基于GNSS基准站网数据处理的算例分析结果

1.算例一(山西CORS网)

(1)算例说明

选取山西省CORS网2010年141天10：50am～11：20am，采样间隔为1s的一组实测双频数据进行模拟分析。测试网由3个参考站和2个检测站组成，其中检测站数据仅采用C/A码和L1载波相位观测值以模拟单频接收机用户。参考网平均站间距离为71km，检测站位于参考网中心附近一栋4层楼的房顶，是误差改正模型在理论上的精度最弱点(唐卫明，2006)，包括一个静态检测站(A001)和一个动态检测站(MOVE)，其中动态检测站是在与静态检测站相距数十米的范围内按照1～3km/h的步行速度随意移动。由于测试场地周围高楼林立，对于低高度角卫星的观测信号存在一定的遮挡问题。整个测试网的测站分布和流动站运动轨迹分别如图5-21、图5-22所示。

(2)模糊度固定可行性分析

数据处理采用固定星间单差L1模糊度快速获取单频用户站的定位结果，如将检测站的近似坐标设定为其真值，并对L1观测值进行各类误差改正，此时，按照“基于非差观测的网络RTK方法”计算得到的星间单差L1观测值残差只包含待估计的整周模糊度信息，因此该值是否具有整数特性是反映模糊度固定可行性最为直接的手段。

在此试验数据的观测时段内，检测站A001可共视9颗卫星，选取高度角最高的PRN18为参考卫星，图5-23为采用广播星历时，进行误差改正前后其余8颗卫星对应的星间单差L1观测值残差和卫星高度角。

从图5-23中紫线可以看到，如不对L1观测值进行误差改正，此时所得星间单差观测值残差极不稳定，其变化最大可达17周，这主要是由于卫星钟差、轨道误差以及可视卫星方向所受电离层延迟等误差的变化引起。如图中绿线所示，在进行误差改正后，不同卫星的星间单差L1观测值残差变化均非常平稳，其数值保持在0上下0.2周内，具有较为明显的整数特性，且各颗卫星的计算结果不随高度角和观测历元的不同而发生显著变化，因此，固定星间单差L1模糊度是完全可行的。

图5-21　测试网的测站位置分布示意图

图5-22　动态检测站MOVE相对于静态检测站A001的运动轨迹示意图

(3)结果分析

图5-24为分别利用事后精密星历和广播星历按照“基于非差观测的网络RTK方法”建模后，对检测站A001和MOVE固定其L1观测值星间单差模糊度时的动态逐历元解算结果，其中dx、dy、dh分别表示定位结果在平面和高程方向的误差。从图中可以看到，由于“基于非差观测的网络RTK方法”在建模时能够有效模型化卫星轨道和钟差误差，对于一个参考站间平均距离为71km的参考网，无论采用何种类型的卫星星历，其定位结果均非常一致，仅需数个历元即可在参考网内误差改正模型理论上的最弱点实现单频观测数据的星间单差模糊度快速收敛，获得厘米级的动态定位精度。因此，卫星轨道误差和卫星钟差不会对“基于非差观测的网络RTK方法”的有效性产生显著影响，利用广播星历为单频接收机用户提供快速实时精密单点定位服务是完全可行的。

对比A001与MOVE的定位结果可以发现，两个检测站的定位误差在三个方向均具有较为一致的变化趋势，其中，在平面方向的定位精度优于1cm，在高程方向存在约5cm的系统性偏差。如不考虑系统误差的影响，当星间单差模糊度固定后，单频用户在高程方向的坐标重复性优于1.5cm，平面方向的定位精度也能得到2～3mm的提升。分析发现，该系统误差的产生主要是由于实验场地铺设有反光隔热材料，因此存在一定的多路径效应影响。此外，测区内气候环境也较为复杂，仅利用测站间误差的线性相关性进行平面拟合难以保证各类误差模型的构建精度，此时用户处的观测误差将会被引入最终的定位结果，产生一定的系统性偏差。

图5-23　其余8颗卫星对应的星间单差L1观测值残差和卫星高度角

通过将检测站的L1定位结果与对应LC定位结果进行对比发现，由于检测站A001与MOVE的接收机天线L1相位中心标称值与真值的差异，在高程方向引入了约1cm的系统性偏差。如进一步修正该部分误差的影响，将能够获得更高精度的单频接收机快速实时精密单点定位结果。(www.xing528.com)

需要注意的是，如果参考网站间距离过大，其模型构建误差可能会对固定星间单差L1模糊度的可靠性造成影响，因此在不同地区应用本方法时，需要根据该地区的气象和观测条件布设适当密度的参考网，还可采用随机模型等方法削弱该部分模型构建误差的影响。

图5-24　精密和广播星历建模时检测站的PPP模糊度固定逐历元定位结果

2.算例二(武汉CORS网)

(1)算例说明

从湖北省CORS网和武汉市CORS网选取2011年298～300连续3天(每天8：00am～第二天1：30am)，采样间隔为1s的一组实测静态双频数据进行模拟分析。测试网由12个参考站和2个检测站组成。如图5-25所示，通过设定不同测站作为参考站，选取了参考站间平均距离为26km、63km、74km、88km和143km的5组参考网。图中三角形为选取的双频参考站，圆点为模拟的单频检测站点。按照“基于非差观测的网络RTK方法”对采用IGS精密星历和广播星历建模时的检测站模糊度固定结果进行测试分析。检测站若连续3min未能有效固定检测站的星间单差L1模糊度，则认为该组测试失败。

(2)结果分析

图5-25　测试网位置分布示意图

在图5-26和表5-8中，以igs和brd分别指代采用IGS精密星历和广播星历的解算结果。其中图5-26为分别采用由5组参考网解算得到的误差改正信息，对网内2个检测站进行精密单点定位测试时的星间单差L1模糊度解算成功率和测试总数。从图中可以清楚地发现，对于不同参考网，网内单频测站模糊度解算成功率及测试总数均随着参考站间距离的增加而下降，并且当参考站间距离大于70km后表现得尤为显著。这主要是因为对流层延迟、电离层延迟、卫星轨道误差等各类影响在测站间的线性相关性会随着站间距离的增大而降低，并最终影响用户模糊度解算，导致在某些测试时段用户即使连续观测3min仍然无法有效固定其星间单差L1模糊度。此外，随着参考站间距离的增大，其站间双差模糊度固定的速度和可靠性也会受到一定程度的影响。按照“基于非差观测的网络RTK方法”的实现原理，参考站间双差模糊度无法有效固定的卫星同样无法用于用户星间单差模糊度固定，此时会降低用户模糊度解算的速度和可靠性。不过，对于站间距离70km以下的参考网，L1模糊度解算的成功率基本能保证在99%以上。由图5-26还可以发现，采用IGS精密星历的模糊度解算结果与采用广播星历时的解算结果较为一致，只是当参考站间距离大于88km后出现少许差异。因此，无论采用何种类型的卫星星历，基于区域CORS网的精密单点定位结果基本是一致的。

图5-26　模糊度解算成功率及测试总数

表5-8　模糊度收敛时间及定位精度统计

表5-8为根据“基于非差观测的网络RTK方法”对5种不同站间距离参考网建模后，网内单频测站的模糊度平均收敛时间，以及在东西、南北和高程方向的定位精度统计。统计了在3min内能有效固定星间单差L1模糊度的测试算例。5种模式下均只需数秒即可有效固定星间单差L1模糊度，并获得水平方向1～2cm，高程方向3～6cm的动态精密单点定位结果。

3.结论

以上分析和试验结果表明：“基于非差观测的网络RTK方法”为GPS单频接收机用户提供快速精密单点定位服务是可行的。本书给出的参考站网实时建模数据处理方案能够满足单频用户的实时应用需求。在不同地区应用该方法时，需要根据该地区的气象和观测条件布设适当密度的参考网。试验结果表明，对于站间平均距离小于71km的参考网，网内单频用户仅需数秒进行初始化后即可获得厘米级的动态实时精密单点定位结果。