基于欧洲定轨中心(Center for Orbit Determination in Europe, CODE)发布的2008至2022年共5428 d的GIM格网数据,选取中国云南省区域数据,分析了电离层格网点总电子含量(TEC)时空变化特征分析,以及使用2005-01-01至2024-05-08共7064 d的...基于欧洲定轨中心(Center for Orbit Determination in Europe, CODE)发布的2008至2022年共5428 d的GIM格网数据,选取中国云南省区域数据,分析了电离层格网点总电子含量(TEC)时空变化特征分析,以及使用2005-01-01至2024-05-08共7064 d的10.7 cm射电辐射通量研究其与太阳活动的相关性。试验结果表明:在空间分布上,纬度方向相邻格网点TEC的变化范围小于4 TECU的频率为85.198%,经度方向相邻格网点TEC的变化范围小于4 TECU的频率为97.592%,表明沿着纬度方向TEC梯度变化更为显著。展开更多
GNSS的定位精度对于现代时空信息服务的众多关键应用至关重要.卫星轨道误差作为GNSS主要的误差源之一,其复杂的传播机制和空间相关性是限制高精度定位性能的关键因素.本文建立轨道误差对GNSS单点定位和相对定位精度的几何模型,详细推导...GNSS的定位精度对于现代时空信息服务的众多关键应用至关重要.卫星轨道误差作为GNSS主要的误差源之一,其复杂的传播机制和空间相关性是限制高精度定位性能的关键因素.本文建立轨道误差对GNSS单点定位和相对定位精度的几何模型,详细推导了轨道误差如何影响最终的定位结果,分别给出了轨道误差作用下单点定位误差和相对定位误差的量化公式.结合精密单点定位和相对定位的实际算例,验证了理论推导的正确性:单点定位精度与轨道误差大小及空间位置精度因子(position dilution of precision,PDOP)直接相关,而相对定位通过差分处理能有效削弱轨道误差的影响.本文旨在深化对轨道误差作用机理的理解,为GNSS数据处理中轨道误差的抑制和定位精度的进一步提升提供坚实的理论依据和有价值的实践参考.展开更多
在GNSS边坡监测中,基准站与监测站间的大高差会增加相对对流层延迟误差,严重制约实时动态差分(real time kinematic,RTK)垂向定位精度.为此,本文构建了一种顾及大高差改进的区域对流层模型.该模型基于基准站与监测站高精度天顶对流层延...在GNSS边坡监测中,基准站与监测站间的大高差会增加相对对流层延迟误差,严重制约实时动态差分(real time kinematic,RTK)垂向定位精度.为此,本文构建了一种顾及大高差改进的区域对流层模型.该模型基于基准站与监测站高精度天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay,ZTD)模型数据,采用三次多项式函数建立ZTD与站间高程之间的函数关系,同时考虑了ZTD的季节变化特征,建立了区域对流层模型.为验证模型的有效性,以滨海某大高差边坡为研究对象,实验结果表明,本文提出的该模型有效提升了U方向的定位精度,较Saastamoinen模型、第三代全球气压和气温(Global Pressure and Temperature 3,GPT3)模型分别提升了约15%、8%.该模型有效提升站间大高差对流层误差改正效果,为GNSS大高差边坡监测提供了方案.展开更多
文摘GNSS的定位精度对于现代时空信息服务的众多关键应用至关重要.卫星轨道误差作为GNSS主要的误差源之一,其复杂的传播机制和空间相关性是限制高精度定位性能的关键因素.本文建立轨道误差对GNSS单点定位和相对定位精度的几何模型,详细推导了轨道误差如何影响最终的定位结果,分别给出了轨道误差作用下单点定位误差和相对定位误差的量化公式.结合精密单点定位和相对定位的实际算例,验证了理论推导的正确性:单点定位精度与轨道误差大小及空间位置精度因子(position dilution of precision,PDOP)直接相关,而相对定位通过差分处理能有效削弱轨道误差的影响.本文旨在深化对轨道误差作用机理的理解,为GNSS数据处理中轨道误差的抑制和定位精度的进一步提升提供坚实的理论依据和有价值的实践参考.
文摘在GNSS边坡监测中,基准站与监测站间的大高差会增加相对对流层延迟误差,严重制约实时动态差分(real time kinematic,RTK)垂向定位精度.为此,本文构建了一种顾及大高差改进的区域对流层模型.该模型基于基准站与监测站高精度天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay,ZTD)模型数据,采用三次多项式函数建立ZTD与站间高程之间的函数关系,同时考虑了ZTD的季节变化特征,建立了区域对流层模型.为验证模型的有效性,以滨海某大高差边坡为研究对象,实验结果表明,本文提出的该模型有效提升了U方向的定位精度,较Saastamoinen模型、第三代全球气压和气温(Global Pressure and Temperature 3,GPT3)模型分别提升了约15%、8%.该模型有效提升站间大高差对流层误差改正效果,为GNSS大高差边坡监测提供了方案.
