Một mô hình thống nhất cho định vị điểm chính xác đa-GNSS và đa tần số để ước lượng chung độ điện tử toàn phần (TEC) của tầng điện ly và độ thiên lệch mã nhận (RCB) theo thời gian

Journal of Geodesy - Tập 98 - Trang 1-14 - 2024
Min Li1, Jiuping Zha2,3, Yunbin Yuan1, Teng Liu1,4, Xiao Zhang2,3, Chuanbao Zhao2,3
1State Key Laboratory of Geodesy and Earth’s Dynamics, Innovation Academy for Precision Measurement Science and Technology, CAS, Wuhan, China
2Guangzhou Urban Planning and Design Survey Research Institute, Guangzhou, China
3Guangdong Enterprise Key Laboratory for Urban Sensing, Monitoring and Early Warning, Guangzhou, China
4Hubei LuoJia Laboratory, Wuhan, China

Tóm tắt

Biến động ngắn hạn trong độ thiên lệch mã nhận (RCBs) đã được xác định là một nguồn lỗi chính dẫn đến sự suy giảm hiệu suất định vị điểm chính xác (PPP) và độ chính xác ước lượng độ điện tử toàn phần (TEC) của tầng điện ly. Để giảm thiểu tác động tiêu cực của biến động RCB, nghiên cứu này mở rộng phương pháp PPP đã được cải tiến (MPPP) từ mô hình GPS chỉ sử dụng hai tần số (DF) tới các trường hợp đa tần số (MF) và đa chòm sao. Trong phương pháp MF MPPP, các quan sát đa-GNSS (GPS, BDS và Galileo) với hai, ba hay thậm chí là nhiều tần số có thể được xử lý đồng thời một cách linh hoạt và đáng tin cậy bằng cách xem xét RCB biến đổi theo thời gian của tất cả các tín hiệu sẵn có. Nhờ vào điều này, các biến động giữa các kỷ nguyên mà RCBs trải qua cho tất cả các chòm sao và tần số có thể được phát hiện và các tác động tiêu cực của chúng đối với các thông số quan sát tầng điện ly và các tham số mơ hồ được giảm thiểu. So với phương pháp PPP MF truyền thống, độ chính xác phục hồi của các thông số quan sát tầng điện ly dựa trên đa-GNSS với phương pháp mà chúng tôi đề xuất có thể được cải thiện hơn 74% trong sự hiện diện của biến động RCB nội ngày đáng kể. Xu hướng biến động không phải lúc nào cũng nhất quán cho RCB trong các băng tần khác nhau của các hệ thống vệ tinh khác nhau. Sự phụ thuộc của biến động RCB đa-GNSS và MF vào nhiệt độ môi trường cũng được xác minh. Tỷ lệ phần trăm các trạm được phân tích với hệ số tương quan Pearson tuyệt đối (PCC) lớn hơn 0.8 cho BDS cao hơn so với GPS và Galileo, và sự phụ thuộc của RCB vào băng tần tần số thứ hai cao hơn so với băng tần đầu tiên cho cả ba chòm sao.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Al-Shaery A, Zhang S, Rizos C (2012) An enhanced calibration method of GLONASS inter-channel bias for GNSS RTK. GPS Solut 17(2):165–173. https://doi.org/10.1007/s10291-012-0269-5 Benesty J, Chen J, Huang Y (2008) On the importance of the pearson correlation coefficient in noise reduction. IEEE Transactions on Audio Speech & Language Processing 16 (4):757–765. https://doi.org/10.1109/tasl.2008.919072 Brunini C, Azpilicueta FJ (2009) Accuracy assessment of the GPS-based slant total electron content. J Geodesy 83(8):773–785. https://doi.org/10.1007/s00190-008-0296-8 Ciraolo L, Azpilicueta F, Brunini C, Meza A, Radicella SM (2007) Calibration errors on experimental slant total electron content (TEC) determined with GPS. J Geodesy 81(2):111–120. https://doi.org/10.1007/s00190-006-0093-1 Coster A, Williams J, Weatherwax A, Rideout W, Herne D (2013) Accuracy of GPS total electron content: GPS receiver bias temperature dependence. Radio Sci 48(2):190–196. https://doi.org/10.1002/rds.20011 Feess WA, Stephens SG (1987) Evaluation of Gps ionospheric time-delay model. IEEE Trans Aerosp Electron Syst 23(3):332–338. https://doi.org/10.1109/Taes.1987.310830 Feltens J, Angling M, Jackson-Booth N, Jakowski N, Hoque M, Hernandez-Pajares M, Aragon-Angel A, Orus R, Zandbergen R (2011) Comparative testing of four ionospheric models driven with GPS measurements. Radio Sci. https://doi.org/10.1029/2010rs004584 Geng J, Guo J, Chang H, Li X (2018) Toward global instantaneous decimeter-level positioning using tightly coupled multi-constellation and multi-frequency GNSS. J Geodesy 93(7):977–991. https://doi.org/10.1007/s00190-018-1219-y Håkansson M, Jensen ABO, Horemuz M, Hedling G (2016) Review of code and phase biases in multi-GNSS positioning. GPS Solut 21(3):849–860. https://doi.org/10.1007/s10291-016-0572-7 Hernandez-Pajares M, Roma-Dollase D, Krankowski A, Garcia-Rigo A, Orus-Perez R (2017) Methodology and consistency of slant and vertical assessments for ionospheric electron content models. J Geodesy 91(12):1405–1414. https://doi.org/10.1007/s00190-017-1032-z Hernández-Pajares M, Lyu H, Garcia-Fernandez M, Orus-Perez R (2020) A new way of improving global ionospheric maps by ionospheric tomography: consistent combination of multi-GNSS and multi-space geodetic dual-frequency measurements gathered from vessel-, LEO- and ground-based receivers. J Geodesy. https://doi.org/10.1007/s00190-020-01397-1 Khodabandeh A, Teunissen PJG (2016) PPP-RTK and inter-system biases: the ISB look-up table as a means to support multi-system PPP-RTK. J Geodesy 90(9):837–851. https://doi.org/10.1007/s00190-016-0914-9 Klobuchar JA (1987) Ionospheric time-delay algorithm for single-frequency Gps users. IEEE Trans Aerosp Electron Syst 23(3):325–331. https://doi.org/10.1109/Taes.1987.310829 Kouba J, Héroux P (2001) Precise point positioning using IGS orbit and clock products. GPS Solut 5(2):12–28. https://doi.org/10.1007/pl00012883 Leick A, Rapoport L, Tatarnikov D (2015) GPS satellite surveying. Wiley, New York Li XX, Ge MR, Dai XL, Ren XD, Fritsche M, Wickert J, Schuh H (2015) Accuracy and reliability of multi-GNSS real-time precise positioning: GPS, GLONASS, BeiDou, and Galileo. J Geodesy 89(6):607–635. https://doi.org/10.1007/s00190-015-0802-8 Li M, Yuan Y, Wang N, Liu T, Chen Y (2018) Estimation and analysis of the short-term variations of multi-GNSS receiver differential code biases using global ionosphere maps. J Geodesy 92(8):889–903. https://doi.org/10.1007/s00190-017-1101-3 Li B, Zhang Z, Miao W, Ge C (2020a) Improved precise positioning with BDS-3 quad-frequency signals. Satell Navig. https://doi.org/10.1186/s43020-020-00030-y Li M, Yuan Y, Zhang X, Zha J (2020b) A multi-frequency and multi-GNSS method for the retrieval of the ionospheric TEC and intraday variability of receiver DCBs. J Geodesy. https://doi.org/10.1007/s00190-020-01437-w Li X, Li X, Jiang Z, Xia C, Shen Z, Wu J (2022) A unified model of GNSS phase/code bias calibration for PPP ambiguity resolution with GPS, BDS, Galileo and GLONASS multi-frequency observations. GPS Solut. https://doi.org/10.1007/s10291-022-01269-5 Liu T, Zhang B, Yuan Y, Zhang X (2019) On the application of the raw-observation-based PPP to global ionosphere VTEC modeling: an advantage demonstration in the multi-frequency and multi-GNSS context. J Geodesy. https://doi.org/10.1007/s00190-019-01332-z Lou Y, Zheng F, Gu S, Wang C, Guo H, Feng Y (2015) Multi-GNSS precise point positioning with raw single-frequency and dual-frequency measurement models. GPS Solut 20(4):849–862. https://doi.org/10.1007/s10291-015-0495-8 Mikoś M, Kazmierski K, Hadas T, Sośnica K (2023) Multi-GNSS PPP solutions with different handling of system-specific receiver clock parameters and inter-system biases. GPS Solut. https://doi.org/10.1007/s10291-023-01474-w Montenbruck O, Hauschild A, Steigenberger P (2014a) Differential code bias estimation using multi-GNSS observations and global ionosphere maps. Navigation 61(3):191–201. https://doi.org/10.1002/navi.64 Montenbruck O, Steigenberger P, Hauschild A (2014b) Broadcast versus precise ephemerides: a multi-GNSS perspective. GPS Solut 19(2):321–333. https://doi.org/10.1007/s10291-014-0390-8 Montenbruck O, Steigenberger P, Wang N, Hauschild A (2022) Characterization and performance assessment of BeiDou-2 and BeiDou-3 satellite group delays. Navig J Inst Navig 69(3):526. https://doi.org/10.33012/navi.526 Odijk D, Zhang B, Khodabandeh A, Odolinski R, Teunissen PJG (2015) On the estimability of parameters in undifferenced, uncombined GNSS network and PPP-RTK user models by means of S-system theory. J Geodesy 90(1):15–44. https://doi.org/10.1007/s00190-015-0854-9 Odijk D, Nadarajah N, Zaminpardaz S, Teunissen PJG (2016) GPS, Galileo, QZSS and IRNSS differential ISBs: estimation and application. GPS Solut 21(2):439–450. https://doi.org/10.1007/s10291-016-0536-y Sardón E, Zarraoa N (1997) Estimation of total electron content using GPS data: How stable are the differential satellite and receiver instrumental biases? Radio Sci 32(5):1899–1910 Shi C, Fan L, Li M, Liu Z, Gu S, Zhong S, Song W (2016) An enhanced algorithm to estimate BDS satellite’s differential code biases. J Geodesy 90(2):161–177. https://doi.org/10.1007/s00190-015-0863-8 Sparks L, Komjathy A, Mannucci AJ (2004) Sudden ionospheric delay decorrelation and its impact on the wide area augmentation system (WAAS). Radio Sci. https://doi.org/10.1029/2002rs002845 Themens DR, Jayachandran PT, Langley RB (2015) The nature of GPS differential receiver bias variability: an examination in the polar cap region. J Geophys Res-Space 120(9):8155–8175. https://doi.org/10.1002/2015ja021639 Wang NB, Yuan YB, Li ZS, Montenbruck O, Tan BF (2016) Determination of differential code biases with multi-GNSS observations. J Geodesy 90(3):209–228. https://doi.org/10.1007/s00190-015-0867-4 Wanninger L, Sumaya H, Beer S (2017) Group delay variations of GPS transmitting and receiving antennas. J Geodesy 91(9):1099–1116. https://doi.org/10.1007/s00190-017-1012-3 Wielgosz P, Grejner-Brzezinska D, Kashani I (2003) Regional ionosphere mapping with kriging and multiquadric methods. J Glob Position Syst 2(1):48–55 Yang Y, Mao Y, Sun B (2020) Basic performance and future developments of BeiDou global navigation satellite system. Satell Navig 1(1):1–8. https://doi.org/10.1186/s43020-019-0006-0 Yuan YB, Ou JK (2004) A generalized trigonometric series function model for determining ionospheric delay. Prog Natl Sci Mater Int 14(11):1010–1014. https://doi.org/10.1080/10020070412331344711 Yuan Y, Wang N, Li Z, Huo X (2019) The BeiDou global broadcast ionospheric delay correction model (BDGIM) and its preliminary performance evaluation results. Navigation 66(1):55–69. https://doi.org/10.1002/navi.292 Zha JP, Zhang BC, Yuan YB, Zhang X, Li M (2019) Use of modified carrier-to-code leveling to analyze temperature dependence of multi-GNSS receiver DCB and to retrieve ionospheric TEC. Gps Solut. https://doi.org/10.1007/s10291-019-0895-2 Zhang BC (2016) Three methods to retrieve slant total electron content measurements from ground-based GPS receivers and performance assessment. Radio Sci 51(7):972–988. https://doi.org/10.1002/2015rs005916 Zhang X, Li P (2015) Benefits of the third frequency signal on cycle slip correction. GPS Solut 20(3):451–460. https://doi.org/10.1007/s10291-015-0456-2 Zhang B, Teunissen PJG, Yuan Y (2016) On the short-term temporal variations of GNSS receiver differential phase biases. J Geodesy 91(5):563–572. https://doi.org/10.1007/s00190-016-0983-9 Zhang BC, Teunissen PJG, Yuan YB, Zhang X, Li M (2018) A modified carrier-to-code leveling method for retrieving ionospheric observables and detecting short-term temporal variability of receiver differential code biases. J Geodesy 93(1):19–28. https://doi.org/10.1007/s00190-018-1135-1 Zhang X, Zhang BC, Yuan YB, Zha JP, Li M (2020a) A refined carrier-to-code levelling method for retrieving ionospheric measurements from dual-frequency GPS data. Meas Sci Technol. https://doi.org/10.1088/1361-6501/ab5267 Zhang Y, Wang H, Chen J, Wang A, Meng L, Wang E (2020b) Calibration and impact of BeiDou satellite-dependent timing group delay bias. Remote Sens 12(1):192. https://doi.org/10.3390/rs12010192 Zhang B, Zhao C, Odolinski R, Liu T (2021) Functional model modification of precise point positioning considering the time-varying code biases of a receiver. Satell Navig. https://doi.org/10.1186/s43020-021-00040-4