中長基線單基準站動態定位卡爾曼濾波算法

摘要： 為了削弱站間星間雙差對流層延遲和電離層延遲的影響，實現中長基線實時動態高精度定位，對流層干延遲用Hopfield模型計算，站間星間雙差對流層濕延遲用相對對流層天頂延遲估計；站間星間雙差電離層延遲用相對電離層天頂延遲估計；在此基礎上，將流動站位置參數、相對對流層天頂延遲、相對電離層天頂延遲以及站間星間雙差整周模糊度作為狀態向量進行卡爾曼濾波估計.經驗證，該算法初始歷元數少，單歷元定位平面中誤差小于2 cm，高程中誤差小于5 cm.

關鍵詞： 相對對流層天頂延遲；相對電離層天頂延遲；整周模糊度

中圖分類號： P228.4文獻標志碼： AKalman Filter Algorithm for MediumRange RealTime

基線距離較長（約100 km）時，站間星間雙差（以下簡稱雙差）后的電離層延遲和對流層延遲嚴重制約整周模糊度的固定和定位精度，因此，中長基線動態高精度定位必須獲取準確的電離層延遲和對流層延遲信息，以削弱其對定位精度的影響[13].

目前，單基準站的靜態后處理模式如伯爾尼（Bernese）軟件用Hopfield模型預測對流層干延遲，采用分段估計獲取對流層濕延遲信息；電離層延遲信息通過雙頻觀測值的無電離層組合[4]或電離層統計參數估計獲取，需要較長的觀測時間，不能應用于實時動態定位[5]；網絡RTK系統雖能實時獲取流動站的對流層延遲和電離層延遲信息，但至少需要3個同步觀測的基準站，而且對于基準站網絡銜接或無基準站覆蓋區域都無法實現定位[6].因此，單基準站中長基線如何實時獲取準確的電離層延遲和對流層延遲信息以實現動態定位，仍然是目前研究的難點之一.

為了實現中長基線單基準實時動態定位，本文中給出了估計雙差對流層延遲和電離層延遲的卡爾曼濾波算法（狀態向量包括流動站位置參數、相對對流層天頂延遲、相對電離層天頂延遲以及站間星間雙差整周模糊度），并通過實測數據對對流層延遲估計、電離層延遲估計的有效性以及單歷元動態定位精度進行了驗證.1雙差電離層延遲估計模型電離層延遲主要是大氣中的自由電子和離子對GPS信號的影響，具有明顯的時間性和空間性.通常認為，不同衛星間的電離層延遲是不相關的，因此，每顆衛星的電離層延遲需要一個參數進行一階高斯馬爾科夫過程估計：

通過本文研究，可以得到以下結論：

（1） 長基線低高度角衛星雙差對流層濕延遲較大，通過相對對流層天頂延遲估計，能夠有效削弱其影響.

（2） 相對電離層天頂延遲是一個連續變化的過程，可以作為參數估計，但衛星間差異明顯，需要每顆衛星估計一個參數，相對電離層天頂延遲估計能夠有效削弱雙差電離層延遲的影響.

（3） 單歷元觀測值點位固定解平面N和E方向中誤差小于2 cm，高程U方向中誤差小于5 cm，距離中誤差小于5 cm，滿足中長基線實時動態高精度相對定位的要求.

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（中、英文編輯：付國彬）