北京房山IGS站观测数据质量评估

2021-06-19何正斌赵春梅张浩越

导航定位学报 2021年3期

张宁，何正斌，赵春梅，张浩越,1

（1.辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院，辽宁阜新 123000；

2.中国测绘科学研究院北京房山人卫激光国家野外科学观测研究站，北京 100036）

0 引言

2020年6月23日，北斗三号全球卫星导航系统即北斗三号（BeiDou-3 navigation satellite system,BDS-3）最后一颗组网卫星发射成功，北斗卫星导航系统（BeiDou navigation satellite system, BDS）迈出了重大的一步，美国的全球定位系统（global positioning system, GPS）早已不是唯一可供选择的卫星导航系统。随着全球卫星导航系统（global navigation satellite system, GNSS）进一步加强与完善，GNSS的观测数据也向着多系统、多频点方向发展[1]，为导航定位精度以及可靠性的提升等方面提供新的支持。在对 GNSS观测数据进行预处理时，接收机自主交换格式（receiver independent exchange format, RINEX）也正逐渐向着高版本进行过度[2-3]。由于卫星健康状况、GNSS数据接收机所处观测环境、及其相关硬件性能不同，对后期观测数据的高精度处理有着非常重要的影响，因此，GNSS数据质量检查与分析是十分重要的。

目前，GNSS数据质量检查的软件有很多种，包括德国联邦测绘局（Bundesamt für Kartographie und Geodäsie,BKG）研发的布恩克（BNC, BKG Ntrip Client）软件、美国卫星导航系统与地壳形变观测研究大学联合体（Non-profit University-Governed Consortium, Facilitates Geoscience Research and Education Using Geodesy, UVAVCO）开发的数据格式转换、元数据编辑及数据质量检查（translation,editing and quality checking, TEQC）软件、捷克国家大地测量局研发的阿努比斯（Anubis）等[4]，并且上述数据质量检查软件已在文献[5]中进行过了相关的功能对比，以及性能优劣的分析，验证了Anubis软件可以处理 RINEX3.02版本以上的多星多频GNSS数据，并提供强大的可视化视图工具。文献[6]利用Anubis软件处理了BDS新信号新频点的数据。文献[7]从信噪比、伪距多路径、数据饱满度、数据完整率等方面对观测数据进行质量分析。文献[8]利用Anubis软件从可见卫星数、信噪比、多路径效应等三方面对BDS-3卫星观测数据进行质量分析，结果显示，BDS卫星信号在抗多路径效应能力方面明显优于GPS。

本文利用Anubis软件，以国际GNSS服务组织（International GNSS Service, IGS）的北京房山站为研究对象，对2020年北京房山站相同天线不同接收机的多系统GNSS观测数据进行数据质量分析。

1 数据质量评估的指标

1.1 数据完整率

由于外界观测环境中的复杂多变，以及GNSS数据接收机的硬件性能等相关问题的存在，导致在数据信号产生及传输过程中，会出现数据信号缺失、数据信号解析校验不合格等现象，最终造成观测数据文件信息的缺失并影响了最后的数据质量[5]。数据完整率是反映观测数据质量的一个重要指标。数据完整率定义为，在一个时段内的实际观测历元数与理论观测历元数的比值[1]，则其计算为

式中：H为实际历元数；E为理论历元数；C为数据完整率。其值越小，表明数据质量越差，通常要求不得低于85%[9]。

1.2 信噪比

信噪比（signal-noise ratio,SNR）作为反映载波相位观测质量的重要指标之一，通过载波信号强度与噪声强度的比值来进行定义，单位为 dB·Hz，信噪比数值的大小受卫星发射设备及地面站接收机的增益、GNSS接收机设置的卫星仰角、卫星与接收机之间几何距离的多路径效应等多个因素影响[5]。观测文件中，每颗卫星的每个历元所对应的信噪比值都可以从观测文件中直接获取。若已知未经标准化的原始信号强度，可将其标准化，其计算公式为

式中：sn_rnx为标准化信号强度；sn_raw为原始信号强度。信噪比的值越大，表明信号越强，观测精度越高[9]。

1.3 伪距多路径

在信号传播过程中，不同物体对信号有着不同的反射与折射，从而造成了接收机接收到了来自多个路径的信号，由这多个路径的信号传播所产生的干涉时延效应就称为多路径效应。在观测数据质量分析的过程中，多路径效应通常被认为是伪距观测值多路径的影响。Anubis数据质量检核软件中，具有进行伪距多路径解算的通用公式，它利用伪距和载波相位观测值的线性组合，对所有GNSS的双观测值进行多路径估计[10-16]，即

其中

式中：MP （multipath）为伪距多路径效应；P为双频伪距观测值；L为双频载波相位观测值；f为频率；下标中k、i和j为频率索引，MP值越小，表示多路径效应越弱。

1.4 周跳比

周跳（cycle clips）是由于GNSS载波相位测量中，因卫星信号失锁而导致的整周计数的跳变或中断。同时，周跳能够很好的反映出载波相位观测数据质量的好坏。通常利用载波观测值和伪距进行无几何（geometry-free,LG）组合、墨尔本-维贝纳（Melbourne-Wübbena,MW）组合以探测周跳，将不同历元间的差分结果与阈值进行对比，超出阈值的则被认定为周跳。本文中应用周跳比（cycle slip ratio,CSR）来表示观测值的周跳状况，其值越高，说明观测数据中发生周跳次数越多，数据质量越差。周跳比的计算[9]为

式中：O为观测值数；Slps为周跳数。根据IGS观测站数据质量分析显示，超过 2/3测站的CSR平均值小于10，本次北京房山IGS测站的质量分析以此指标作为判断指标。

2 数据质量评估结果分析

本文以北京房山IGS站同一天线不同接收机接收的 145天内的观测数据为研究对象，从数据完整率、信噪比、伪距多路径、周跳比等多个方面进行观测数据的质量评估。

2.1 数据完整率分析

由于篇幅有限，本文对北京房山 IGS站同一天线不同接收机观测（BJFS和BJF9）数据的数据完整率结果进行按月统计，统计结果见表1。由表1可知，在5个月内有不少于3个月的数据完整率达100%，且每个月每个系统的数据完整率均值在99%以上，因此可以证明，这3个卫星导航系统的数据完整率都很高。其中BDS和GPS的数据完整率在每个月的数值上相等，而在BJF9接收机接收的一月份观测数据中，GLONASS的数据完整率相比其他两个系统低了0.5%。同时从表1中可以看出，BJFS在二月份的数据完整率最差，为99.92%，BJF9在一月份的结果最差，但最差结果也超过了99.9%，由此可见，北京房山测站的数据完整率较好。

2.2 信噪比分析

本文以 2020年北京房山站同一天线不同接收机的观测数据为实验数据，对其各系统的各个频点信号的信噪比数值进行如下分析：图1为BJFS接收机145天内观测数据的各频点SNR均值，图2表示BJF9接收机145天内观测数据的各频点SNR均值，其中横坐标为各系统的各个频点信号，纵坐

图1 BJFS接收机数据的各频点信噪比均值

图2 BJF9接收机数据的各频点信噪比均值

标为信噪比的数值大小，单位为dB·Hz。从图1及图2可以看出，GPS_S2W频点信号的 SNR值是最小的，其均值小于35 dB·Hz，但其它GPS频点信号的信噪比数值均大于 40 dB·Hz。其中GPS_S2W频点信号SNR值偏小，是由于GPS_S2W本身的载波信号强度较弱，因此在相同噪声的情况下，GPS_S2W的SNR值较其他频点的SNR值要小。而BDS和GLONASS下的各频点信号则不存在这个问题，且其信号频点的信噪比较为一致，无明显波动，且数值较高、信号强度较强。

2.3 多路径分析

利用 Anubis软件处理 145天内 BJFS接收机接收的观测数据，得到多路径均方根（root mean square,RMS）结果统计，如图3所示。

图3 BJFS接收机接收的145天内，各系统频点的多路径RMS值变化情况

图3中：GPS_mp1为C1C观测量的码多路径效应，GPS_mp2为C2W和C2X量的平均码多路径效应；GLONASS_mp1为C1C和C1P的平均码多路径效应，GLONASS_mp2为C2C和C2P的平均码多路径效应；BDS_mp2为C2I观测量的码多路径效应，BDS_mp6为C6I观测量的码多路径效应，BDS_mp7为C7I观测量的码多路径效应。

BDS多路径RMS值最小，其值为15～30 cm，其中 BDS_mp6的多路径 RMS数值小于 20 cm；GPS的多路径RMS值次之，其数值为25～35 cm；GLONASS的多路径RMS值最大，GLONASS_mp1与GLONASS_mp2均超过了35 cm，GLONASS_mp1甚至在145天内均超过40 cm。

图4为BJF9接收机接收的观测数据，在145天内的各系统各频点的多路径效应的RMS值的变化情况。

图4 BJF9接收机接收的145天内，各系统频点的多路径RMS值变化情况

图4中：GPS_mp1为C1C观测量的码多路径效应；GPS_mp2为C2W和C2X量的平均码多路径效应；GLONASS_mp1为C1C和C1P的平均码多路径效应；GLONASS_mp2为C2C和C2P的平均码多路径效应；BDS_mp2为 C2I观测量的码多路径效应；BDS_mp7为C7I观测量的码多路径效应。

由图4可知，BDS的伪距多路径效RMS值最小，其值为 15～30 cm，BDS_mp7的多路径 RMS值最小，其145天内的平均值为16.4 cm。GPS的多路径RMS数值结果次之，其数值为20～35 cm。GLONASS的多路径RMS值最大，GLONASS_mp1在 145天内的多路径 RMS最小值为 36.9 cm，GLONASS_mp2在145天内的多路径RMS最大值为35.9cm，再次证明了GLONASS_mp1的多路径RMS数值最大。

2.4 周跳分析

图5为BJFS接收机观测数据在145天内的周跳比变化情况，从图5中可以看出，BJFS接收机观测数据在145天内，除了其中3天的周跳比CSR大于 10外，其余的周跳比 CSR值均小于 10，且分布在 4～10之内，145天观测数据的周跳比方差为1.45，平均值为7.97。

图5 BJFS接收机观测数据在145天内的周跳比变化情况

图6表示了BJF9接收机观测数据在145天内的周跳比变化情况。从图6可以看出，除了其中两天的周跳比 CSR值大于 5，其他 143天的周跳比 CSR值均小于 5，且其 145天内的周跳比的方差为0.35，平均值为4.11，由此可得，BJF9观测数据的周跳比离散程度要比BJFS观测数据的周跳比离散程度小，所以周跳比的结果数值更稳定。虽然本实验采用同一天线同一型号的接收机进行数据的接收，但是接收机的版本号不同，BJF9接收机的版本号比BJFS的版本号要高，相关固件设备也有了相应升级，因此BJF9接收机的卫星跟踪能力和抗干扰能力更强一些，发生卫星信号失锁的情况也就更少一些，因此发生周跳的情况也要更少。所以导致了BJF9接收机观测数据的周跳比要优于BJFS接收机观测数据的周跳比。

图6 BJF9接收机观测数据在145天内的周跳比变化情况

2.5 其他方面关于数据质量的分析

2.5.1 可见卫星数

从可见卫星数的方面，以北京房山 IGS测站同一天线不同接收机的观测数据进行分析说明，图7表示BJF9接收机的观测数据中，不同卫星导航系统的可见卫星数变化情况。

图7 BJF9接收机观测数据在145天内的可见卫星数变化情况

从图7中可以清楚的看出，GPS的可见卫星数最多，为 31颗左右；BDS的可见卫星数次之，为27颗左右；GLONASS的可见卫星数最少，在23颗卫星左右。

图8表示了BJFS接收机观测数据在145天内的不同卫星导航系统可见卫星数的变化情况。由图8可知，GPS的可见卫星数最多，为31颗左右；BDS的可见卫星数次之，为27颗左右，GLONASS的可见卫星数最少，为23颗卫星左右。

图8 BJFS在145天内可见卫星数的变化情况

2.5.2 数据连续性

数据连续性采用对所有年积日的观测结果取均值的方法进行统计与分析，观测数据中断造成了数据不连续。影响数据中断数的因素包括因缺失历元而造成的历元中断数、因未能连续跟踪卫星而造成的卫星中断数、因接收机未能连续捕获信号或发生遮挡等原因而造成的信号中断数和周跳数[16]。

图9及图10为两台接收机观测数据中断情况统计图。

图9 BJFS接收机观测数据的中断数统计

图10 BJF9接收机观测数据的中断数统计

从图9和图10 中可以看出，GPS的总中断数是最少的，其中主要是信号中断数。并且在各个系统中，历元中断数几乎可以忽略不记，可见因缺失历元而发生中断的可能非常小。通过图9和图10的对比可以发现，虽然BDS的总中断数最高，但是由于BJF9 接收机的版本要高于BJFS接收机的版本，因此卫星的跟踪能力变强，抗中断能力有所增强，所以造成了BJF9 较 BJFS的 BDS总中断数有了明显减少的情况，使得BJFS 接收机观测数据中BDS的总中断数从3 172 减少至BJF9中的1 296，减少了近2.5倍。

2.5.3 可视化

为了更好地反映各系统观测数据的质量情况，选取一天对 BJFS接收机和 BJF9接收机的GPS/GLONASS/BDS三个系统的卫星运行轨迹图做进一步的可视化分析。图11显示了BJFS接收机接收的卫星的天空运行轨迹，图12显示了BJF9接收机接收的卫星的天空运行轨迹，横坐标代表方位角，纵坐标代表高度角。从图11、图12可以看出，GPS的卫星天空轨迹最密集，星座可用卫星数最多，且星座结构较好。GLONASS的轨迹最少，随着我国BDS-3的全球组网，星座会更加完善。