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

【摘要】：對(duì)流層是指從地面向上至50y60km范圍的中性大氣層。GPS信號(hào)穿過對(duì)流層時(shí)受折射的影響產(chǎn)生時(shí)延和路徑彎曲,從而導(dǎo)致信號(hào)延遲,通常稱之為對(duì)流層延遲。采用模型改正附加參數(shù)估計(jì)的方法在一定程度上能夠削弱對(duì)流層延遲的影響,但是,由于無法準(zhǔn)確獲知信號(hào)傳播路徑上的氣象條件,同時(shí)水汽無規(guī)則的時(shí)空變化造成濕延遲亦呈現(xiàn)隨機(jī)變化,因而對(duì)流層延遲誤差仍然是目前限制GPS定位精度進(jìn)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(duì)流層延遲的改正依賴于測(cè)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(cè)站氣壓和氣溫、改進(jìn)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(gè)主要突破點(diǎn),也取得了很重要的進(jìn)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(shí)空變異性。但是,無論如何,模型都是有誤差的,認(rèn)知測(cè)站氣象要素和投影函數(shù)對(duì)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(duì)實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)的處理分析,對(duì)比研究測(cè)站氣壓氣溫等因素對(duì)GPS定位結(jié)果的影響,并取得了以下幾點(diǎn)認(rèn)識(shí)：1、測(cè)站氣壓偏差會(huì)導(dǎo)致測(cè)站位置的偏差。在高精度的GPS定位應(yīng)用中,雖然對(duì)流層延遲改正是在利用模型獲得先驗(yàn)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(yàn)的天頂延遲偏差依然會(huì)造成測(cè)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(cè)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?yàn)橄闰?yàn)天頂延遲偏差主要源于測(cè)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(duì)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(shí)測(cè)站觀測(cè)到的低角度數(shù)據(jù)量隨測(cè)站緯度的不同而不同。2、測(cè)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(cè)站氣壓相比,測(cè)站溫度對(duì)先驗(yàn)天頂延遲的影響是比較小的,但其在時(shí)間上的變化是無序的,因此在觀測(cè)時(shí)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(shí)際上等同于偶然觀測(cè)誤差進(jìn)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(duì)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(rèn)識(shí)通過對(duì)2013年1700個(gè)區(qū)域點(diǎn)4天觀測(cè)的單日解重復(fù)性統(tǒng)計(jì)分析得到了驗(yàn)證,同時(shí)也很好地解釋了連續(xù)觀測(cè)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(cè)站垂向位置“偽”季節(jié)性變化信號(hào)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(shí)空變異性。通過與陸態(tài)網(wǎng)絡(luò)基準(zhǔn)站實(shí)測(cè)的氣壓氣溫?cái)?shù)據(jù)比對(duì),確認(rèn)GPT2與實(shí)測(cè)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(shí)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(shí),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(gè)模型中的任何一個(gè)進(jìn)行對(duì)流層延遲改正都會(huì)造成測(cè)站位置的偏差且偏差也會(huì)呈現(xiàn)季節(jié)性變化。這一結(jié)果表明以往GPS觀測(cè)到的測(cè)站位置季節(jié)性變化并非完全是真實(shí)的地殼非構(gòu)造運(yùn)動(dòng),測(cè)站氣壓偏差的季節(jié)性變化也是造成測(cè)站“偽年周”信號(hào)的原因之一。4、GPT2對(duì)投影函數(shù)和氣溫梯度的改進(jìn)對(duì)定位精度的改善有限。GPT2精化GMF并首次引入了隨時(shí)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(huì)產(chǎn)生隨時(shí)間和空間變化的測(cè)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(jìn)對(duì)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(duì)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：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(cè)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(jī)設(shè)備誤差22-24
• 2.3 觀測(cè)量及隨機(jī)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(shí)現(xiàn)方法28-30
• 2.6 本文數(shù)據(jù)處理的策略及測(cè)站信息30-33
• 第三章 對(duì)流層折射延遲的研究進(jìn)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(duì)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(duì)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(jìn)及其對(duì)GPS定位結(jié)果的影響43-48
• 4.3 測(cè)站氣溫對(duì)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(duì)GPS定位精度的影響52-57
• 5.1 前言52
• 5.2 溫度梯度偏差對(duì)定位精度的影響52-55
• 5.3 投影函數(shù)偏差對(duì)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(xiàn)59-66
• 致謝66-68
• 作者簡介68
• BRIEF INTRODUCTION OF THE AUTHOR68

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本文編號(hào)：331020