PPP_AR模糊度固定模式下的PPP性能分析

张国利,张京奎,杨开伟

(1.中国人民解放军 92941部队43分队,辽宁 葫芦岛 125001； 2.中国电子科技集团公司第54研究所,河北 石家庄 050081； 3.卫星导航系统与装备技术国家重点实验室,河北 石家庄 050081)

0 引 言

近几年随着IGS提供的精密轨道、钟差精度产品精度越来越高,精密单点定位(PPP)技术的性能也越来越好,目前在地壳形变监测、低轨卫星定轨、高精度动态定位、精密时间比对等领域得到广泛的应用,PPP精度和收敛速度是目前面临的最重要的两个问题。影响收敛速度的因素包括GPS卫星几何构型变化、伪距观测质量、接收机和卫星的硬件延迟等,而定位精度的主要影响因素是整周模糊度的固定。在传统的PPP中,当定位所用的模型不准确时,由于相位未校准延迟偏差中小数部分FCBs(Fractional-cycle biases)被强制引入到模糊度参数中。这种情况下对模糊度进行强制固定,会使得定位出现较大的偏差[1-2]。如何分离FCBs,获取非差模糊度的整数特征,从而提高PPP精度是未来创新问题之一。

法国国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。这种模式对各种改正数据要求比较高,要实现数据之间的自洽性,只能采用中心国家空间研究(CNES)提供的精密产品才能满足要求。本文将这种模式跟常规的PPP模式比较,来验证这种模式的模糊度固定率和收敛时间的优越性。

1 PPP原理

PPP是利用非差观测值进行定位,它通过一台双频GPS接收机采集卫星的伪距观测值和载波相位观测值,利用IGS提供的精密星历和卫星钟差文件并加入接收机硬件延迟、潮汐改正等各种误差改正模型,实现分米级甚至厘米级的定位精度[1-4]。

PPP的影响因素有:接收机钟差、卫星钟差、接收机和卫星天线相位中心偏差、地球自转、地球固体潮、海洋负荷潮汐改正、相位缠绕等。由于PPP采用的是非差观测值,许多误差不能通过组成差分方程来减弱或者消除,因此各种误差源都必须加以考虑。目前主要因素是:载波相位中模糊度的处理方式(影响模糊度的固定率和收敛速度),卫星钟的采样间隔(如果间隔较大,钟差的内插误差会影响对流层延迟,从而影响最终的定位精度),海潮负荷和对流层(影响垂直方向的定位精度)[4-5]。

本文采用GPS的双频相位和伪距观测值,无电离层组合方程为

(1)

(2)

(3)

(4)

其中:fi和fj为不同载波的频率,本文指的是L1和L2载波的频率。

2 数据处理的参数选取和实验分析验证

2.1 数据处理的参数选取

PPP需要估计的参数包括:测站的坐标、接收机的钟差、天顶对流层延迟,卫星的整周模糊度参数。对流层参数首先使用Saastamoinen模型改正它的干分量,残余的湿分量采用随机游走方式 进行估计,并且使用GMF[6-8]投影函数将天顶对流层延迟投影到传播路径上,采用LC电离层组合模型。使用精密的卫星钟差和卫星轨道数据来计算卫星的轨道和钟差,多路径影响、相对论效应、地球自转、相位缠绕,海潮负荷使用相应的模型进行改正。

本文中采用的参数设置和处理方法如表1所示。

表1 参数设置和处理方法

2.2 实验分析和验证

由于5 min卫星钟差的采样间隔对ZTD影响比较大[4],为了避免卫星钟差采样间隔对定位结果产生大的影响,本文中的卫星钟差采样间隔为30 s. 利用IGS的六个跟踪站(ABMF、AUCK、CHUM、CHUR、DUBO、FLIN)2014年11月23日到2014年11月29日一周的原始观测文件和导航文件数据,精密星历和钟差参数采用IGS提供的精密轨道文件和采样间隔为30 s的钟差文件,PPP_AP模式采用grg格式的轨道星历和钟差数据作分析。六个测站的信息如表2所示。

表2 测站信息

试验中将每个测站7天的静态观测数据一起处理,采用前向滤波模式。计算两种不同模式下的E-W、N-S、U-D三个方向的RMS值,并且统计每个站PPP_AR模式下的收敛时间。两种模式下的定位结果如图1～6所示。

根据上面的处理结果,对每个站各个方向的RMS和PPP_AR模式下的固定率进行统计，结果如表3和表4所示。

表3 每个站的定位结果统计(RMS)

表4 每个站的模糊度固定率统计

由表3各个测站三个方向的RMS值可见:GPS整周模糊度PPP_AR模式下在E-W和N-S两个方向的RMS都优于1 cm(CHUM的E-W方向是2.06 cm除外),在U-D方向优于3.5 cm,其中RMS最大值出现于ABMF 站3.09 cm,最小值出现于CHUR 站0.39 cm,没有其他两个方向的定位结果好,但相比浮点解模式得到了很大的提高。

由表4中的统计结果可以看出所用的六个测站的整周模糊度固定率都在90%以上,FLIN和DUBO站的固定率达到了99%以上。这是因为PPP_AR模式下各种精密星历和钟差文件以及各种误差改正数据之间的自洽性比较好。模糊度固定率提高了,定位精度必然会提高。

处理过程中统计了每个测站在PPP_AR模式和浮点解模式下每天收敛的时间,结果如图7和图8所示。

图7示出了PPP_AR模式下从2013年11月23日开始到11月29日7天中GPS静态PPP每天三个方向的平均收敛时间。可见不同天的结果间没有明显的差别,收敛时间范围为15～35 min,其中四个站的收敛时间大于25 min,在20～25 min之间的数据占50%,15～20 min之间的占41%.

图8示出了浮点解模式下GPS静态PPP每天三个方向的平均收敛时间,它跟PPP_AR模式下的收敛时间基本一致,除了AMBF站在11月25日的收敛时间比较短,基本每天数据也没有明显的差别。这种模式下,收敛时间大于25 min的占69%,20～25 min之间的占21%,15～20 min之间的占大约1%.

影响收敛时间的主要因素是参与解算的卫星轨道和钟差产品,以及卫星星座的几何强度。在两种模式下,卫星星座是一样的,卫星轨道和钟差产品数据不同,PPP_AR模式下的收敛时间稍好于浮点解模式下的收敛时间,但收敛时间差异都在5 min左右。

3 结束语

本文采用法国国家太空研究中心提出的PPP整周模糊度的固定模式——PPP_AR模式下和常规的浮点解模式来解算IGS的6个跟踪站一周的数据。结果表明,在PPP_AR模式下,参与解算的数据之间具有自洽性,最终的整周模糊度固定率都在93%以上,与常规浮点解模式下的定位结果比较表明,PPP_AR模式下定位结果明显更好。两种模式的收敛时间相差5 min左右。将来如果能够利用PPP_AR模式下解算的精密产品进行处理,模糊度的固定率将会大大提高,可以进一步提高定位精度。