基于非差模式的精密卫星钟差近实时估计

陈志胜

(铁道第三勘察设计院集团有限公司，天津　300143)



基于非差模式的精密卫星钟差近实时估计

陈志胜

(铁道第三勘察设计院集团有限公司，天津300143)

在目前精密单点定位(PPP)中，GPS卫星钟差的实时估计已经成为影响PPP实时解算一个至关重要的因素。提出一种基于非差模式下利用卡尔曼滤波进行精密卫星钟差参数估计的方法，经验证，与IGS事后精密卫星钟差相比，其精度能够达到0.5～1ns，高于利用Bernese软件进行解算的结果。基于估计结果和比较可靠的信息数据来源，可以实现较高精度的实时精密单点定位。

精密单点定位精密卫星钟差卡尔曼滤波参数估计Bernese软件

GPS技术现在在各个行业都有着比较广泛的应用，随着精密单点定位技术的出现，更加推动了GPS的发展。但是在精密单点定位中，需要考虑改正的误差比较多。另外，IGS发布相应的服务数据有一定的时间延迟，为了实时精确的单点定位，必须实时确定卫星钟差和卫星轨道数据，这也是现在国内外研究的热点问题。

实时卫星钟差估计主要采用非差与历元间差分两种模型，就其估计精度而言，非差模型的卫星钟差估计精度优于历元间差分模型的结果[1，11]，但由于在非差模型中整周模糊度参数的存在，其估计的速度要慢于历元间差分模型(历元间差分模型消除了模糊度参数，不存在收敛的过程[2])。基于香港连续运行参考站(CORS)观测数据和IGU轨道，采用非差无电离层组合观测值，应用卡尔曼滤波方法进行近实时的卫星钟差估计研究，并对所估计的钟差进行精度分析比较。

1　非差精密卫星钟差估计模型与计算流程

在精密卫星钟差估计中，一般采用消电离层影响的非差相位和伪距观测值，观测方程如下[3]

利用卡尔曼滤波的方法进行卫星钟差的估计，在估计过程中，需要对多项误差进行改正[4-6，10]，改正的误差项越多需要估计的参数个数就越少，相对而言其估计速度也就会比较快。非差数据处理的主要误差改正项如表1所示。

表1　非差数据处理的部分误差改正

基于非差技术的卫星钟差估计，需要的已知数据包括参考站网络的观测数据及测站坐标、IGU轨道数据以及相应的各项误差改正，解算方式采用逐历元卡尔曼滤波的方式，卡尔曼滤波流程如图1所示[7]。

图1　Kalman滤波计算流程

GPS观测值实际上是测站与卫星之间的相对时间延迟，在利用卡尔曼滤波对接收机钟差和卫星钟差同时进行估计时，采用先固定卫星钟或者接收机钟的基准钟钟差，然后再确定卫星或者接收机的相对钟差的方法。有关研究表明，在基准钟的钟差精度优于10-6s的情况下，相对钟差和绝对钟差对用户定位来说是等价的，也就是说，用户接收机钟差可以吸收用户定位模型中相对钟差的系统性偏差，并且不影响定位精度[8]。

采用以下方法进行绝对钟差的求解：(1)计算时，固定某一接收机的钟差；(2)计算出相应历元的钟差序列再进行星间单差，消除接收机钟差，得到星间单差钟差序列；(3)以IGS提供的某个卫星绝对钟差为参考值与(2)中求得的星间单差卫星钟差序列来恢复绝对卫星钟差序列。

2　非差精密卫星钟差估计精度分析

依据上述描述的卫星钟差估计策略，对卫星钟差进行近实时估计，观测数据采用香港连续运行参考站(CORS)2012年11月1日观测数据[9]，通过Bernese软件与自编程序实现卫星钟差的估计，比较解算成果与IGS提供的精密卫星钟差。

在利用卡尔曼滤波进行卫星钟差估计时，首先选用CORS站中的HKFN测站接收机钟作为基准钟，估计得到其他测站和卫星相对于此站接收机钟差的相对钟差，然后再取相同历元中对应的卫星为参考卫星，利用上面提到的求取绝对卫星钟差的方法进行其他卫星的卫星钟差的求解。卫星钟差的计算结果与IGS结果之间作差，有效地反映与IGS事后精密钟差的符合程度，分别统计作差时间序列的RMS1与RMS2

图2　G08卫星钟差估计解算结果

图3　G18卫星钟差估计解算结果

图4　G04卫星钟差估计解算结果与IGS比较

由于篇幅限制，现只列出了部分卫星的比较结果，从图2～图5中可以清晰的看出，通过自编程序估计出来的卫星钟差与IGS的结果相比较，基本是在0.5～1ns左右，而通过Bernese软件解算出来的钟差与IGS比较结果基本均在0～3ns之间，能够很明显地看出其解算精度要高于Bernese软件的解算结果。现再对其对时间序列的RMS1和RMS2进行统计，进一步验证得出的结论。部分卫星结果与IGS结果比较如表2所示，各卫星的RMS比较结果如图6、图7所示，图中的“估计值”是只采用本文方法解算出的结果。

图5　G15卫星钟差估计解算结果与IGS比较

表2　部分卫星结果与IGS结果比较统计

图6　各卫星RMS1比较结果统计

图7　各卫星RMS2比较结果统计

可以看出，自编程序实现的估计结果要比BERNESE解算结果的精度要高，而且对于估计值来说，基本上全部卫星钟差的RMS1值均在1ns之内，RMS2值均在0.1ns之内，与相关文献资料结果吻合。由于与IGS分析中心所选基准钟不同，导致钟差改正值之间存在着一定的系统性偏差，相比IGS服务中心给出的事后精密卫星钟差精度相比还有些许差距，但如果采用比较可靠的数据完全可以实现较高精度的单

点定位精度，相对于RMS1，RMS2基本消除了系统偏差，所以其统计值均小于RMS1值，故其能更好的反映所求解的精密卫星钟差结果的精度。

3　结论

GPS实时精密单点定位技术需要高精度的实时卫星轨道和钟差数据。虽然IGU预报产品的轨道可以满足实时PPP的需要，但是目前的预报钟差却无法满足实时PPP的精度要求。采用基于非差模式下的消电离层组合观测值卡尔曼滤波的估计方法，对精密卫星钟差进行近实时估计，与IGS事后精密钟差相比，能够达到0.5-1ns的精度，明显高于利用Bernese软件进行解算求得的卫星钟差。另外，由于多数误差改正均已在数据预处理阶段进行了处理，所以其估计速度也有一定的提高。基于上述估计所得钟差和比较可靠的信息数据来源，可以实现较高精度的实时精密单点定位。

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Near Real-Time Estimation of Precise Satellites Clock BiasBased on The Non-Differential Mode

CHEN Zhisheng

2016-04-15

陈志胜(1988—)，男，硕士，助理工程师。

1672-7479(2016)04-0012-03

P228.4

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