【摘要】：在GNSS領(lǐng)域中,對流層延遲是定位誤差的主要來源之一。在短基線觀測中,差分法可用來削弱對流層延遲帶來的定位誤差,但在長基線觀測時該方法的改正效果有限。在實(shí)際應(yīng)用中,模型改正法也常被用來消除對流層延遲誤差,但傳統(tǒng)的對流層延遲模型已較難滿足現(xiàn)如今的高精度定位需求,且大多傳統(tǒng)對流層延遲模型在計算過程中需要輸入實(shí)測氣象數(shù)據(jù),在無實(shí)測氣象數(shù)據(jù)時計算精度往往會降低。本文主要通過分析中國及周邊區(qū)域的CORS網(wǎng)及IGS站對流層延遲數(shù)據(jù),統(tǒng)計它們的分布規(guī)律,總結(jié)其變化趨勢,并建立新的高精度對流層延遲改正模型,以滿足高精度GNSS定位的需求。本文具體研究內(nèi)容及成果有:1.分析了中國及周邊地區(qū)22個IGS站的對流層延遲變化規(guī)律,其中包括它們的年變化規(guī)律、季節(jié)性變化規(guī)律、依經(jīng)緯度變化規(guī)律、依海拔變化規(guī)律,通過分析發(fā)現(xiàn):對流層延遲具有明顯的年變化規(guī)律;南北半球相應(yīng)緯度地區(qū)的對流層延遲變化呈現(xiàn)出較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)性;高程與對流層延遲具有一定的反比例指數(shù)關(guān)系。2.詳細(xì)分析了Saastamoinen模型的單站bias分布規(guī)律,研究表明經(jīng)EEMD濾波后的Saastamoinen模型的bias序列各年間具有極強(qiáng)的正相關(guān)性,且它們的變化以年周期為主,于每年7月份到達(dá)極大值,本文以正弦函數(shù)擬合的方法對其濾波后的平均bias序列進(jìn)行了線性擬合,并得到了以年積日為自變量的函數(shù)方程。3.本文對Saastamoinen模型進(jìn)行了改進(jìn),并統(tǒng)計了改進(jìn)前后的精度分布。其中,原Saastamoinen模型的全地區(qū)5年平均RMSE為31.22mm,MRE為0.96%,改進(jìn)后相應(yīng)值減弱為23.68mm、0.72%,且模型改進(jìn)后其逐日bias序列均值接近于0,代表改進(jìn)模型對對流層延遲的計算值更加平穩(wěn)、精確。實(shí)驗(yàn)證明對Saastamoinen模型的改進(jìn)方法穩(wěn)定有效,具有一定的實(shí)際意義。4.本文提出了一種基于EEMD-SARIMA的經(jīng)驗(yàn)對流層延遲模型。該模型首先使用EEMD對原始ZTD序列進(jìn)行分解并生成n個IMF序列,然后對各IMF序列分別構(gòu)建SARIMA參數(shù)進(jìn)行預(yù)測,最終疊合預(yù)測結(jié)果以實(shí)現(xiàn)對對流層延遲的預(yù)測。研究過程中,本文針對中國的不同地區(qū)同季節(jié)和同地區(qū)不同季節(jié)的ZTD值進(jìn)行了預(yù)測分析,總結(jié)出了一定的EEMD-SARIMA模型的適用性規(guī)律,并一定程度上避免了偶然性。結(jié)果顯示,EEMD-SARIMA模型的全地區(qū)小時平均RMSE和MAR為9.71mm和0.383%。實(shí)驗(yàn)證明,該經(jīng)驗(yàn)對流層延遲改正模型的估計精度較高,具有一定的實(shí)際意義。
【圖文】：

此時結(jié)果顯示，即使在 1%的置信水平下，也可以拒絕單位根假設(shè)，代表序列平穩(wěn)，故d 值取 1。下一步應(yīng)進(jìn)行相關(guān)性分析，作出該一階差分序列滯后 36 階的 ACF，PACF 函數(shù)如圖4.4所示。由圖可觀察知，其ACF,PACF函數(shù)均表現(xiàn)出拖尾性，滿足AR p ,MA q 過程。此處 PACF 值 3 步截尾，1 階滯后處 PACF 值較為顯著，且 24 階滯后處再次上升至一個相對峰值，隨后更高階滯后的自相關(guān)系數(shù)明顯減小，此類型表明 AR 3 SAR 24 基本符合該序列（此處 SAR 24 僅為計算機(jī)的取向概念，告知計算機(jī)季節(jié)組中的每 24h為一個周期，而此模型應(yīng)被正確描述為 p 3, P 1）,同理可得 q 8, P 1。故我們可基本選定 SARIMA 3,1,1 (8,0,1)模型。但此時定階的模型僅代表它能很大程度上迫近原序列

桂林理工大學(xué)碩士學(xué)位論文換原參數(shù)，并一齊進(jìn)行 AIC 準(zhǔn)則運(yùn)算，選擇使得 AIC 最小的參數(shù)組合確認(rèn)為最優(yōu)模型參數(shù)（AIC 最小時，并非就為最優(yōu)參數(shù)，僅僅是接近最優(yōu)，其它的參數(shù)選擇仍可能優(yōu)化模型精度，可以不斷調(diào)整參數(shù)來對比分析預(yù)測結(jié)果的好壞，與專家的意思相符，但此處暫不做進(jìn)一步討論）。本文通過 AIC 驗(yàn)證最終確認(rèn)模型為 SARIMA 3,1,8 (1,0,1)，并以此進(jìn)行回歸，，再進(jìn)行殘差白噪聲檢驗(yàn)，殘差 ACF，PACF 函數(shù)圖如下圖 4.5 所示。顯而易見，殘差為白噪聲序列，故可認(rèn)為該模型可靠，可進(jìn)一步用于 ZTD 數(shù)據(jù)預(yù)測，此時建模完成。
【學(xué)位授予單位】：桂林理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：P228.4

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2635842