一种GNSS 监测站选址模糊综合评价方法*

陈 茜，马 煦，李春霞

(北京卫星导航中心，北京100094)

1 引 言

国际上正式提供导航服务的卫星导航系统主要有美国的全球定位系统(Global Positioning System，GPS)、俄罗斯的“格洛纳斯”(Global Navigation Satellite System，GLONASS)、中国的“北斗”卫星导航系统(Beidou Satellite Navigation System，BDS)，每个导航系统的服务区内都部署了数十个导航监测站，这些监测站尽全力收集视界内卫星数据，为地面运行控制系统完成卫星轨道确定、卫星钟差测定、电离层修正、广域差分改正与系统完好性监测等主要业务处理提供实时高质量的原始观测数据。监测站选址决定了原始观测量的质量，进一步影响着卫星导航系统的服务性能。

为提高全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)的服务质量，美国的GPS 是在全球建设导航监测站，布局合理但建设昂贵;俄罗斯的GLONASS 监测站分布受国家地理位置限制，对我国的BDS 有一定的借鉴意义。BDS 监测站选址需要考虑的因素主要包括视场、电磁干扰、多路径干扰、地质环境、工作环境安全等;既要充分利用我国的辽阔幅员，又要尽量节约开支。针对以上因素并在总结“北斗”实验系统标校站经验的基础上，本文提出了一种模糊综合评价方法，建立了导航监测站选址评价模型。该评价方法与模型既简化了传统模糊综合评价因子，又通过硬判决与软判决相结合，实现了BDS 监测站地址的先筛选、后优选。最后通过实例验证了评估模型的合理性和评估方法的有效性。

2 监测站站址影响因素分析

卫星导航监测站伴随着卫星导航系统的建设、运行而存在，其使用寿命长达十几年甚至数十年，因此，其选址需要充分考虑多项因素。卫星导航监测站选址不仅要考虑视场因素、电磁干扰、多路径干扰，还要考虑监测站的可用性、监测站所在城市的政治军事因素、天气气候状况及地质环境因素，也要考虑传输线缆的极限长度等安装维护方便程度。

视场大小通常以监测接收机接收导航卫星的观测截止角表示，也称视角，一般视角设置为5°、15°两档。为了扩大卫星导航监测站的视场范围，卫星导航监测站选址应考虑监测站周边建筑物与监测站天线的位置关系。视场是监测站选址的重要评估因素，5°以上视角范围内不应有建筑物遮挡，这是监测站选址的硬性条件［1］。

电磁干扰因素是必须重点考虑的干扰因素［2］。电磁干扰源主要包括大型电厂变电站发出的强磁场信号、移动通信基站和广播电视发射塔发出的无线电信号、大型雷达发出的强电磁波、其他系统的导航信号。监测站选址应尽量远离这些干扰信号。

多路径干扰因素是导航监测站监测接收机伪距测量中的主要误差源［3－4］，直接影响接收机的伪码测距、载波相位和多普勒等观测数据的测量精度，降低原始观测数据质量。从监测站选址的角度，应远离树木、建筑物等容易反射造成多径信号的环境。

精度因子(Dilution of Precision，DOP)值因素是影响卫星导航服务质量的不可忽视的因素，DOP 值越小的地区定位精度越高。DOP 一般分为1～5级，大于5 的地区的导航信号可用性差。

电离层格网可用度由所有监测站数据回传至中心站计算而得，对系统服务很重要。

气象条件主要是考虑台风、冰雹等极端天气对导航监测站设备的影响，极端天气也会影响信号质量，从而影响监测站回传给主控站的原始观测数据质量。

地质环境因素主要是考虑地质沉降或抬升会影响天线相位中心坐标变化，从而影响测距精度，影响原始观测数据质量。监测站地址宜选择在地壳运动不显著的区域。

政治军事安全因素主要考虑该地区的军事战略地位、我方军事力量部署、敌方军事力量配置以及社会治安、民意民情等社会安全形势。

工作环境因素主要考虑监测站长期运行需要的供水、电力、交通、供暖、燃气等以及接入公共或专用通信网络的便利程度，以节约安装维护成本，提高安装维护的便利性。

3 监测站选址模糊综合评价方法

3.1 监测站选址模糊综合评价原理及流程

模糊综合评价方法是应用模糊理论对导航监测站进行综合评价的一种方法，也是根据评价因子与加权系数经过模糊变换后对监测站站址作出评价的方法。模糊综合评价先把影响数据质量的多种因素分类，然后对每一类因素进行初级评价，最后对初级评价结果进行高一级的综合评价。在确定评价因素、因子的评价等级标准和权值的基础上，运用模糊集合变换原理，以隶属度描述各因素的模糊界限，构造模糊评判矩阵，通过多层的复合运算，最终确定评价对象所属等级［5］。模糊综合评价方法原理如图1所示。本文直接应用文献［1］的矩阵模型结论，不再赘述。

图1 监测站选址模糊综合评价原理Fig.1 Principle of fuzzy synthetic evaluation for address choosing of monitoring station

监测站选址综合评价流程如图2所示，具体描述如下:

步骤1:输入候选的监测站地址;

步骤2:对监测站站址影响因素进行逐一评价;

步骤3:评判是否所有要素都合格，是则转入步骤4，否则转入步骤1;

步骤4:所有要素综合评价打分;

步骤5:不同监测站地址打分相比较，打分最高者为优选监测站地址。

图2 监测站选址模糊综合评价流程Fig.2 Fuzzy synthetic evaluation processing for address choosing of monitoring station

3.2 监测站选址模糊综合评价模型

设监测站打分因素共N 个，权数A ={a1，a2，…，aN}是模糊向量，R ={r1，r2，…，rN}是模糊变换器，其意义是每个评估因素的打分，则监测站选址评价的数学模型为

式中，П 表示连乘运算，sign()表示取符号运算。通过取符号运算这一硬判决方法，该模型实现了监测站选址各要素“一票否决制”原则条件下的监测站地址筛选;进一步通过各要素综合打分，可实现在筛选后的不同监测站地址间进行优选。与一般的模糊评判模型相比，该模型的区别在于根据监测站选址因素一票否决制加入了取符号运算作为硬判决。

3.3 监测站选址评价权重与打分标准

美国著名运筹学家A.L.Saaty 在20世纪70年代初提出利用层次分析法来确定指标权值，该方法只需请专家给出指标两两之间的相对重要性比较，就可以计算出权值［5］。

研究调查表明，至多需要7 个标度点来区分事物之间质的差别或重要程度的不同。在BDS监测站选址评价过程中，简化使用不超过3 个标度来区分各个监测站评价因素的权重的不同，即两个因素相比同等重要、两个因素相比一个因素比另一个因素明显重要、两个因素相比一个因素的一等状态比另一因素重要但其二等状态没有另一个因素重要。

监测站选址权重设计如下:首先根据监测站选址因素的重要性程度，将视场、电磁干扰、多径干扰、DOP 值、电离层可用性、气象条件、地质环境、政治军事安全、工作环境共9 项因素分成三类:第一类是视场、电磁干扰、多径干扰;第二类是DOP 值、电离层格网可用度、气象条件;第三类是地质环境、政治军事安全、工作环境。三类之间的权重比例是0.5∶ 0.3∶ 0.2，第一类中3 项因素的权重比例为0.5∶ 0.3∶ 0.2，第二类中3 项因素的权重比例为0.3∶ 0.4∶ 0.3，第三类中3 项因素的权重比例为0.5∶ 0.3∶ 0.2，计算得9 项因素的权重比例分配如表1所示。由上述监测站选址模糊综合评价模型可知，各选址因素的权重即为模糊向量A = {a1，a2，…，aN}的取值。

表1 监测站选址权重分配表Table 1 Weight distribution table for address choosing of monitoring station

R={r1，r2，…，rN}的取值具体得分即打分标准见表2。

表2 监测站选址各因素打分标准Table 2 Each factor score standard for address choosing of monitoring station

4 监测站选址实例验证

东北方向选址实例:候选的地址有DB1、DB2、DB3、DB4、DB5，对这5 个候选地址，逐一考核9 项站址影响因素进行打分。以最重要的视场因素为例，DB1、DB2、DB3、DB4、DB5 的视场截止角曲线见图3，DB1 在360°范围的截止角均小于5°，DB2、DB3、DB4 在360°范围的截止角均小于15°且大于5°，DB5 在360°范围的截止角均大于15°。根据表2所示打分标准，DB1、DB2、DB3、DB4、DB5 的视场因素打分分别为2、1、1、0、1。依照此法，对余下8 项因素打分。汇总9 项因素打分结果见表3。

图3 5 个候选地址360°范围截止角曲线Fig.3 Five spare address 360° view curve

表3 五个候选地址打分表Table 3 Five spare address marking table

通过对5 个候选地点打分筛选，其中两个站址一票否决，一是DB4 有明显的遮挡，不适合建站;二是DB5 附近有强电磁干扰，不适合建站。适合建站的3 个站址经打分排序，选得分最高的DB1 为最终优选站址。

5 结束语

本文通过研究GPS 与GLONASS 监测站以及BDS 早期的标校站，得出GNSS 监测站选址影响因素，即视场因素、电磁干扰因素、多路径干扰因素、地质环境因素、气象因素、DOP 值因素、政治军事安全因素等，并对影响监测站选址需要考虑的因素进行了全面分析，提出了一种新的模糊综合评价方法对GNSS 监测站选址进行评估。该方法通过硬判决－软判决相结合，实现了一票否决制基础上的监测站地址优选，达到了监测站选址高效、精确的评估效果。采用的实例数据虽然说明了方法的有效性，但在特殊地区(小岛礁)只能靠技术策略降低影响。

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