GNSS实时卫星钟差估计技术进展

不依赖实体基准站增强信息的GNSS实时精密单点定位服务将逐渐成为主流定位模式。实时卫星钟差产品作为实时精密单点定位的关键先决条件之一,其精度直接决定实时精密定位服务的性能。计算实时卫星钟差的GNSS实时卫星钟差估计技术成为实时精密定位的核心技术之一,其主要包括两种解算模式:非差解算模式和差分解算模式。由于对卫星模糊度等未知参数处理策略的不同,卫星钟差估计技术又可细分为非差、历元差分、星间差分、混合差分等策略类型。针对不同实时卫星钟差估计技术的原理方法、算法效率、适用性等问题,综合目前已有相关研究成果的基础上,对GNSS实时卫星钟差估计的研究现状、关键技术和面临的挑战进行了较为系统的总结综述,并对未来卫星钟差预报产品和实时估计产品的关系进行了展望。     

单接收机GNSS数据组合硬件延迟的联合求解方法

利用GNSS观测数据解算TEC的最大误差源是硬件延迟,包括卫星硬件延迟和接收机硬件延迟.在单接收机情况下,由于数据稀疏以及接收到的卫星信号时间不对齐等特点,已有的解算硬件延迟方法的求解结果往往不理想.在应用局域模式拟合方法和SCORE方法求解单接收机数据基础上,利用局域模型拟合法在电离层平静期拟合较准确的优点,提出一种联合改进方法,同时改正了SCORE方法解算过程中约束过强的缺点.通过利用GPStation-6接收机的GPS和BDS实际观测数据进行解算分析,验证了所提方法的有效性与准确性.

     

基于VBGMM-DCNN的列车卫星定位欺骗干扰检测方法

面向基于全球导航卫星系统的铁路列车定位实施欺骗干扰的主动检测,在卫星定位解算层次,运用深度学习建模学习方法的优势,提出一种基于变分贝叶斯高斯混合模型-深度卷积神经网络（variational Bayesian Gaussian mixture model-deep convolutional neural network, VBGMM-DCNN）的列车卫星定位欺骗干扰检测方法。该方法首先提取能够充分体现欺骗干扰对定位解算过程作用影响的卫星观测特征参数,构建干扰检测特征矢量;然后,采用VBGMM模型拟合经过预处理的特征向量的概率分布,得到二维概率密度图;最后,将概率密度图用于DCNN模型实施欺骗干扰的检测决策。结合现场实验所得运行场景数据,利用实验室搭建的欺骗干扰测试环境实施了干扰注入测试与检验,结果表明,欺骗干扰检测性能随着DCNN网络深度的增加而提升,相对于常规有监督决策方法F1值最高提升44.68%。基于VBGMM-DCNN的欺骗干扰检测能够适应测试验证中运用的列车运行特征及定位观测条件,所达到的检测性能优于对比算法。     

船载低成本GNSS海上水汽反演性能分析

大气水汽的准确测量对于天气预报和气候研究至关重要,全球卫星导航系统（GNSS）对流层水汽反演技术是主要手段之一。然而,目前很少有研究针对低成本GNSS设备在海洋上的水汽反演性能进行分析。在本研究中,通过在“润江1号”国家海洋调查船上采用“零基线”方式安装低成本（DT BD100）以及大地测量型（Trimble NetR9）GNSS接收机,在中国近海海域开展了为期28天的海上观测实验,评估了基于船载GNSS精密单点定位（PPP）的天顶对流层延迟（ZTD）以及大气可降水量（PWV）的反演性能。实验结果表明,在ZTD反演方面,以Trimble NetR9结果为参考,DT BD100 ZTD的反演精度为0.54 cm;在PWV反演方面,以ERA5 PWV结果为参考,DT BD100 PWV结果与Trimble NetR9 PWV结果相似,均方根误差（RMSE）值分别为2.19 mm和2.05 mm。该结果验证了低成本GNSS接收机具备准确反演海上水汽的潜力,这将有助于更多的海洋观测平台通过加载低成本GNSS设备,从而实现对海洋区域大气水汽观测的增强。     

全球导航卫星系统的测高研究

以美国全球定位系统为代表的全球导航卫星系统具有广泛的应用领域，特点是能够在全球范围和近地空间，全天候地提供飞行器的位置、速度和时间信息。     

GNSS water vapour tomography – Expected improvements by combining GPS,GLONASS and Galileo observations

The German Research Centre for Geosciences (GFZ) operates a GNSS water vapour tomography system using about 350 German GNSS stations. The GNSS data processing at the GFZ works in near real-time and provides zenith total delays, integrated water vapour and slant delay data operationally. This large data set of more than 50,000 slant delays per hour is used to reconstruct spatially resolved humidity fields by means of tomographic techniques. It can be expected that additional observations from the future Galileo system provide more information with improved quality. A simulation study covering 12 h at 14 July 2009 was therefore started to estimate the impact of GPS, Galileo and GLONASS data on the GNSS tomography. It is shown that the spatial coverage of the atmosphere with slant paths is highly improved by combining observations from two or three satellite systems. Equally important for a reliable tomographic reconstruction is the distribution of slant path intersections as they are required to locate the integrated delay information. The number of intersection points can be increased by a factor of 4 or 8 if two or three systems are combined and their distribution will cover larger regions of the atmosphere. The combined data sets can be used to increase the spatiotemporal resolution of the reconstructed humidity fields up to 30 km horizontally, 300 m vertically and 15 min. The reconstruction quality could not be improved considerably using the currently available techniques.     

分步北斗三频部分模糊度解算方法

针对动态环境下半周模糊度导致全集模糊度难以固定的问题,提出了一种分步北斗三频部分模糊度解算方法.该方法首先基于半周模糊度特性,设计了一种连续观测历元部分模糊度解算(COE-PAR)方法,初步筛选出质量较优的模糊度子集,减少了后续部分模糊度解算的计算量.进一步设计了一种逐级部分模糊度解算(CPAR)方法,通过多种基于观测质量的模糊度筛选方法对超宽巷、宽巷和窄巷模糊度进行逐级部分固定,获得了不含半周模糊度的部分模糊度固定解.最后通过动态车载实验验证了方法的有效性.实验结果表明,分步北斗三频部分模糊度解算方法可有效提高动对动相对定位的模糊度固定率.城市动态环境下,与传统全集模糊度解算方法相比,Ratio检验后的模糊度固定率从91％提高至100％,相对定位误差降低了 18％～79％;同时,COE-PAR方法减少了 CPAR方法中模糊度剔除时最小二乘模糊度降相关平差(LAMBDA)算法约55％的执行次数.     

基于GA-SVM的GNSS-IR土壤湿度反演方法

针对提高大范围土壤湿度测量精度的问题,研究了土壤湿度的全球卫星导航系统干涉测量法（GNSS-IR）,提出了一种基于支持向量机（SVM）的土壤湿度反演模型,利用遗传算法（GA）的自动寻优功能寻找SVM的最佳参数。结果表明,GA-SVM模型在测试集上得到的土壤湿度反演值与实测值的平均绝对百分比误差（MAPE）仅为0.69%,最大相对误差（MRE）为1.22%,线性回归方程决定系数达到了0.956 9。进一步与统计回归、粒子群优化的SVM模型（PSO-SVM）及反向传播（BP）神经网络方法进行对比,结果说明:在样本数目有限的情况下,GA-SVM方法更适用于土壤湿度的GNSS-IR技术反演,且反演精度较高,泛化性能良好。      

一种GNSS双频信号跟踪的新方法

在双频接收机双频L1辅助L2跟踪方法基础上提出一种GNSS双频信号载波和差联合跟踪新方法。该算法能够克服传统的L1辅助L2跟踪方法L2信号能得到L1信号辅助信息、而L1信号得不到L2信号任何辅助信息的固有缺点。仿真结果表明：该和差联合跟踪方法相比传统的双频信号跟踪算法能够耦合双频信号实现其相互辅助跟踪,具有提高GNSS双频信号的跟踪稳健性和灵敏度等优点。