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        不同對(duì)流層模型對(duì)機(jī)載精密單點(diǎn)定位的影響分析

        2022-12-26 03:45:38董建權(quán)郭將栗廣才羅鋒
        全球定位系統(tǒng) 2022年6期
        關(guān)鍵詞:方向模型

        董建權(quán),郭將,栗廣才,羅鋒

        (1.武漢大學(xué) 測(cè)繪學(xué)院,武漢 430079;2.自然資源部航空地球物理與遙感地質(zhì)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100083;3.武漢大學(xué)衛(wèi)星導(dǎo)航定位技術(shù)研究中心,武漢 430079)

        0 引 言

        精密單點(diǎn)定位(PPP)是指利用載波相位觀測(cè)值以及精密衛(wèi)星星歷和衛(wèi)星鐘差來進(jìn)行高精度單點(diǎn)定位的方法[1].與相對(duì)定位不同,PPP 采用單臺(tái)全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(GNSS)接收機(jī),使用精密產(chǎn)品,同時(shí)采用精細(xì)化改正模型、參數(shù)估計(jì)或通過組合觀測(cè)值的方法對(duì)誤差進(jìn)行改正,以達(dá)到高精度定位的目的.由于PPP 無需參考站提供差分值,也就擺脫了距離的限制[2].因此,PPP 技術(shù)在低軌衛(wèi)星定軌[3]、變形監(jiān)測(cè)和災(zāi)害預(yù)報(bào)[4-6]、航空測(cè)量[7]等領(lǐng)域取得了廣泛應(yīng)用.

        對(duì)流層延遲是GNSS 定位的主要誤差源之一,其在天頂(U)方向延遲約為2~3 m,在高度角為10° 時(shí)的延遲約為20 m[8].其中,對(duì)流層延遲對(duì)高程方向定位精度影響最大,而高程測(cè)量誤差又是航空重力測(cè)量誤差的主要影響因素[9].因此,削弱對(duì)流層延遲對(duì)PPP 在航空重力測(cè)量等領(lǐng)域的應(yīng)用極為重要.目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)不同對(duì)流層延遲改正策略進(jìn)行了諸多研究,閆志闖等[10]利用分布全球的10 個(gè)國(guó)際GNSS服務(wù)(IGS)站數(shù)據(jù)分析了三種對(duì)流層參數(shù)估計(jì)方法對(duì)PPP 定位精度的影響,得出了單參數(shù)方法在U 方向的定位精度與分段常數(shù)法相比,最大差異超過了1.5 cm,而附加隨機(jī)漫步過程約束的分段常數(shù)法與分段常數(shù)法定位精度相當(dāng)?shù)慕Y(jié)論;翟樹峰等[11]利用分布于不同區(qū)域的IGS 站的觀測(cè)數(shù)據(jù),比較了不同對(duì)流層映射函數(shù)對(duì)PPP 定位精度的影響,發(fā)現(xiàn)VMF1模型和GMF 模型的定位精度相似,而NMF 模型定位精度不如前兩者,并且模型差異會(huì)隨季節(jié)發(fā)生毫米級(jí)的變化;熊聚中[12]研究了估計(jì)對(duì)流層折射的隨機(jī)過程方法,提出了一種基于GPS 網(wǎng)的隨機(jī)過程方法用于對(duì)流層延遲改正,同時(shí)也給出了基于最小二乘估計(jì)的實(shí)現(xiàn)方法,并分析了隨機(jī)過程中的參數(shù)影響和選擇范圍.但是,目前對(duì)流層延遲改正方法的研究主要利用IGS 測(cè)站的靜態(tài)觀測(cè)數(shù)據(jù),而對(duì)流層模型在機(jī)載PPP 的性能還沒有被評(píng)估過.因此,本文利用機(jī)載數(shù)據(jù),分析了GMF、NMF、VMF1、VMF3 作為映射函數(shù),以及作為隨機(jī)游走噪聲(RWN)參數(shù)對(duì)PPP 的影響.

        1 對(duì)流層延遲改正

        1.1 基本原理

        當(dāng)衛(wèi)星信號(hào)通過對(duì)流層時(shí)產(chǎn)生折射,傳播速度變慢,傳播路徑彎曲.若真空中的折射系數(shù)n為1,則對(duì)流層延遲計(jì)算公式為

        式中:n為對(duì)流層中某處的大氣折射系數(shù);ray 和 vac 分別為信號(hào)的實(shí)際和理論(沿直線)傳播路徑;τ 為路徑彎曲,通??珊雎訹13].

        由于 (n-1) 的數(shù)值很小,為方便計(jì)算,常令N=(n-1)×106,并將N稱為大氣折射指數(shù).大氣折射指數(shù)N可分為流體靜力學(xué)部分(干氣部分)Nd和非流體靜力學(xué)部分(濕氣部分)Nw.相應(yīng)地,對(duì)流層延遲可表示為

        式中:ρd為對(duì)流層延遲干分量,主要由干燥氣體折射產(chǎn)生,占整個(gè)延遲量的80%~90%;ρw為對(duì)流層延遲濕分量,主要由水蒸氣折射產(chǎn)生,占整個(gè)延遲量的10%~20%.干分量部分通常采用對(duì)流層模型進(jìn)行改正.而濕分量部分極不穩(wěn)定,在U 方向上的變化可能達(dá)到6~8 cm/h,是干分量的3~4 倍[14],難以完全用數(shù)學(xué)模型去描述,因此在PPP 中常將其作為待估參數(shù)求解.

        此外,信號(hào)傳播路徑上的對(duì)流層延遲可以表示為天頂對(duì)流層延遲(ZTD)與投影函數(shù)(MF)的乘積,其中,ZTD 是天頂干延遲(ZHD)和天頂濕延遲(ZWD)之和.故(2)式可表示為

        式中:E為衛(wèi)星高度角;ρZHD和 ρZWD分別為天頂對(duì)流層干延遲和天頂對(duì)流層濕延遲;md(E) 和mw(E) 分別是相應(yīng)地干延遲和濕延遲的投影系數(shù).

        目前的GNSS 定位一般選取Hopfield[15]、Saastamoinen[16]等模型作為天頂對(duì)流層改正模型,再采用合適的映射函數(shù)轉(zhuǎn)換至非U 方向,其常用的投影函數(shù)有Marini[17]、NMF[18]、GMF[19]等模型.關(guān)于對(duì)流層改正模型已有許多文獻(xiàn)研究,本文主要介紹參數(shù)估計(jì)法和不同映射函數(shù)對(duì)PPP 的影響.

        1.2 參數(shù)估計(jì)方法

        由上述可知,濕延遲在時(shí)間和空間上都不穩(wěn)定,通過模型只能改正約70%的影響,仍存在一部分殘差無法消除.對(duì)于高精度定位而言,剩余的殘差仍有較大的影響.這些殘差可以用一個(gè)一階高斯-馬爾可夫過程來描述

        式中:τρ為隨機(jī)過程的相關(guān)時(shí)間;W(t) 是方差為 σ2W的零均值高斯白噪聲

        式(1)~(4)的離散解為

        式中,

        當(dāng) τρ→∞ 時(shí),一階高斯-馬爾可夫過程即變?yōu)殡S機(jī)游走過程

        文獻(xiàn)[14]表明:隨機(jī)過程估計(jì)是目前最理想的對(duì)流層折射估計(jì)模型,且對(duì)于隨機(jī)游走過程估計(jì)來說,σW的選擇對(duì)定位結(jié)果有一定的影響.故本文針對(duì)不同噪聲參數(shù)對(duì)PPP 定位結(jié)果的影響進(jìn)行了對(duì)比分析.

        1.3 映射函數(shù)

        在PPP 中,映射函數(shù)用于將U 方向上的ZTD 投影到傳播方向上,其性能好壞直接影響PPP 的定位精度.隨著國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究,目前最常用的映射函數(shù)主要有:NMF 模型、VMF 系列模型和GMF 模型,下面分別進(jìn)行介紹.

        1.3.1 NMF 模型

        NMF 模型是由Neill 在1996年建立的全球模型[18],該模型中的映射函數(shù)由干分量映射函數(shù)md和濕分量映射函數(shù)mw兩部分組成.其中,干分量映射函數(shù)md的計(jì)算公式為

        式中:E為高度角;H為正高;通過最小二乘法擬合九個(gè)仰角的高度校正得到的高程修改系數(shù):aht=2.53×10-5;bht=5.49×10-3;cht=1.14×10-3.系數(shù)ad、bd、cd可由式(10)內(nèi)插后求得

        式中:φ為測(cè)站緯度;t為年積日;p為系數(shù)ad、bd和cd;p0和p1分別為干延遲系數(shù)的年平均值和振幅.計(jì)算距離測(cè)站最近緯度的干延遲系數(shù),如表1所示,最后通過線性插值得到測(cè)站處的系數(shù).當(dāng)測(cè)站緯度低于15°或高于75°時(shí)取臨界值,不需要進(jìn)行插值[20].

        表1 干分量投影函數(shù)系數(shù)表

        濕分量的映射函數(shù)mw的計(jì)算公式為

        當(dāng)測(cè)站緯度在15°~75°時(shí),對(duì)于濕分量的系數(shù)aw、bw、cw來說,由于沒有季節(jié)變化,因此可直接通過查表2得到分段緯度濕延遲系數(shù),然后對(duì)測(cè)站進(jìn)行插值.

        表2 濕分量投影函數(shù)系數(shù)表

        1.3.2 VMF 系列模型

        VMF 系列模型是由奧地利維也納理工大學(xué)BOEHM 等[19]所建立.從早期的VMF 模型[21],逐漸發(fā)展為VMF1 模型[22]以及VMF3 模型[23],其形式與NMF 類似,區(qū)別就是系數(shù)的取值不同.

        1) VMF1 模型

        VMF1 中的系數(shù)ad和aw是該大學(xué)依據(jù)實(shí)測(cè)氣象資料而生成的格網(wǎng)圖來提供的,用戶可以從網(wǎng)站上下載,內(nèi)插后使用,但存在34 h 的延遲.而系數(shù)bd、cd則是根據(jù)歐洲中尺度天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)的氣象資料求得.其中bd為常數(shù),取0.002 9,cd用式(12)計(jì)算:

        式中:c0=0.062,而c1、c2和φ根據(jù)測(cè)站位置進(jìn)行選擇,當(dāng)測(cè)站位于北緯地區(qū)時(shí),c10=0.006,c11=0.000,ψ=0;當(dāng)測(cè)站位于南緯地區(qū)時(shí),c10=0.006,c11=0.001,ψ=π.bw和cw采用NMF 濕延遲映射函數(shù)在緯度為45°處的值,即bw=0.001 46,cw=0.043 91[24].

        2) VMF3 模型

        Landskron 等在2018年提出了VMF3 模型[23],VMF3 在低衛(wèi)星高度角延遲等方面更優(yōu)于VMF1.其中,干濕系數(shù)b、c的計(jì)算公式為

        式中:B0為年平均值;B1和C1為年振幅;B2和C2為半周年振幅.VMF3 中的ad和aw可以從網(wǎng)站上下載,也可以直接通過GPT 模型得到,便于進(jìn)行實(shí)時(shí)定位.

        1.3.3 GMF 模型

        為解決VMF1 的時(shí)延問題,BOEHM 等[19]又提出了GMF 模型.它借鑒了NMF 模型中的做法而具有較好的精度,又解決了VMF1 的時(shí)延問題[25].GMF模型與NMF 模型的區(qū)別在于系數(shù)不同.在GMF 模型中,ad和aw的計(jì)算公式為

        式中:doy是以1980年1月1日為起始?xì)v元計(jì)算得到;A0為年平均值;A1為周年振幅,均利用9 階球諧函數(shù)展開.bd和cd、bw和cw的計(jì)算公式與VMF1 模型相同.

        2 實(shí)驗(yàn)分析

        2.1 數(shù)據(jù)獲取及解算軟件

        本文采用機(jī)載動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于海南省機(jī)載實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)路徑全長(zhǎng)約500 km,具體飛行路徑如圖1所示.飛機(jī)搭載NovAtel GPScard 接收機(jī),采集時(shí)段從2021-03-27 UTC 06:29:00—11:50:00.

        圖1 2021-03-27 機(jī)載實(shí)驗(yàn)路徑示意圖

        在數(shù)據(jù)處理時(shí),考慮到雙差解算的定位精度和穩(wěn)定性整體優(yōu)于非差解算[26],使用RTKLIB 軟件雙差解算結(jié)果作為坐標(biāo)的真值參考值.此外,由于飛機(jī)和基準(zhǔn)站的高差較大,本研究在基線解算時(shí)設(shè)置了更大的對(duì)流層參數(shù)過程噪聲來提高雙差模糊度固定成功率,最終基線解模糊度固定成功率達(dá)到99.3%,因此可將其作為可靠的參考值使用.然后使用PRIDE PPP-AR 軟件處理動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù).該軟件可應(yīng)用于動(dòng)態(tài)移動(dòng)平臺(tái),適用于航空攝影測(cè)量、船載重力測(cè)量等,可滿足本實(shí)驗(yàn)解算需求.

        2.2 數(shù)據(jù)處理方法

        本文旨在研究不同映射函數(shù)對(duì)PPP 結(jié)果的影響,同時(shí)也探究了隨機(jī)游走噪聲的選擇對(duì)定位精度的影響.在數(shù)據(jù)處理時(shí),以相對(duì)定位結(jié)果作為參考真值,基線解模糊度固定成功率達(dá)到99.3%.然后使用PRIDE PPP-AR 軟件處理數(shù)據(jù),為研究不同映射函數(shù)對(duì)定位結(jié)果的影響,分別選取GMF、NMF、VMF1 和VMF3 作為映射函數(shù)進(jìn)行解算.而實(shí)際應(yīng)用表明,隨機(jī)游走參數(shù)一般取1 0 ~30 mm/比較合適[14].考慮到對(duì)流層延遲對(duì)高程比較敏感,且載具運(yùn)動(dòng)范圍較大,故本文擴(kuò)大參數(shù)的范圍,選取作為隨機(jī)游走噪聲參數(shù),以適應(yīng)對(duì)流層大幅度變化的情況.

        解算時(shí)位置當(dāng)作白噪聲(WN)參數(shù)來估計(jì),每歷元以標(biāo)準(zhǔn)單點(diǎn)定位解作為初值;接收機(jī)參數(shù)也當(dāng)作WN 參數(shù)估計(jì),噪聲給定為 9 000 m/;電離層延遲通過無電離層組合消除;需要注意的是由于飛行速度很大,其所處對(duì)流層環(huán)境變化劇烈,因此本研究采用了每歷元單獨(dú)估計(jì)對(duì)流層參數(shù)的策略,具體解算策略如表3所示.

        表3 PPP 解算策略

        2.3 位置精度對(duì)比分析

        1)不同模型對(duì)定位精度的影響

        對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行PPP 解算,分別選取GMF、NMF、VMF1 及VMF3 作為映射函數(shù).圖2顯示了不同映射函數(shù)下東(E)、N、U 三個(gè)方向誤差序列,表4顯示了不同模型在三個(gè)方向定位偏差的均方根(RMS)值.可以看出,四種模型的定位結(jié)果大致相同,均在零值附近波動(dòng),能起到較好地改正效果.但基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)P虶MF 與NMF 的PPP 對(duì)流層估值由于沒有考慮氣壓、濕度、地形等信息,其估值非常平穩(wěn),只在飛機(jī)起飛降落時(shí)有“突變”,并沒有很好地描述長(zhǎng)距離飛行過程中的對(duì)流層變化趨勢(shì).相應(yīng)地,其高程方向定位誤差偏大,僅為14.13 cm.

        圖2 GMF、NMF、VMF1、VMF3 模型定位結(jié)果圖

        表4 不同模型在E、N、U 方向定位偏差的RMS 值 cm

        與經(jīng)驗(yàn)?zāi)P筒煌氖?,基于精度更高的干分量、濕分量改正的VMF1 和VMF3 在對(duì)流層變化劇烈的環(huán)境中具有更好的表現(xiàn),對(duì)流層估值相比經(jīng)驗(yàn)?zāi)P兔枋隽烁唷白兓?xì)節(jié)”.相應(yīng)地,基于VMF1 模型的PPP 高程方向定位精度達(dá)到了13.45 cm,相比GMF模型提高了5%.但在N 方向VMF 模型定位結(jié)果較GMF 降低了8%.

        2) RWN 對(duì)定位精度的影響

        為對(duì)比RWN 對(duì)定位精度的影響,分別設(shè)置隨機(jī)游走過程的噪聲參數(shù) σ 為映射函數(shù)均為VMF3 模型.圖3顯示了不同噪聲參數(shù)下E、N、U 三個(gè)方向的定位結(jié)果與真值偏差的時(shí)間序列,表5顯示了不同模型在三個(gè)方向定位偏差的RMS.可以看出,隨著 σ 選取的增大,E 和N 方向的定位精度均有所提高并趨于穩(wěn)定,但 σ 的值過大時(shí),U方向的定位精度則會(huì)降低.這說明 σ 的選取對(duì)定位精度有一定影響,針對(duì)不同需求需選擇合適的 σ 值.

        圖3 不同RWN 下PPP 在E、N、U 方向定位結(jié)果

        表5 不同RWN 下PPP 在E、N、U 方向定位偏差的RMS 值

        此外,從上述結(jié)果可以看出,不同對(duì)流層模型對(duì)U 和N 方向定位結(jié)果的影響較大,分別達(dá)到約3 mm 和4 mm,對(duì)E 方向定位結(jié)果影響最小,僅有約1 mm.

        2.4 ZTD 對(duì)比分析

        將所得到的數(shù)據(jù)經(jīng)PRIDE PPP-AR 軟件處理后,得到了不同模型下的ZTD、ZHD、ZWD 的值,如圖4所示.對(duì)比不同模型發(fā)現(xiàn),相比GMF 和NMF 模型,采用VMF1 和VMF3 模型的ZHD 較平穩(wěn),未能反映飛機(jī)起飛降落時(shí)的變化;而對(duì)于ZWD 來說,四種模型均能在反映飛機(jī)起飛降落時(shí)的變化,但VMF1 和VMF3 模型變化較平滑,GMF 和NMF 模型變化較劇烈.

        圖4 四種模型的ZHD、ZWD、ZTD 值

        而對(duì)比不同噪聲發(fā)現(xiàn),噪聲選取對(duì)ZTD 估值具有一定影響,噪聲選取越小,ZTD 越平滑,反之則越粗糙,如圖5所示,選擇10 mm/既不會(huì)因 σ 太小導(dǎo)致不符合實(shí)際,也不會(huì)因 σ 太大導(dǎo)致畸變.

        圖5 不同隨機(jī)游走噪聲下E、N、U 方向的ZHD、ZWD、ZTD 值

        2.5 驗(yàn)后殘差對(duì)比分析

        圖6繪制了不同模型定位后相位殘差和偽距殘差.可以看到,對(duì)于偽距殘差,幾種模型的結(jié)果基本相同.而對(duì)于相位殘差,VMF1 和VMF3 模型較GMF和NMF 模型更大,采用1 0 mm/的噪聲后相位殘差有所減小,但還是不如GMF 和NMF 模型.

        圖6 五種模型的殘差圖

        為進(jìn)一步研究,表6和表7記錄了不同模型下相位殘差和偽距殘差的最大值(Max)、最小值(Min)及GPS、GALONASS、北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(BDS)三個(gè)衛(wèi)星系統(tǒng)的RMS 值.對(duì)比發(fā)現(xiàn),不同模型偽距殘差僅存在毫米級(jí)的差別,而相位殘差存在分米級(jí)的差別.其中,VMF1 和VMF3 模型結(jié)果較差,RMS 值也略大.

        表6 相位殘差的Max、Min 及GPS、GALONASS、BDS 三個(gè)衛(wèi)星系統(tǒng)殘差的RMS 值cm

        表7 偽距殘差的Max、Min 及GPS、GALONASS、BDS 三個(gè)衛(wèi)星系統(tǒng)的RMS 值m

        經(jīng)檢查后發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)中的G09、C09 號(hào)衛(wèi)星殘差結(jié)果偏差過大,從圖6中也可以看出VMF 系列相位殘差中有衛(wèi)星異常突起.這兩顆衛(wèi)星在觀測(cè)弧段平均高度角約30°,推測(cè)殘差異常是VMF 系列映射函數(shù)與GMF 在低高度角衛(wèi)星處理上的差異導(dǎo)致.

        3 結(jié)束語

        本文利用開源的PRIDE PPP-AR 軟件對(duì)機(jī)載實(shí)驗(yàn)獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,以相對(duì)定位結(jié)果作為真值,對(duì)比了不同對(duì)流層模型、參數(shù)估計(jì)模型對(duì)定位精度的影響.結(jié)果表明:

        1)不同對(duì)流層模型對(duì)N、U 方向定位結(jié)果影響較大,分別達(dá)到約3 mm 和4 mm,對(duì)E 方向定位結(jié)果影響最小,僅約有1 mm.

        2)四種模型均能滿足機(jī)載PPP 定位需求,獲得水平厘米級(jí)、高程約1~2 dm 的定位精度.其中,VMF1和VMF3 模型定位結(jié)果基本相同,GMF 和NMF 模型定位結(jié)果基本相同.此外,VMF1 和VMF3 模型在高程方向上定位精度優(yōu)于GMF 和NMF 模型,提高約5%,但在N 方向VMF 模型定位結(jié)果較GMF 降低了8%.因此,針對(duì)不同需求應(yīng)采用合適的對(duì)流層模型進(jìn)行改正,以滿足用戶的定位需求.

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