高精度GNSS单点定位模型质量控制及预警

许长辉

中国科学院大学 资源与环境学院，北京 100049

差分GPS（如RTK）通过消除基准站与流动站之间的公共性和相关性误差提高定位精度，这种技术要求流动站与基准站之间的距离有一定的限制。为了克服这种限制，精密单点定位技术采用精密星历和钟差改正数据获得绝对坐标系下的高精度坐标。虽然目前精密单点定位模型及各种改正模型已基本建立，通过最小二乘或卡尔曼滤波估计方法能够获得最优估计。当观测值存在粗差或系统误差时，估计坐标发生偏差或系统性偏差，导致解算坐标精度下降。为了提高解算精度，需要研究模型质量控制及高精度单点定位模型。同时，当偏差超过限值时，需要提供相应的预警信息。质量控制及预警都依赖于多余观测数，而一些情况下GPS可视卫星较少，单独GPS无法提供足够的多余观测信息。多系统接收机能够同时接收GPS和北斗等系统的各种信号，能够增加多余观测数。不仅能够提高解算精度，而且增强完备性监测和预警能力。同时，多系统组合也增加多粗差发生的可能性。因此，本文研究高精度GNSS单点定位模型质量控制和预警，主要内容如下：

（1）GPS精密单点定位的各种改正项涉及不同的时间基准和坐标基准。分析不同时间基准和坐标基准的转换方法，研究各项改正的影响原理和方法，开发卡尔曼滤波单历元的GPS精密单点定位软件平台。根据开发的软件平台，研究了各项改正的影响范围，比较不同精密产品提供的卫星坐标、钟差精度和解算坐标精度之间的差异。

（2）研究精密单点定位的矩阵奇异性，提出奇异值分解方法和伪卫星增强方法。奇异值分解能够避免精度因子发散，但是降低其精度，而模拟的伪卫星增强方法增加多余观测数，能够避免精度因子发散和最大限度保持其精度。

（3）基于最小二乘的可靠性理论，将卡尔曼滤波动力学模型更新的状态向量作为伪观测值与实际观测值联立，组成最小二乘形式，推导卡尔曼滤波动力学模型的异常探测、识别、可分性和可靠性公式，建立卡尔曼滤波模型的广义可靠性理论体系和方法。利用参数协方差阵和精度因子评价解算精度。

（4）对比分析卡尔曼滤波新息和残差的随机性，研究残差作为抗差变量的抗差卡尔曼滤波。针对卡尔曼滤波观测模型和动力学模型的各种异常，提出统计量的抗差自适应卡尔曼滤波方法：观测模型单粗差的统计量加权抗差；动力学模型异常的自适应抗差；相关观测的观测模型多粗差探测及抗差。通过实例验证，自适应抗差卡尔曼滤波能够处理各种卡尔曼滤波模型异常。

（5）传统精密单点定位的消电离层组合模型忽略高阶电离层的影响，提出小波降噪的高阶电离层延迟提取及补偿模型，能够提高解算精度，加快收敛时间和增加浮点模糊度的稳定性。

（6）GPS多余观测值限制完备性监测和预警，GNSS增加多余观测值的同时，增加多粗差发生概率。综合分析观测值域和坐标域的完备性监测方法，建立精密单点定位的完备性监测理论和预警体系。针对其连续性和可用性差问题，提出高精度单点定位的完备性监测理论和预警体系，能够准确识别和处理单或多粗差，提高系统的连续性和可用性。

（7）高精度GNSS单点定位充分利用各卫星导航系统的观测值，研究高精度GNSS单点定位模型，自主开发高精度GNSS单点定位软件。以GPS／GLONASS组合精密单点定位为例，研究GLONASS接收机钟差和GPS／GLONASS参考时间差作为参数估计的GPS／GLONASS组合精密单点定位模型，建议采用GPS／GLONASS参考时间差作为参数的组合精密单点定位模型。研究GPS／GLONASS组合精密单点定位的精度因子，模拟数据和IGS数据显示GPS／GLONASS组合精密单点定位显著提高GPS精密单点定位的精度因子。研究GLONASS观测值的先验标准差的影响，如果GLONASS观测值精度过高降低组合单点定位的精度；精度太低不能提高组合精密单点定位的精度。