PPP_AR模糊度固定模式下的PPP性能分析

張國利,張京奎,楊開偉

(1.中國人民解放軍 92941部隊43分隊,遼寧 葫蘆島 125001； 2.中國電子科技集團公司第54研究所,河北 石家莊 050081； 3.衛星導航系統與裝備技術國家重點實驗室,河北 石家莊 050081)

0 引 言

近幾年隨著IGS提供的精密軌道、鐘差精度產品精度越來越高,精密單點定位(PPP)技術的性能也越來越好,目前在地殼形變監測、低軌衛星定軌、高精度動態定位、精密時間比對等領域得到廣泛的應用,PPP精度和收斂速度是目前面臨的最重要的兩個問題。影響收斂速度的因素包括GPS衛星幾何構型變化、偽距觀測質量、接收機和衛星的硬件延遲等,而定位精度的主要影響因素是整周模糊度的固定。在傳統的PPP中,當定位所用的模型不準確時,由于相位未校準延遲偏差中小數部分FCBs(Fractional-cycle biases)被強制引入到模糊度參數中。這種情況下對模糊度進行強制固定,會使得定位出現較大的偏差[1-2]。如何分離FCBs,獲取非差模糊度的整數特征,從而提高PPP精度是未來創新問題之一。

法國國家太空研究中心提出了PPP整周模糊度的固定模式——PPP_AR模式。這種模式對各種改正數據要求比較高,要實現數據之間的自洽性,只能采用中心國家空間研究(CNES)提供的精密產品才能滿足要求。本文將這種模式跟常規的PPP模式比較,來驗證這種模式的模糊度固定率和收斂時間的優越性。

1 PPP原理

PPP是利用非差觀測值進行定位,它通過一臺雙頻GPS接收機采集衛星的偽距觀測值和載波相位觀測值,利用IGS提供的精密星歷和衛星鐘差文件并加入接收機硬件延遲、潮汐改正等各種誤差改正模型,實現分米級甚至厘米級的定位精度[1-4]。

PPP的影響因素有:接收機鐘差、衛星鐘差、接收機和衛星天線相位中心偏差、地球自轉、地球固體潮、海洋負荷潮汐改正、相位纏繞等。由于PPP采用的是非差觀測值,許多誤差不能通過組成差分方程來減弱或者消除,因此各種誤差源都必須加以考慮。目前主要因素是:載波相位中模糊度的處理方式(影響模糊度的固定率和收斂速度),衛星鐘的采樣間隔(如果間隔較大,鐘差的內插誤差會影響對流層延遲,從而影響最終的定位精度),海潮負荷和對流層(影響垂直方向的定位精度)[4-5]。

本文采用GPS的雙頻相位和偽距觀測值,無電離層組合方程為

(1)

(2)

(3)

(4)

其中:fi和fj為不同載波的頻率,本文指的是L1和L2載波的頻率。

2 數據處理的參數選取和實驗分析驗證

2.1 數據處理的參數選取

PPP需要估計的參數包括:測站的坐標、接收機的鐘差、天頂對流層延遲,衛星的整周模糊度參數。對流層參數首先使用Saastamoinen模型改正它的干分量,殘余的濕分量采用隨機游走方式 進行估計,并且使用GMF[6-8]投影函數將天頂對流層延遲投影到傳播路徑上,采用LC電離層組合模型。使用精密的衛星鐘差和衛星軌道數據來計算衛星的軌道和鐘差,多路徑影響、相對論效應、地球自轉、相位纏繞,海潮負荷使用相應的模型進行改正。

本文中采用的參數設置和處理方法如表1所示。

表1 參數設置和處理方法

2.2 實驗分析和驗證

由于5 min衛星鐘差的采樣間隔對ZTD影響比較大[4],為了避免衛星鐘差采樣間隔對定位結果產生大的影響,本文中的衛星鐘差采樣間隔為30 s. 利用IGS的六個跟蹤站(ABMF、AUCK、CHUM、CHUR、DUBO、FLIN)2014年11月23日到2014年11月29日一周的原始觀測文件和導航文件數據,精密星歷和鐘差參數采用IGS提供的精密軌道文件和采樣間隔為30 s的鐘差文件,PPP_AP模式采用grg格式的軌道星歷和鐘差數據作分析。六個測站的信息如表2所示。

表2 測站信息

試驗中將每個測站7天的靜態觀測數據一起處理,采用前向濾波模式。計算兩種不同模式下的E-W、N-S、U-D三個方向的RMS值,并且統計每個站PPP_AR模式下的收斂時間。兩種模式下的定位結果如圖1～6所示。

根據上面的處理結果,對每個站各個方向的RMS和PPP_AR模式下的固定率進行統計，結果如表3和表4所示。

表3 每個站的定位結果統計(RMS)

表4 每個站的模糊度固定率統計

由表3各個測站三個方向的RMS值可見:GPS整周模糊度PPP_AR模式下在E-W和N-S兩個方向的RMS都優于1 cm(CHUM的E-W方向是2.06 cm除外),在U-D方向優于3.5 cm,其中RMS最大值出現于ABMF 站3.09 cm,最小值出現于CHUR 站0.39 cm,沒有其他兩個方向的定位結果好,但相比浮點解模式得到了很大的提高。

由表4中的統計結果可以看出所用的六個測站的整周模糊度固定率都在90%以上,FLIN和DUBO站的固定率達到了99%以上。這是因為PPP_AR模式下各種精密星歷和鐘差文件以及各種誤差改正數據之間的自洽性比較好。模糊度固定率提高了,定位精度必然會提高。

處理過程中統計了每個測站在PPP_AR模式和浮點解模式下每天收斂的時間,結果如圖7和圖8所示。

圖7示出了PPP_AR模式下從2013年11月23日開始到11月29日7天中GPS靜態PPP每天三個方向的平均收斂時間。可見不同天的結果間沒有明顯的差別,收斂時間范圍為15～35 min,其中四個站的收斂時間大于25 min,在20～25 min之間的數據占50%,15～20 min之間的占41%.

圖8示出了浮點解模式下GPS靜態PPP每天三個方向的平均收斂時間,它跟PPP_AR模式下的收斂時間基本一致,除了AMBF站在11月25日的收斂時間比較短,基本每天數據也沒有明顯的差別。這種模式下,收斂時間大于25 min的占69%,20～25 min之間的占21%,15～20 min之間的占大約1%.

影響收斂時間的主要因素是參與解算的衛星軌道和鐘差產品,以及衛星星座的幾何強度。在兩種模式下,衛星星座是一樣的,衛星軌道和鐘差產品數據不同,PPP_AR模式下的收斂時間稍好于浮點解模式下的收斂時間,但收斂時間差異都在5 min左右。

3 結束語

本文采用法國國家太空研究中心提出的PPP整周模糊度的固定模式——PPP_AR模式下和常規的浮點解模式來解算IGS的6個跟蹤站一周的數據。結果表明,在PPP_AR模式下,參與解算的數據之間具有自洽性,最終的整周模糊度固定率都在93%以上,與常規浮點解模式下的定位結果比較表明,PPP_AR模式下定位結果明顯更好。兩種模式的收斂時間相差5 min左右。將來如果能夠利用PPP_AR模式下解算的精密產品進行處理,模糊度的固定率將會大大提高,可以進一步提高定位精度。