GPS/GLONASS/BDS/Galileo数据质量的对比分析

高永刚， 吴观烨， 郭金运， 冯晓敏

(1． 福州大学环境与资源学院， 福建 福州 350108； 2． 数字中国研究院(福建)， 福建 福州 350108； 3． 山东科技大学测绘科学与工程学院， 山东 青岛 266590)

0 引言

随着美国GPS(global positioning system) 系统的不断现代化、 俄罗斯GLONASS(global navigation satellite system)系统的逐步恢复以及欧盟的Galileo(Galileo positioning system) 和中国BDS(Beidou navigation satellite system)系统的快速建设与发展， 多GNSS (global navigation satellite system)星座并存与发展的局面已然形成[1-2]. 多GNSS星座的出现为用户提供更多的可视卫星与可用频率， 多频多系统组合定位已经成为GNSS精密定位的发展趋势[3]. 由于GNSS观测数据质量直接影响着定位精度与可靠性， 因此对原始观测数据进行必要的质量评测， 剔除质量较差的数据是获取高精度定位结果的重要前提[4-5].

目前， 国际上常用的GNSS数据质量检测软件为TEQC[6-7](translates， editing， and quality client)， 已被广泛用于区域连续参考系统观测数据的质量评测[8-11]. 然而， 由于TEQC软件仅能对RINEX2版本下的GPS和GLONASS数据进行质量分析， 难以满足用户在多GNSS时代背景下对于多频多系统数据的质量分析需求. gfzrnx软件虽能处理RINEX3版本的观测数据， 但该软件无法对多路径效应进行探测[12]. BNC软件虽能处理RINEX3版本GPS、 GLONASS和Galileo双频观测数据， 其缺陷是不能对BDS系统的观测数据进行质量检测并且不能处理多频观测数据[13]. HGQC1.0虽然功能强大但也仅能对GPS数据进行质量检测[14]. G-QC软件能够对GPS、 BDS双频RINEX3版本数据进行质量评测， 但无法对多频多系统观测数据进行质量评测[15]. QC软件虽能处理GPS、 GLONASS、 Galileo和BDS四系统RINEX3版本数据， 同样不能对多频数据进行质量分析[16]. 捷克国家大地测量、 地形与地图制图研究所研发的数据质量分析软件Anubis可以较好地解决当前GNSS数据质量分析软件存在的缺陷[17]， 也可以对多频多系统RINEX3版本观测数据进行质量检测， 并且质量检测的结果与TEQC软件分析结论较为吻合[18].

本研究以全球范围内的80个MGEX观测站2019年DOY006～012连续7 d的观测数据为数据源， 选取多路径效应、 数据利用率和周跳比作为定量评价指标， 利用Anubis软件对GPS、 GLONASS、 BDS和Galileo系统的质量检测结果进行评价分析. 然后， 选取数据质量较好和数据质量较差的观测站进行GPS、 GLONASS、 BDS和Galileo单系统静态模拟动态精密单点定位(precise point positioning， PPP)解算实验， 选用定位精度和收敛时长作为定量评价指标对解算结果进行定量评价， 探讨数据质量的优劣对PPP定位性能的影响. 最后， 以数据利用率、 周跳比和多路径效应为主导因素对定位性能的影响程度进行探讨.

1 评价方法与指标

1.1 多路径效应

多路径(multipath， MP)效应表征反射物的反射信号对GNSS观测信号的影响程度. 文中将MP1的阈值设置为50 cm， MP2的阈值设置为75 cm， 并参照MP1的限差值将其余频段的多路径效应误差的阈值设置为50 cm， 其计算公式[17]为：

MPk=Pk-Li-β(Li-Lj)=Pk+αLi+βLj

(1)

其中

(2)

式中: MP为多路径效应值(cm)； 下标i、j、k分别对应不同频率索引；P和L分别表示伪距和相位观测值；fi、fj和fk分别表示载波相位观测值的频率.

1.2 数据利用率

数据利用率表征数据的可用率和完整性， 将数据利用率的阈值设置为80%[19]， 其计算公式为：

(3)

式中：R为数据利用率(%)；H为实际观测数据量；E为理论观测数据量.

1.3 周跳比

周跳为实际观测数据中周跳历元数与理论观测历元数的比值， 其阈值设置为200[5]. 其计算公式为：

(4)

式中：S为周跳比；E为理论观测数据量；C为周跳数.

1.4 收敛时长

收敛时长(convergence time ， CT)[20]是指从第一个历元开始至解算精度满足限差要求所需的历元数， 其中限差包括点位精度阈值和连续历元数. 如果某一历元的一维(北(N)、 东(E)、 高程(U))、 二维(2D)或三维(3D)的偏差介于设定点位精度阈值范围内， 并且从这一历元开始往后的连续w个历元偏差都满足此条件， 则将该历元确定为该维度下收敛的初始历元， 第一个历元至该历元所需的观测时间即为收敛时长. 采用的点位精度阈值为[-0.1 m， +0.1 m]， 静态模拟动态实验时， 连续历元数w设为20个. 收敛时长的计算公式为：

CT=SI×L

(5)

式中： CT为收敛时长(min)； SI为采样间隔；L为第一个历元开始至解算精度满足限差要求所需历元数.

1.5 均方根误差

均方根误差(root mean square error， RMSE)反应估计值与参考值的差异程度.

(6)

2 实验分析

2.1 数据质量分析

以全球范围内MGEX观测网提供的80个观测站(2019年DOY006～DOY012共7 d)多频多系统的观测数据作为数据源, 利用Anubis软件分别对GPS、 GLONASS、 BDS和Galileo系统的原始观测数据进行质量检测(图1)， 采用多路径效应、 数据利用率和周跳比作为定量评价指标， 根据IGS提供周解文件中的观测站坐标作为参考坐标探讨MGEX观测网的GNSS数据质量对于PPP解算结果定位性能的影响. 限于篇幅， 论文在对MGEX 80个观测站质量检测结果分析的基础上， 仅给出5个具有代表性观测站的GPS、 GLONASS、 BDS、 Galileo统计数据(表1～表4)和80个观测站质量检测结果的平均值(表5).

图1 MGEX观测站分布图Fig.1 Distribution of MGEX stations

表1 GPS系统部分观测站质量检测均值

表2 GLONASS系统部分观测站质量检测均值

表3 BDS系统部分观测站质量检测均值

表4 Galileo系统部分观测站质量检测均值

通过对表1～4分析可知， GPS、 GLONASS、 BDS和Galileo系统所对应不同观测站数据的质量检测结果具有显著差异. GPS、 GLONASS和Galileo(SGOC观测站除外)的R值均大于限差值(80%)， 而BDS的R值均小于设定的限差值(80%)， 可能是由于Anubis对BDS系统进行质量检测时， 其理论观测量统计的是BDS2和BDS3的观测数据， 而实际观测量中仅有BDS2的观测数据. 同时， 四大系统的不同测站对应不同S和MP值， 结合R值， 可以反应观测站的数据质量. 以GPS系统为例， AREG观测站的S值为UCAL观测站的60.43倍， 而UCAL观测站MP1、 MP2和MP5值分别约为AREG观测站的4.49倍、 3.15倍和4.77倍. 研究表明， AREG观测站GPS数据质量明显优于UCAL观测站. 同理可知: WTZR观测站GLONASS数据质量明显优于POHN观测站； HKWS观测站BDS数据质量明显优于WARK观测站； DARW观测站Galileo数据质量明显优于SGOC观测站.

表5中给出了2019年DOY006～DOY012连续7 d共80个MGEX观测站的质量检测结果的平均值. 通过对表5分析可知， GPS、 GLONASS和Galileo系统的R平均值均大于设定的阈值， 而BDS系统的R平均值较小. 对比不同系统的S值发现差异较大， 从大到小的顺序依次为Galileo、 BDS、 GPS、 GLONASS， 可知Galileo系统观测数据的周跳个数相对其余系统最少， GLONASS系统观测数据的周跳个数相对其余系统最多. 由相同系统下不同频率MP值的比较分析可知： GPS、 GLONASS、 BDS和Galileo系统的MP值从大到小的顺序分别依次是L1、 L2、 L5； G1、 G2； B1、 B3、 B2； E6、 E1、 E5a、 E5b、 E5， 不同系统不同频段的MP值差异较大. 在所有系统的全部频段中GLONASS系统G1频段MP的平均值最大， 为42.18 cm， Galileo系统E5频段的平均值最小， 为10.36 cm.

表5 MGEX观测站质量检测的平均值

精密单点定位解算实验采用双频无电离层模型削弱电离层误差的影响， 由于IGS提供的观测数据中， 部分观测站无BDS的B3、 Galileo的E6频点的观测数据， 以2019年DOY006这天的观测数据为例， 选择所有观测站均能接收的频率进行无电离层模型组合， 即GPS: L1/L2、 GLONASS:G1/G2、 BDS:B1/B2、 Galileo:E1/E5a双频数据， 数据处理策略详见表6. 分别选择数据质量较好和数据质量较差的观测站对GPS、 GLONASS、 BDS和Galileo进行静态模拟动态单系统解算实验(图2～5)， 并以IGS周解文件提供的观测站坐标作为参考， 采用收敛时长和定位精度作为定量评价指标(表7)， 探讨观测数据质量对定位性能的影响.

通过对图2～5和表7进行分析可知， 数据质量的优劣对定位精度和收敛时长具有显著影响， 各定位系统对数据质量的敏感程度不同. 在GPS系统中数据质量较好的AREG观测站的定位性能明显优于UCAL观测站， 观测站的北(N)东(E)高程(U)及平面(2D)和三维(3D)方向的RMSE差值分别为-0.69、 -0.62、 -0.89、 -0.90、 -1.25 cm， 收敛时长差值分别为-6.5、 -14.5、 -3.0、 -33.5、 -21.5 min. 在GLONASS系统中数据质量较好的WTZR观测站的定位性能明显优于POHN观测站， 观测站的北(N)东(E)高程(U)及平面(2D)和三维(3D)方向的RMSE差值分别为-5.78、 -8.32、 -19.42、 -10.12、 -21.82 cm， 收敛时长差值分别为-51、 -38、 -32、 -50.5、 -81 min. 在BDS系统中数据质量较好的HKWS观测站的定位性能明显优于WARK观测站， 观测站的NEU三方向及平面(2D)和三维(3D)方向的RMSE差值分别为-1.22、 -3.46、 -5.35、 -3.48、 -6.37 cm， 收敛时长差值分别为-26、 -33.5、 -104.5、 -148.5、 -604.5 min. 在Galileo系统中数据质量较好的DARW观测站的定位性能明显优于SGOC观测站， 观测站的NEU三方向及平面(2D)和三维(3D)方向的RMSE差值分别为-12.92、 -9.27、 -174.11、 -15.12、 -174.3 cm， 收敛时长差值分别为15.5、 -5、 -8、 -34.5、 -308 min.

表6 数据处理策略

(a) AREG测站

(b) UCAL测站

(a) WTZR测站

(b) POHN测站

(a) HKWS测站

(b) WARK测站

(a) DARW测站

表7 数据质量对定位性能的影响

2.2 主导性评价

为了进一步探讨多路径效应、 数据利用率和周跳比对定位精度和收敛时长的影响， 通过对MGEX 80个观测站的GPS、 GLONASS、 BDS和Galileo的数据质量检测进行分析. 即选取多路径效应、 数据利用率和周跳比对比度明显的观测站， 以控制单一变量为原则分别对上述三个质量评价指标进行对比实验. 主导性评价时， 观测站的选择原则为： 当以多路径效应为主导时， 数据利用率和周跳比均应近似相等； 当以数据利用率为主导时， 多路径效应和周跳比均应近似相等； 当以周跳比为主导时， 数据利用率和多路径效应均应近似相等. 同时， 还应顾忌观测时段内所选观测站的平均卫星个数和平均PDOP值对定位性能的影响， 以保证仅有一个质量指标对定位性能起主导作用. 表8和表9为以多路径效应为主导时的质量检测结果及其定位性能； 表10和表11为以数据利用率为主导时质量检测结果及其定位性能； 表12和表13为以周跳比为主导时质量检测结果及其定位性能.

表8 多路径效应为主导时的质量检测结果

表9 多路径效应为主导时对定位性能影响

表11 数据利用率为主导对定位性能影响

表12 周跳比为主导时的质量检测结果

表13 周跳比为主导对定位性能影响

分析表8～13可知， 分别以多路径效应、 数据利用率和周跳比为主导时对定位精度和收敛时长的影响具有明显差异. 当以多路径效应为主导因数时， LMMF观测站的MP1和MP2值分别为WROC观测站的7.45倍和8.49倍， 数据利用率、 周跳比、 平均可见卫星数和平均PDOP值均近似相等. 当以数据利用率为主导因数时， FFMJ观测站的数据利用率相比WTZZ观测站高了34.55%， 多路径效应、 周跳比、 平均可见卫星数和平均PDOP值均近似相等. 当以周跳比为主导因数时， AREG观测站的周跳比是MARS观测站14.49倍， 多路径效应、 数据利用率、 平均可见卫星数和平均PDOP值均近似相等. 综上， 对定位精度的影响最为显著的因素为周跳比， 其次为多路径效应， 数据利用率对定位精度影响不明显； 收敛时长与多路径效应和数据利用率的大小无明显相关性， 周跳比越大收敛速度越快.

3 结语

1) 研究表明Galileo、 BDS、 GPS和GLONASS系统周跳比的平均值分别为3 491.46， 2 301.34， 609.16， 99.73； 在GPS、 GLONASS、 BDS和Galileo系统所有频点的平均值中， Galileo系统E5频段的平均值相对最小(10.36 cm)， GLONASS系统G1频段的多路径效应最大(42.18 cm).

2) 单系统静态模拟动态精密单点定位解算实验表明数据质量的优劣对精密单点定位的定位精度和收敛时长具有显著的影响. 数据质量较好观测站的定位精度和收敛时长明显优于数据质量较差的观测站. 以控制单一变量为原则， 对比分析了多路径效应、 数据利用率和周跳比对定位性能的影响程度. 研究表明: 周跳比较多路径效应和数据利用率对定位精度的影响更显著； 收敛时长与多路径效应和数据利用率的大小无明显相关性， 周跳比越大收敛速度越快.