对流层天顶延迟改正模型研究及应用

发布时间：2020-11-02 19:53

　　 随着全球卫星导航系统(GNSS,Global Navigation Satellite System)飞速发展,其在精密单点定位(PPP,Precise Point Position)及GNSS气象学等领域都取得了丰硕成果。卫星信号经过大气层时,受到非色散介质的影响产生的延迟即为对流层延迟。长期以来,对流层延迟始终是影响GNSS导航定位和精密单点定位效果的重要因素。因此研究对流层延迟对于提高GNSS导航精度和PPP定位效果具有重大意义。对流层延迟改正方法较多,包括参数估计法、外部修正法、差分法及模型改正法。模型改正法凭借其廉价性和便利性,得到了广泛应用,但同时也存在模型精度较低的缺陷。随着神经网络技术、遗传算法和数据同化技术的飞速发展,这些技术在多个领域呈现出诸多优势。因其他方向的对流层延迟均可由天顶方向的对流层延迟解算获取,故主要将上述技术用于对流层天顶延迟(ZTD,Zenith Tropospheric Delay)的研究。具体研究内容及成果如下:(1)介绍了大气基本结构及影响大气折射的气象参数,如气压、温度、相对湿度及水气压等。在分析对流层延迟随时间变化的基础上,总结了ZTD的时间序列变化规律。(2)在Hopfield模型基础上,利用误差补偿技术建立了具有较高精度的对流层延迟融合模型(BP-Hopfield模型)。通过美国怀俄明大学提供的2010年全球120多个测站的气象探空数据进行验证。结果表明,Hopfield模型的平均精度为±35.3mm,融合模型(BP-Hopfield模型)的平均精度为±23.5mm。融合模型(BP-Hopfield模型)的精度相比Hopfield模型提高约33%。(3)基于EGNOS模型,利用遗传算法与BP神经网络建立了一个高精度的对流层延迟融合模型(GA-BP-EGNOS模型)。利用IGS中心提供的2011-2014年北美洲20个测站的ZTD数据验证,结果表明融合模型(GA-BP-EGNOS模型)的平均精度为±34.4mm,EGNOS模型的平均精度为±80.4mm。相比EGNOS模型,融合模型(GA-BP-EGNOS模型)的精度提高约58%。(4)针对UNB3m模型存在气象数据质量低、数据周期性考虑不全等缺陷,通过数据同化技术,在UNB3m模型基础上同化ERA-Interim大气再分析数据,建立了一个高精度的融合模型(ERA-UNB3m模型)。利用IGS中心提供的2016年欧洲区域40个测站的ZTD数据进行多维度验证,结果表明,融合模型的平均精度为±31.4mm,UNB3m模型的平均精度为±46.3mm。结果表明融合模型(ERA-UNB3m模型)的精度较UNB3m模型提高约31%。(5)通过精密单点定位验证工作,发现ZTD模型精度越高,其定位效果越好。参数估计法比ZTD模型的定位效果稍好一些。对于XYZ三个方向的误差,Z方向比X、Y方向误差较大。对于NEU三个方向的误差,U方向误差最大。
【学位单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：P228.4;TN967.1
【部分图文】：

32.76E）、csal（66.28S，110.52E）、lama（53.89N，20.67E）。利用 IGS 分析中心提供的2010-2014 年共 5 年的数据来分析这些测站对流层延迟的时间特征变化。图2-1为IGS中心提供的这四个测站2010-2014年的对流层延迟时间序列变化分布。

四季的划分原则为：春季 3、4、5 月，夏季 6、7、8 月，秋季 9、10、11 月，冬季 12、1、2 月。图2-2表示四个 IGS 测站在2012-2014年共三年间的不同季节 ZTD均值及均方根误差（RMSE）。（a） （b）（c） （d）图 2-2 四个测站春夏秋冬四季的 ZTD 时间序列（2012-2014 年）由图 2-2 可知，不同季节的 ZTD 大小具有一定的差别，可以发现夏季的对流层延迟为一年中的最高时段。如北半球测站 titz、ankr、lama，其夏季对流层延迟均值都大于其他季节的 ZTD。对于南半球测站 casl 来说，南半球夏季（北半球冬季）的 ZTD 也相对

第三章 实测气象参数的经典对流层天顶延迟改正模型研究经网络不具备明确的数学方程，通过反向传播的误差来不断的调整权值和到误差平方和最小这一目的。在 BP 神经网络模型结构中，主要包括输入输出层。对输入信号而言，首先向前传播至隐含层中的多个节点。然后在用下，再将隐含层中的输出信号传播至输出层中的节点，最终产生输出结P 算法的主要思想可概括为两个阶段：一阶段，输入信号首先经过输入层与隐含层的逐步计算，得出每个单元的二阶段，若输出层的输出值不符合期望，则根据实际输出与期望输出间的调整权重。在这两个阶段反复作用下，实现最小误差的终极目的。
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本文编号：2867494