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GPT3模型对大高差中长距离RTK的影响分析
被引量：
1
1
作者
谭龙
舒宝
+3 位作者
王利
李新瑞
周稳星
李博
《导航定位学报》
CSCD
北大核心
2024年第4期79-89,共11页
对流层延迟是大高差环境下实时动态定位(RTK)的主要误差源,严重影响了RTK的定位精度。为有效抑制大高差环境下对流层延迟对RTK定位的不利影响,提出提升RTK定位性能的合理方案。本文以香港连续运行卫星定位服务综合系统(CORS)站为例,评...
对流层延迟是大高差环境下实时动态定位(RTK)的主要误差源,严重影响了RTK的定位精度。为有效抑制大高差环境下对流层延迟对RTK定位的不利影响,提出提升RTK定位性能的合理方案。本文以香港连续运行卫星定位服务综合系统(CORS)站为例,评估了第三代全球气压气温模型(GPT3)在不同季节不同高差基线的对流层模型精度,并在此基础上对比分析了引入GPT3模型约束前后的中长距离RTK的定位性能。结果表明:香港地区19~34 km中长基线相对对流层总延迟的量级在厘米级到分米级,严重影响RTK定位结果。GPT3模型在香港地区的误差在±1 cm之间,可以作为先验对流层信息进行约束。加入GPT3模型的约束后,四条基线的BDS和BDS/GPS组合的RTK定位U分量的精度均有显著提升,BDS提升了35.1%、32.7%、32.3%和56.9%,BDS/GPS提升了29.1%、26.1%、31.2%和63.3%;四条基线的单BDS模糊度固定率分别提升了5.7%、2.6%、6.4%和4.5%,而BDS/GPS组合基本没有影响。此外,先验方差的取值对大高差基线有一定影响,在对流层活跃的月份须根据统计的大气建模误差及时更新先验方差。
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关键词
大高差
实时动态定位(RTK)
对流层延迟
第三代
全球
气压
和
温度
模型
(GPT3)
在线阅读
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职称材料
不同对流层天顶延迟模型在陕西地区的精度及适用性分析
被引量：
10
2
作者
尹恒毅
郭春喜
+4 位作者
姚顽强
赵红
黄功文
王维
惠哲
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2020年第4期391-394,共4页
利用MATLAB实现UNB3m、GPT2w+Hopfield、GPT2w+Saastamoinen、GPT3+Hopfield、GPT3+Saastamoinen等5种模型,分析它们在陕西地区的适用性。结果表明,5种模型结果普遍偏小。GPT2w+Saastamoinen和GPT3+Saastamoinen模型整体精度相当,且优...
利用MATLAB实现UNB3m、GPT2w+Hopfield、GPT2w+Saastamoinen、GPT3+Hopfield、GPT3+Saastamoinen等5种模型,分析它们在陕西地区的适用性。结果表明,5种模型结果普遍偏小。GPT2w+Saastamoinen和GPT3+Saastamoinen模型整体精度相当,且优于其他3种模型,bias为1.41cm,RMS分别为4.68cm和4.67cm,且随着高程增加精度越来越高。5种策略精度均随季节变化而变化,其中UNB3m变化最为明显,夏冬2季bias差达到7.92cm,RMS差达到7.67cm。更高精度计算时,秋季应使用GPT3,而春夏2季时使用GPT2w效果更好。选用同样的气象参数模型时,Saastamoinen模型比Hopfield模型更适用于陕西地区,并且陕北地区精度最好。对比最新的全球气压温度模型GPT3与GPT2w发现,2种模型算得的地面气压P、地面温度T、地面水汽压e、大气加权平均温度Tm等4种气象参数均相差细微,所以在陕西地区利用GPT2w或GPT3分别算得的对流层总延迟ZTD和对流层干延迟ZHD相差很小,通过对流层湿延迟ZWD算得的PWV也几乎相当。
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关键词
GNSS
全球气压温度模型
对流层延迟
模型
陕西地区
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职称材料
GNSS PWV典型季风气候特征奇异谱分析
3
作者
姚欢欢
党亚民
+3 位作者
杨强
闫明豪
陈洪凯
李惠玲
《导航定位学报》
CSCD
北大核心
2024年第5期19-26,共8页
为了进一步研究利用全球卫星导航系统(GNSS)大气可降水量(PWV)分析不同气候类型特征,进行GNSS PWV典型季风气候特征奇异谱分析:选取中国中东部地区2016—2021年部分连续运行参考站(CORS)数据,提出将全球气压和温度(GPT(GPT3_1、GPT3_5)...
为了进一步研究利用全球卫星导航系统(GNSS)大气可降水量(PWV)分析不同气候类型特征,进行GNSS PWV典型季风气候特征奇异谱分析:选取中国中东部地区2016—2021年部分连续运行参考站(CORS)数据,提出将全球气压和温度(GPT(GPT3_1、GPT3_5))模型、欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析数据集(ERA5)模型3种大气模型分别与GNSS解算的对流层总延迟(ZTD)数据融合获取的PWV值进行对比分析,得出中国3种典型季风气候类型GNSS PWV最优大气模型;然后提出利用奇异谱分析(SSA)法分解重构出GNSS PWV时间序列,从而基于GNSS PWV分析不同季风气候类型特征。结果表明,中国3种典型季风气候类型条件下ERA5模型精度较优,选择ERA5模型为最优大气模型,重构后的GNSS PWV变化趋势能够很好地反映出3种典型季风气候类型的特征;因此GNSS PWV可应用于气候特征分析。
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关键词
全球
卫星导航系统(GNSS)
大气可降水量(PWV)
全球
气压
和
温度
(GPT)
模型
欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析数据集(ERA5)
奇异谱分析(SSA)
气候特征
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职称材料
题名
GPT3模型对大高差中长距离RTK的影响分析
被引量：
1
1
作者
谭龙
舒宝
王利
李新瑞
周稳星
李博
机构
长安大学地质工程与测绘学院/地理信息工程国家重点实验室
出处
《导航定位学报》
CSCD
北大核心
2024年第4期79-89,共11页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFC3000501
2021YFC3000503)
+3 种基金
国家自然科学基金项目(42127802)
中央高校基本科研业务费专项(300102263202)
陕西省科技创新团队项目(2021TD-51)
陕西省地学大数据与地质灾害防控三秦学者创新团队项目(2022)。
文摘
对流层延迟是大高差环境下实时动态定位(RTK)的主要误差源,严重影响了RTK的定位精度。为有效抑制大高差环境下对流层延迟对RTK定位的不利影响,提出提升RTK定位性能的合理方案。本文以香港连续运行卫星定位服务综合系统(CORS)站为例,评估了第三代全球气压气温模型(GPT3)在不同季节不同高差基线的对流层模型精度,并在此基础上对比分析了引入GPT3模型约束前后的中长距离RTK的定位性能。结果表明:香港地区19~34 km中长基线相对对流层总延迟的量级在厘米级到分米级,严重影响RTK定位结果。GPT3模型在香港地区的误差在±1 cm之间,可以作为先验对流层信息进行约束。加入GPT3模型的约束后,四条基线的BDS和BDS/GPS组合的RTK定位U分量的精度均有显著提升,BDS提升了35.1%、32.7%、32.3%和56.9%,BDS/GPS提升了29.1%、26.1%、31.2%和63.3%;四条基线的单BDS模糊度固定率分别提升了5.7%、2.6%、6.4%和4.5%,而BDS/GPS组合基本没有影响。此外,先验方差的取值对大高差基线有一定影响,在对流层活跃的月份须根据统计的大气建模误差及时更新先验方差。
关键词
大高差
实时动态定位(RTK)
对流层延迟
第三代
全球
气压
和
温度
模型
(GPT3)
Keywords
large elevation difference
real-time kinematic(RTK)
tropospheric delay
global pressure and temperature model
分类号
P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]
在线阅读
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职称材料
题名
不同对流层天顶延迟模型在陕西地区的精度及适用性分析
被引量：
10
2
作者
尹恒毅
郭春喜
姚顽强
赵红
黄功文
王维
惠哲
机构
西安科技大学测绘科学与技术学院
国家自然资源部大地测量数据处理中心
出处
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2020年第4期391-394,共4页
基金
国家自然科学基金(41904040,41774004,41574003,41474015,41604001)
国家科技部科技基础性工作专项(2015FY210400)
+1 种基金
国家基础测绘科技项目(2018KJ0205)
陕西测绘地理信息局科技创新项目(2018-4)。
文摘
利用MATLAB实现UNB3m、GPT2w+Hopfield、GPT2w+Saastamoinen、GPT3+Hopfield、GPT3+Saastamoinen等5种模型,分析它们在陕西地区的适用性。结果表明,5种模型结果普遍偏小。GPT2w+Saastamoinen和GPT3+Saastamoinen模型整体精度相当,且优于其他3种模型,bias为1.41cm,RMS分别为4.68cm和4.67cm,且随着高程增加精度越来越高。5种策略精度均随季节变化而变化,其中UNB3m变化最为明显,夏冬2季bias差达到7.92cm,RMS差达到7.67cm。更高精度计算时,秋季应使用GPT3,而春夏2季时使用GPT2w效果更好。选用同样的气象参数模型时,Saastamoinen模型比Hopfield模型更适用于陕西地区,并且陕北地区精度最好。对比最新的全球气压温度模型GPT3与GPT2w发现,2种模型算得的地面气压P、地面温度T、地面水汽压e、大气加权平均温度Tm等4种气象参数均相差细微,所以在陕西地区利用GPT2w或GPT3分别算得的对流层总延迟ZTD和对流层干延迟ZHD相差很小,通过对流层湿延迟ZWD算得的PWV也几乎相当。
关键词
GNSS
全球气压温度模型
对流层延迟
模型
陕西地区
Keywords
GNSS
global pressure temperature model
tropospheric delay model
Shaanxi region
分类号
P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
GNSS PWV典型季风气候特征奇异谱分析
3
作者
姚欢欢
党亚民
杨强
闫明豪
陈洪凯
李惠玲
机构
山东省地震局泰安地震监测中心站
中国测绘科学研究院
出处
《导航定位学报》
CSCD
北大核心
2024年第5期19-26,共8页
文摘
为了进一步研究利用全球卫星导航系统(GNSS)大气可降水量(PWV)分析不同气候类型特征,进行GNSS PWV典型季风气候特征奇异谱分析:选取中国中东部地区2016—2021年部分连续运行参考站(CORS)数据,提出将全球气压和温度(GPT(GPT3_1、GPT3_5))模型、欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析数据集(ERA5)模型3种大气模型分别与GNSS解算的对流层总延迟(ZTD)数据融合获取的PWV值进行对比分析,得出中国3种典型季风气候类型GNSS PWV最优大气模型;然后提出利用奇异谱分析(SSA)法分解重构出GNSS PWV时间序列,从而基于GNSS PWV分析不同季风气候类型特征。结果表明,中国3种典型季风气候类型条件下ERA5模型精度较优,选择ERA5模型为最优大气模型,重构后的GNSS PWV变化趋势能够很好地反映出3种典型季风气候类型的特征;因此GNSS PWV可应用于气候特征分析。
关键词
全球
卫星导航系统(GNSS)
大气可降水量(PWV)
全球
气压
和
温度
(GPT)
模型
欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析数据集(ERA5)
奇异谱分析(SSA)
气候特征
Keywords
global navigation satellite system(GNSS)
precipitable water vapor(PWV)
global pressure and temperature(GPT)model
European Centre for Medium-range Weather Forecasts reanalysis v5(ERA5)
singular spectrum analysis(SSA)
climat e characteristics
分类号
P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
GPT3模型对大高差中长距离RTK的影响分析
谭龙
舒宝
王利
李新瑞
周稳星
李博
《导航定位学报》
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
2
不同对流层天顶延迟模型在陕西地区的精度及适用性分析
尹恒毅
郭春喜
姚顽强
赵红
黄功文
王维
惠哲
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2020
10
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职称材料
3
GNSS PWV典型季风气候特征奇异谱分析
姚欢欢
党亚民
杨强
闫明豪
陈洪凯
李惠玲
《导航定位学报》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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