發(fā)布時間：2017-04-27 17:07

  本文關(guān)鍵詞：氣象模型偏差對GPS定位結(jié)果的影響，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：對流層是指從地面向上至50y60km范圍的中性大氣層。GPS信號穿過對流層時受折射的影響產(chǎn)生時延和路徑彎曲,從而導(dǎo)致信號延遲,通常稱之為對流層延遲。采用模型改正附加參數(shù)估計的方法在一定程度上能夠削弱對流層延遲的影響,但是,由于無法準(zhǔn)確獲知信號傳播路徑上的氣象條件,同時水汽無規(guī)則的時空變化造成濕延遲亦呈現(xiàn)隨機變化,因而對流層延遲誤差仍然是目前限制GPS定位精度進一步提升的最主要因素之一。在高精度的GPS定位應(yīng)用中,對流層延遲的改正依賴于測站的氣象三要素(氣壓、氣溫和濕度)和天頂延遲到任意視線方向的投影函數(shù),因此獲得精確的測站氣壓和氣溫、改進和完善投影函數(shù)一直是GPS技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域致力于提高GPS定位精度的一個主要突破點,也取得了很重要的進展,比如基于數(shù)值氣象資料的氣象模型GPT2 (Global Pressure and Temperature, version 2)已具有很好的時空變異性。但是,無論如何,模型都是有誤差的,認知測站氣象要素和投影函數(shù)對定位結(jié)果的影響規(guī)律,是正確判斷定位成果精度和應(yīng)用定位成果的重要前提。本文以GPT2為標(biāo)準(zhǔn),通過對實際觀測數(shù)據(jù)的處理分析,對比研究測站氣壓氣溫等因素對GPS定位結(jié)果的影響,并取得了以下幾點認識：1、測站氣壓偏差會導(dǎo)致測站位置的偏差。在高精度的GPS定位應(yīng)用中,雖然對流層延遲改正是在利用模型獲得先驗天頂延遲改正的基礎(chǔ)上再引入天頂延遲待估參數(shù),但是,先驗的天頂延遲偏差依然會造成測站位置的偏差,特別是垂向位置的偏差,影響程度的大小與測站緯度、數(shù)據(jù)隨衛(wèi)星截止高度角變化的權(quán)重因子相關(guān)。究其原因,是因為先驗天頂延遲偏差主要源于測站氣壓偏差,屬于干延遲,而天頂延遲的待估參數(shù)主要針對水汽造成的濕延遲,干、濕延遲投影函數(shù)在低高度角有比較明顯的差異,同時測站觀測到的低角度數(shù)據(jù)量隨測站緯度的不同而不同。2、測站氣溫的高低是影響定位精度的因素之一。通常情況下,與測站氣壓相比,測站溫度對先驗天頂延遲的影響是比較小的,但其在時間上的變化是無序的,因此在觀測時段內(nèi)引入天頂延遲待估參數(shù)能吸收氣溫偏差造成的延遲偏差,但很難完全模擬無序的變化,殘存的延遲變化實際上等同于偶然觀測誤差進而影響定位結(jié)果的內(nèi)符精度。由于天頂濕延遲是隨著溫度的升高呈現(xiàn)近似指數(shù)的增長,因此氣溫低的季節(jié)或地區(qū)相對氣溫高的季節(jié)或地區(qū)更易獲得較高精度的定位成果。這一認識通過對2013年1700個區(qū)域點4天觀測的單日解重復(fù)性統(tǒng)計分析得到了驗證,同時也很好地解釋了連續(xù)觀測的基準(zhǔn)站單日解均方根值(normalized root-mean-square value,簡稱rrms)在夏季大而冬季小的季節(jié)性變化現(xiàn)象。3、標(biāo)準(zhǔn)氣象模型和GPT模型的氣壓偏差是測站垂向位置“偽”季節(jié)性變化信號的來源之一。GPT2是GPT(Global Pressure and Temperature)和GMF (Global Mapping Function)的結(jié)合體,與GPT/GMF相比,具有更好的時空變異性。通過與陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)基準(zhǔn)站實測的氣壓氣溫數(shù)據(jù)比對,確認GPT2與實測數(shù)據(jù)有著更好的一致性,可以很好的模擬出氣溫和氣壓在時間上的變化,因此在GPS數(shù)據(jù)處理中使用GPT2有助于獲得更精確更可靠的定位結(jié)果。同時,以GPT2的氣壓值為基準(zhǔn),標(biāo)準(zhǔn)氣象模型和GPT的氣壓偏差都呈現(xiàn)季節(jié)性變化,使用這兩個模型中的任何一個進行對流層延遲改正都會造成測站位置的偏差且偏差也會呈現(xiàn)季節(jié)性變化。這一結(jié)果表明以往GPS觀測到的測站位置季節(jié)性變化并非完全是真實的地殼非構(gòu)造運動,測站氣壓偏差的季節(jié)性變化也是造成測站“偽年周”信號的原因之一。4、GPT2對投影函數(shù)和氣溫梯度的改進對定位精度的改善有限。GPT2精化GMF并首次引入了隨時空變化的溫度梯度。GPT2的投影函數(shù)和GMF差異不大,由此導(dǎo)致的定位結(jié)果差異可以忽略。如果以GPT2的溫度梯度為標(biāo)準(zhǔn),意味著采用常數(shù)梯度-6.5℃/km會產(chǎn)生隨時間和空間變化的測站氣溫偏差及天頂濕延遲偏差,但天頂濕延遲偏差可以較好地被天頂延遲參數(shù)吸收,因此溫度梯度的改進對定位精度的提升也有限。
【關(guān)鍵詞】：GPS(Global Positioning System) 氣象模型 投影函數(shù) 對流層延遲 定位精度 季節(jié)性變化
【學(xué)位授予單位】：中國地震局地質(zhì)研究所
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P228.4
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-15
• 1.1 選題依據(jù)、目的及意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文擬解決的科學(xué)問題和研究思路13-15
• 第二章 GPS誤差分析及數(shù)據(jù)處理模型、方法15-33
• 2.1 前言15
• 2.2 GPS測量的誤差源及改正模型15-24
• 2.2.1 衛(wèi)星軌道誤差16
• 2.2.2 大氣折射及改正方法16-19
• 2.2.4 地球潮汐及改正模型19-22
• 2.2.5 衛(wèi)星和接收機設(shè)備誤差22-24
• 2.3 觀測量及隨機模型24-25
• 2.4 高精度模糊度解算方法25-28
• 2.5 地球參考框架及實現(xiàn)方法28-30
• 2.6 本文數(shù)據(jù)處理的策略及測站信息30-33
• 第三章 對流層折射延遲的研究進展33-43
• 3.1 前言33-34
• 3.2 氣象模型及大氣垂直梯度34-35
• 3.2.1 標(biāo)準(zhǔn)氣象模型及大氣垂直梯度34
• 3.2.2 GPT模型34-35
• 3.3 天頂對流層延遲模型35-37
• 3.3.1 Hopfield模型35-36
• 3.3.2 Saastamoinen模型36-37
• 3.4 投影函數(shù)模型37-41
• 3.4.1 NMF模型38-39
• 3.4.2 VMF1模型39-40
• 3.4.3 GMF模型40-41
• 3.5 GPT2模型介紹41-43
• 第四章 氣象三要素對GPS定位結(jié)果的影響43-52
• 4.1 前言43
• 4.2 氣象模型的改進及其對GPS定位結(jié)果的影響43-48
• 4.3 測站氣溫對定位精度的影響48-52
• 第五章 溫度梯度和投影函數(shù)偏差對GPS定位精度的影響52-57
• 5.1 前言52
• 5.2 溫度梯度偏差對定位精度的影響52-55
• 5.3 投影函數(shù)偏差對定位精度的影響55-57
• 第六章 主要結(jié)論及不足57-59
• 6.1 討論與結(jié)論57-58
• 6.2 論文不足及工作展望58-59
• 參考文獻59-66
• 致謝66-68
• 作者簡介68
• BRIEF INTRODUCTION OF THE AUTHOR68

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本文編號：331020