gps精密单点定位|GPS精密单点定位数据处理分析

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　　[摘要]在信息技术快速发展的过程中，GPS研究领域中的GPS精密单点定位技术是当前一项研究的热点。本文就GPS精密单点定位数据处理进行简单分析。
　　[关键词]GPS精密单点 定位 数据处理
　　[中图分类号] N37 [文献码] B [文章编号] 1000-405X（2015）-8-149-2
　　0前言
　　在过去的GPS应用中，采用都是相对定位的操作方式进行应用。在使用的过程中通过组成观察两者之间出现的数值，消除各部分之间产生的差值影响，以此来达到高精度的目的。在使用这种方式的过程中，不会将复杂的误差模型应用在内。通常指需要采用简单的模型进行精度定位就可以。但是，相较于目前应用GPS的实际情况来看，依然存在着不少的问题。在作业的过程中之应用一台接收装置尽心观测，对作业的效率造成影响，同时还使得作业才成本相应增加。在条件不同的情况，影响也各不相同。GPS精密单点定位能够有效克服这方面的问题。同时还能够直接应用，有效解决问题，使得其应用范围前景非常可观。
　　1 GPS精密单点定位原理与数学模型
　　了解GPS精密单点定位原理与数学模型。这两方面的认识是开展相关研究活动的前提。
　　1.1 GPS精密单点定位原理
　　精密单点定位（PrecisePointPositioning）研发的起源是绝对定位思想[1]。但是精密单点定位相较于常规的绝对定位具有一定的不同之处。精密单点定位进行定位计算的坐标与钟差主要来源于国际GNSS服务机构IGS提供的相对精度较高的卫星轨道信息与钟差信息。在使用的过程中出需要应用到观测值，还需要使用载波相位观测值。与此同时，在误差处理的过程中相较于其他的绝对定位思想存在一定的不同之处。在误差数据处理的过程中，精密单点定位利用各种模型将观测值进行组合，进而小若或者完善其中产生的误差。
　　1.2 GPS精密单点定位数学模型
　　首先，传统模型。在GPS精密单点定位过程中所应用到的传统模型主要采用的载波相位与双频GPS观测点离层，进行组合观测模型。传统模型组成的共识公示通常是该领域最有名的公式。将这种模型的公式进行简化如下所示：
　　其次，UofC 模型。加拿大 Calgary 大学的高扬于2002 年提出的 UofC 模型与传统模型不太一样，除了采用无电离层相位组合外，还分别采用 L1和 L2频率的码和相位平均形式的组合（这种组合形式同样也减低了电离层的影响）。其观测模型的简化形式如下：
　　最后，无模糊度模型。与上述两种模型不同，这种模型采用无电离层伪距组合观测值和历元间差分的载波相位观测值（对前、后历元的无电离层相位组合观测值求差）。由于历元间的差分处理，模型中的模糊度项被消除，不必再考虑模糊度的估计。其观测模型的简化形式如下：
　　2 GPS精密单点定位的 3 种模型比较
　　在实际应用的过程中发现，相较于三种模型产生的不同结果，传统模型在实际应用的过程中，应用范围和应用频率更为明显。相较于其他的几种模型，传统模型能够消除一阶电离层与卫星TGD的延迟影响。在观测卫星的过程中，假设传统模型观测到N颗卫星，则观测方程式观测到的就是2N可卫星。当卫星出现在对流层进行反射的过程中，模型就会对其进行修正，进而就会使得未知参数变为4+N，也就是包含了3个不同位置的参数、一个单独的接收机参数以及N个模糊度参数。在观测的过程中将对流层的延迟观测作为未知参数，那么利用相应的模型观测到的未知参数个数为5+N。但是，在应用的过程中同时还发现传统模型存在一定的缺陷。其主要表现在这么几点上。首先，通过方程2.2-2得出的无电离层相位组合参数的模糊度只能作为未知的参数进行估计，不能将其作为一个既存的实数进行验证。正是这种原因使得该位置参数不能将模糊度的特性应用于其中，未知参数也只能依据观测到的几何形转变化进行变化或者逐渐收敛。其次，在观测中发现采用传统模型并不能有效消除高阶电离层的延迟影响。再次，在组合观测的过程中，会发现产生巨大的噪声。在噪声产生的过程中，会将高阶狄那里蹭到延迟影响以及未被模型化的误差并入到所产生的误差中，其中上文中所列出的（2.2-1）与（2.2-2）中的所观测的噪声项通常都是原始载波相位观测噪声的3倍多。在观测的过程中，如果噪声越大，则各个收敛处的误差也就会越大，时间越长收集到的误差也就会越大。而对于UofC模型，假设观测到的是N颗卫星，则观测的方程总数就是3N。利用模型将对流层的参数及你新内阁改正后，未知参数的总数就变味4+2N，将其细分就会表示为3个不同位置的参数、一个单独的接收机参数以及2N个模糊度参数。在UofC模型中应用这种码和相位差，对消除电离层的延迟影响具有重要的作用。同时还能够降低各个组合之间的噪声。但是相较于传统的码观测数值，组合观测噪声却只能是过去的一半左右。在观测的过程中，这一点对观测数值误差的减小具有重要的意义。能够提高未知参数估计值精度和收敛速度。与传统模型相比较，UofC模型能够将L1和L2载波的宽度测量出一个相对的估计值，并将模糊度在一个较为固定的位置，这就是人们常说的伪固定，进而就能将收敛的速度精度表示的更为明显。但是有一点不可避免的就是系统中仍然会有集中延迟或者误差。常见的就有卫星部分，会将相位内容频率偏差与非零初始相位偏差和极少数的进行接收。与此同时，在观测的过程中就会发现，非零初始的相位偏差会归入到模糊度中。但是接收的等价将其加入到接收机钟。出现这种情况的原因主要在于与单颗卫星相关的任何误差都加入到了模糊度中，而那些所谓共同误差反而会反映到GPS接受的机钟内。针对此种情况，模糊度模型采用相关数据后就会利用历元的相位差来消除这其中的误差[3]。但是相位差测值的求解只能识别位置差，不能将其反映到绝对值上。在观测数据实际应用的过程中，针对模糊度引起的相位差都通常都是可以忽略不计的，同时为达到数据的精确性，忽略数字之间的相关性。
　　3结语
　　总而言之，在信息技术快速发展的过程中，GPS精密单点定位数据处理在应用的过程中具有明显的优势。GPS领域将该技术灵活的应用具有明显的优点。
　　参考文献
　　[1]刘涛.精密单点定位技术在中小比例尺地形测绘中的应用[J].地理空间信息，2013，7（14）：65-66.
　　[2]林晓静.静态精密单点定位的精度和收敛性分析[J].测绘工程，2014，12（10）：89-90.
　　[3]袁运斌.一种加速精密单点定位收敛的新方法[J].武汉大学学报（信息科学版），2014，14（13）：87-88.

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