1、1中长基线单基准站动态定位卡尔曼滤波算法摘要： 为了削弱站间星间双差对流层延迟和电离层延迟的影响，实现中长基线实时动态高精度定位，对流层干延迟用 Hopfield 模型计算，站间星间双差对流层湿延迟用相对对流层天顶延迟估计；站间星间双差电离层延迟用相对电离层天顶延迟估计；在此基础上，将流动站位置参数、相对对流层天顶延迟、相对电离层天顶延迟以及站间星间双差整周模糊度作为状态向量进行卡尔曼滤波估计.经验证，该算法初始历元数少，单历元定位平面中误差小于 2 cm，高程中误差小于 5 cm. 关键词： 相对对流层天顶延迟；相对电离层天顶延迟；整周模糊度 中图分类号： P228.4 文献标志码： AKa
2、lman Filter Algorithm for MediumRange RealTime 基线距离较长（约 100 km）时，站间星间双差（以下简称双差）后的电离层延迟和对流层延迟严重制约整周模糊度的固定和定位精度，因此，中长基线动态高精度定位必须获取准确的电离层延迟和对流层延迟信息，以削弱其对定位精度的影响13. 目前，单基准站的静态后处理模式如伯尔尼（Bernese）软件用Hopfield 模型预测对流层干延迟，采用分段估计获取对流层湿延迟信息；电离层延迟信息通过双频观测值的无电离层组合4或电离层统计参数估计获取，需要较长的观测时间，不能应用于实时动态定位5；网络 RTK系统虽能实时获
3、取流动站的对流层延迟和电离层延迟信息，但至少需要23 个同步观测的基准站，而且对于基准站网络衔接或无基准站覆盖区域都无法实现定位6.因此，单基准站中长基线如何实时获取准确的电离层延迟和对流层延迟信息以实现动态定位，仍然是目前研究的难点之一. 为了实现中长基线单基准实时动态定位，本文中给出了估计双差对流层延迟和电离层延迟的卡尔曼滤波算法（状态向量包括流动站位置参数、相对对流层天顶延迟、相对电离层天顶延迟以及站间星间双差整周模糊度） ，并通过实测数据对对流层延迟估计、电离层延迟估计的有效性以及单历元动态定位精度进行了验证.1 双差电离层延迟估计模型电离层延迟主要是大气中的自由电子和离子对 GPS
4、信号的影响，具有明显的时间性和空间性.通常认为，不同卫星间的电离层延迟是不相关的，因此，每颗卫星的电离层延迟需要一个参数进行一阶高斯马尔科夫过程估计： 通过本文研究，可以得到以下结论： （1） 长基线低高度角卫星双差对流层湿延迟较大，通过相对对流层天顶延迟估计，能够有效削弱其影响. （2） 相对电离层天顶延迟是一个连续变化的过程，可以作为参数估计，但卫星间差异明显，需要每颗卫星估计一个参数，相对电离层天顶延迟估计能够有效削弱双差电离层延迟的影响. （3） 单历元观测值点位固定解平面 N 和 E 方向中误差小于 2 cm，高程 U 方向中误差小于 5 cm，距离中误差小于 5 cm，满足中长基线
5、实时动态高精度相对定位的要求. 参考文献： 1CHENG Pengfei. Investigation on the establishment of 3DGPS services in ChinaD. Graz： Graz University of Technology， 1998. 2程鹏飞，蔡艳辉，文汉江，等. 全球卫星导航系统GPS、GLONASS、Galileo 及其它系统M. 北京：测绘出版社，2009： 88107. 3高星伟，刘经南，葛茂荣. 网络 RTK 基准站间基线单历元模糊度搜索方法J. 测绘学报，2002，33（4）： 305309. GAO Xingwei， LIU
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