素均为1的二维列向量;Γ=diag(λ1,λ2)为双频波长的二维对角阵;Im为m维单位阵;mfm维对流层投影函数列向量;μ=[μ1 μ2]T为频率平方比例因子二维列向量;02为2×2全零阵。

      依据式(8)进行卡尔曼滤波参数估计可以求解出各卫星的电离层延迟项 $\tilde{I}_{r}^{k}\left( {{t}_{n}} \right)$ 。有别于标准PPP模型中通过双频电离层无关组合消除电离层延迟的影响,此模型中将电离层延迟作为待估参数进行求解,并采用原始码和相位观测量作为基本观测量,因而称之为非组合PPP模型[1]。由于PPP的模糊度参数收敛需要0.5~1 h,模糊度收敛之前参数估计精度偏低,这样在处理时段开始时刻以及卫星初始可见的一段时间其待估参数的估计精度低。对于事后处理,可以采用双向Kalman滤波,将正向的滤波结果与反向滤波结果加权组合[6],得到最优平滑估计结果。这样,可以在整个观测时段内都获得高精度的估计结果。

      本文以开源的RTKLIB软件[7]为基础进行PPP处理,修改其标准PPP模型为非组合PPP模型,将电离层延迟作为未知参数进行估计,各种误差的修正及处理策略见表 1。精密星历、卫星钟差、卫星和接收机天线相位中心改正模型、基准坐标等从IGS数据产品中获取,卫星观测截止角选为10°,天顶对流层延迟采用随机游走模型估计。

      表 1  PPP数据处理策略

      Table 1.  Data Processing Options of PPP

      选项策略
      观测数据RINEX观测数据 (5 s间隔)
      星历IGS精密星历(sp3)
      卫星钟差CODE精密卫星钟差(5 s间隔)
      截止角10°
      电离层延迟参数估计
      对流层延迟天顶对流层延迟估计
      天线相位中心igs05.atx
    • GPS接收机天线不仅可以接收来自卫星的直达信号,还接收机周边环境、建筑物等反射或散射的卫星信号,即多径信号。多径信号对伪距和载波相位测量都会引入误差,是精密定位的一种重要误差源。对于静止的接收机来说,由于GPS卫星运动的周期重复性,卫星和接收机周围任何固定反射物的几何关系在约一个恒星日周期(23小时56分4秒)后重复[8, 9]。利用这一特性,可以通过连续多天的同时段观测消除重复性噪声,即恒星日滤波。由于多径误差难以建模,在观测模型中通常作为测量噪声处理。然而多径误差具有时间相关性,其模型并非为高斯白噪声。对于PPP处理,估计残差中包含了码和相位的多径以及噪声。通过对残差的低通滤波,滤除高频测量噪声后,可以得到多径误差序列。

    • GPS卫星轨道周期理论上为半个恒星日,地球自转周期为一个恒星日,这样经过1个恒星日后地面与卫星的几何关系重复。然而,由于GPS卫星在飞行过程中收到地球和月球引力场的影响,以及地面控制站的调控,其实际重复周期并非正好为一个恒星日。根据广播星历的轨道参数可以计算重复周期[8]

      (12)

      式中,GM(=3.986 005×1014 m3/s2)为地球引力常数;as为卫星椭圆轨道长半轴的平方根;dn为平均运动角速度的改正量。文献[8]计算了2006年前100 d的平均周期,得出了重复周期相对于平太阳日(86 400 s)提前约246 s。文献[11]指出一天内有小部分时段地面站观测到的轨道重复周期有波动,差值可达10 s,在针对波动时段计算轨道周期修正后,定位结果可改善5%左右。本文为简化分析,采用246 s作为平移时间。

    • 恒星日滤波法应用于PPP电离层延迟提取的具体流程如图 1

      图  1  恒星日滤波数据处理流程

      Figure 1.  Data Processing Procedure for Sidereal Filtering

      1) 对测站连续多天的GPS观测数据进行非组合PPP处理,得到各历元的码和载波相位残差序列。

      2) 残差序列通过移动平均法(窗宽为60 s)进行低通滤波,消除高频噪声的影响。

      3) 对低采样率的数据在对应偏移时刻(246 s/d)进行Lagrange插值,得到偏移时刻的多径误差改正值。

      4) 对前几天的多径误差序列进行多天平均,构建码和相位多径误差改正模型。

      5) 用多径误差改正模型修正下一天的观测数据,可以获得经过多径改正后的PPP处理结果。

      由于平移时间为246 s,如果是1 Hz高采样率的GPS观测量,可以直接平移。但高采样率的观测也带来以下两方面的问题:① 数据量大,处理时间长,例如24 h的采样率为1 Hz的RINEX观测数据可达100 MB左右[11]。② 高采样率的观测数据也要求提供对应的高采样率卫星钟差以避免钟差插值误差对定位结果的影响。而当前IGS提供事后精密钟差最高为30 s间隔,CODE最高可以提供5 s采样间隔的精密钟差产品。鉴于此,对于采样频度低于1 Hz的观测数据,可以通过对定位偏差在指定时刻进行Lagrange插值,得到改正序列。插值方法为:

      (13)

      n为插值阶数;x为观测时刻序列;y为偏差序列。通过对定位偏差序列的Lagrange插值,可以将恒星日滤波应用到低采样率的观测数据中,拓宽其应用范围。

    • 选取IGS监测站YARR及YAR3进行分析,观测站信息如表 2所示,两测站间距离20.2 m。首先通过短基线实验评估事后电离层估计的精度,而后选取YARR站为例,以事后电离层估计值为基准,评估应用恒星日滤波改进前后实时电离层估计的精度。观测时段为2012年第309~312天,其中,第312天处理区间为00:00:00开始,第311~309天依次偏移240 s,观测数据采样间隔为5 s。

      表 2  实验观测站信息

      Table 2.  Tracking Station Information in Experiment

      测站经纬度接收机天线
      YARR LEICA LEIAT504
      29.06°S GRX1200PRO
      115.35°ELEICALEIAR25
      YAR3GRX1200GGPRO

      图  2  短基线站间单差电离层延迟(事后)

      Figure 2.  Single-difference Ionospheric Delay Among Short-baseline Stations (Post Processing)

      图  3  电离层估计误差(事后)

      Figure 3.  Ionospheric Delay Estimation Error (Post Processing)

      图 2为2012年第312天YARR-YAR3短基线站间单差电离层延迟(事后),不同颜色曲线代表不同卫星。根据§1.1的分析,同一时刻各卫星的站间单差电离层的均值为站间接收机码偏差之差,方差(图 3)为电离层估计误差。可见,事后PPP电离层估计的误差在1~3 cm之间(L1频点),单站事后电离层估计的结果可以作为实时电离层估计精度评价的基准。

      对于YARR站2012年312天的观测数据,以事后电离层估计值为基准,评价恒星日滤波改正前后实时电离层延迟估计精度。图 4(a)为恒星日滤波改正前的电离层延迟估计误差,由图可见,未进行恒星日滤波改正时实时电离层相对于事后电离层存在偏差,而进行恒星日滤波修正后偏差消失。滤波改正后,单天电离层误差的平均值从0.185 m降为0.028 m。另一方面,进行恒星日滤波修正后,卫星由不可见到可见时电离层延迟估计的收敛时间缩短(图 4中各卫星误差曲线的陡峭程度)。

      图  4  恒星日滤波改正前后实时电离层估计误差

      Figure 4.  Ionospheric Delay Estimation Error Before and After Sidereal Filtering Correction

      为进一步量化分析,对电离层误差序列进行统计,从参数收敛后的2:00开始统计每次卫星初始可见到其电离层误差收敛到0.05 m(相对基准为此时已收敛卫星的电离层误差均值)时需要的时间。收敛时间统计结果如图 5所示,总计27次卫星由不可见到可见。改正前电离层估计收敛时间较长,其中26%(7次)需要100 min以上时间才能收敛;改正后,全部在100 min以内收敛,其中90%在50 min以内。改正后,收敛时间的均值由80 min减少为35 min。

      图  5  电离层估计收敛时间统计

      Figure 5.  Statistics of Ionospheric Delay Estimation Convergence Time

    • 本文利用非组合PPP模型进行单站电离层延迟估计,对于实时电离层延迟提取,由于电离层参数和模糊度参数间的高度相关性,参数估计需要较长时间才能收敛。而测站的多径误差会进一步影响参数估计的精度以及收敛速度。通过事后双向滤波提取各卫星观测量的码和相位残差,利用多天的残差序列以及恒星日滤波建立测站多径误差改正模型对实时观测数据进行修正。应用恒星日滤波修正后,实时电离层估计的精度以及收敛速度均有了明显提高,误差均值由0.185 m减少为0.028 m,收敛时间均值由80 min减少为35 min。单站实时电离层延迟估计的改进,一方面可以提高区域参考网络的电离层延迟建模精度,另一方面,收敛速度的提高可以在更低的仰角获取高精度的电离层延迟量,从而可以增大参考网络的站间距离,减少参考网络的布设密度。依据本文的分析,建议参考站利用恒星日滤波建立测站多径误差改正模型,以提高实时电离层参数估计精度。

参考文献 (11)

目录

    /

    返回文章
    返回