多模GNSS非差精密定轨快速数据处理方法

党金涛 郭东晓 李建文 张锦军

1 信息工程大学导航与空天目标工程学院，郑州市科学大道62号，450001

2 92493部队，葫芦岛市，125000

为了将数据处理能力由单一的GPS拓展到GLONASS甚至多系统，IGS于2003年成立MGEX（multi－GNSS experiment）工作组，并已取得许多成果［1－2］。为在全球范围内开展GNSS开放服务的监测评估，我国正在积极建设国际GNSS监测评估系统（international GNSS monitoring and assessment system，iGMAS）。其主要任务包括建立多重覆盖的全球分布的跟踪站，进行数据接收、存储与分析，并向外发布GNSS 多系统的共享数据与产品［3］。其中，GNSS 多系统精密轨道产品是其核心产品之一。

iGMAS分析中心所采用的观测数据来自IGS、MGEX 和iGMAS跟踪站，轨道和钟差产品包括GPS、GLONASS、BDS和Galileo 4个系统。同时，4系统超快速轨道产品的时延要求为2h，而IGS发布的超快速轨道产品时延要求为3h，并只解算GPS 和GLONASS 两个系统。随着IGS、MGEX 和iGMAS全球跟踪站的迅速增加，针对超大观测网的海量数据，研究一种多模GNSS快速数据处理方法，是导航卫星精密定轨中值得关注的问题。

1 定轨策略及方法

1.1 力学模型与观测模型

根据经验，选取合理的力学模型。对于GPS／GLONASS／Galileo卫星，采用相同的力学模型。针对北斗IGSO 卫星姿态转换期间定轨精度降低的问题，每6h校正ECOM 模型中Y和B方向常数项，可提高北斗IGSO 卫星在姿态转换期间的定轨精度［4］。对于BDS／Galileo，初始轨道采用由广播星历计算的轨道位置。对于GPS／GLONASS，初始轨道采用IGS发布的超快速轨道产品的预报部分，可以减少参数估计的迭代次数，提高计算效率。

联合使用消电离层组合伪距和相位非差观测量，并对伪距进行相位平滑。全面考虑各种观测量改正项，建立完善的观测模型，并与IERS 2003规范一致。对于未能精确模型化的误差因素，则通过参数估计吸收［5］。表1为采用的力学模型和观测模型。

1.2 参数预消除与恢复

IGS、MGEX 和iGMAS 超大观测网数据处理时，计算任务繁重，耗时过长的问题异常突出。逐历元组建观测方程时，大量的钟差参数、对流层参数、模糊度参数以及伪随机脉冲加速度参数不断增加，使法方程的维数急剧增大。在数据处理过程中，涉及到矩阵的运算往往耗时较长，尤其是矩阵求逆的过程［6］。

考虑到历元参数（钟差参数）和分段估计的参数（对流层参数、模糊度参数和伪随机脉冲加速度参数）只与部分时段的观测数据相关，因此在相应的观测历元或者弧段结束后，可以将其从法方程中消减掉，从而提高计算效率。

对于钟差参数、对流层参数和模糊度参数的预消除和回代按照以下方法处理［7］。设有法方程：

将式（2）第一行加上第二行，得：

对于伪随机脉冲加速度参数，利用轨道参数在子区间Ii－1与Ii之间的递推关系进行参数预消除［8］。

表1 力学模型与观测模型Tab.1 Dynamic models and observation models

1.3 分网定轨策略及流程

目前，IGS全球跟踪站已达460个，其中具有GPS／GLONASS双模数据的测站有260 个左右［9］。MGEX布设的测站有90个左右，具有GPS／GLONASS／BDS／Galileo多模观测数据，但尚未形成全球均匀分布的观测网。iGMAS布设的多模跟踪站也在逐渐增加。IGS、MGEX 和iGMAS的测站分布如图1所示［10］，其中，圆圈代表IGS测站，正方形代表MGEX 测站，三角形代表iGMAS测站。

图1 IGS、MGEX 和iGMAS测站分布图Fig.1 The station distribution of IGS，MGEX and iGMAS

定轨过程中，由于大量参数需要解算，更多的观测量和更好的观测几何分布可以提高定轨的精度。目前，MGEX 和iGMAS测站数有限，几何分布不够均匀，且部分测站数据质量不稳定，直接用来解算BDS／Galileo的轨道和钟差，不利于达到更高的定轨精度。IGS、MGEX 和iGMAS 超大观测网可为GPS精密定轨提供充足的观测数据。同时，考虑到GPS精密定轨力学模型与观测模型已经相当成熟和完善［11］，首先进行GPS 精密定轨，尽快获取高精度的GPS轨道和钟差，并将解算出的公共参数（包括测站坐标、测站钟差、对流层和地球自转参数）引入到其他3个系统的定轨中。整个数据处理流程如图2所示。

进行BDS／Galileo精密定轨时，需要首先利用上步解算得到的GPS轨道和钟差，进行精密单点定位，以获得MGEX 和iGMAS 测站的坐标、钟差和对流层延迟。需要说明的是，数据处理采用统一的时空系统：时间系统采用GPST，坐标系统采用IGS08。

为保证子网解算的稳定性，分配的每个子网都是均匀分布的。如果某个子网解算失败，只进行其他子网法方程叠加，以避免观测网分布不均造成定轨精度降低。进行GLONASS／BDS／Galileo精密定轨时，由于测站数相对较少，将观测网分成两个子网。

2 算例分析

实验采用100个IGS、MGEX 和iGMAS 测站的观测数据来解算超快速轨道产品，时域为2014－07－20～07－26。为验证分网定轨策略的效果，设计两种方案进行对比分析。方案一：采用不分网解算方式，GPS／GLONASS轨道采取整体解算，其他策略与图2中的数据处理策略相同；方案二：采用图2中的分网定轨策略。需要说明的是，采用的100个测站是在数据预处理后，兼顾数据质量和测站分布、自动选取的测站最优集合。

两种方案GPS／GLONASS／BDS／Galileo各系统定轨一周的耗时情况如图3所示。从图3可看出，方案一的整个数据处理耗时约为115min，其中，GPS／GLONASS 定轨耗时约为80 min，BDS／Galileo定轨耗时约为35min。方案二的整个数据处理耗时约为63 min，其中，GPS定轨耗时约为37 min，BDS／Galileo 定轨耗时约为25 min，GLONASS 定轨耗时约为18 min。整个数据处理耗时缩短50min左右，可为定轨弧段内最后1h的观测数据下载预留出更多的时间，保证在解算前获得完整的观测数据。

两种方案GPS／GLONASS／BDS／Galileo各系统一周的超快速轨道（观测部分）的精度如图4～6 所示。GPS和GLONASS轨道精度评定以IGS发布的最终轨道产品作为参考，BDS／Galileo以GFZ、TUM 发布的轨道产品作为参考。

从图4可以看出，方案二较方案一GPS定轨精度略有提高，两种方案GLONASS定轨精度基本相当。从图5、图6可以看出，方案二较方案一BDS／Galileo定轨精度有较大提高：MEO／IGSO定轨精度提高约2～3cm，GEO 定轨精度提高10 cm 左右。

图2 数据处理流程图Fig.2 Flow chart of data processing

图3 数据处理耗时统计Fig.3 The statistics of data processing time－consumption

图4 GPS和GLONASS所有卫星轨道RMSFig.4 The RMS of all satellites orbits of GPS and GLONASS

图5 Galileo所有卫星轨道RMSFig.5 The RMS of all satellites orbits of Galileo

图6 BDS所有卫星轨道RMSFig.6 The RMS of all satellites orbits of BDS

3 结 语

针对IGS、MGEX 和iGMAS 跟踪站组成的超大观测网，提出一种多模GNSS非差精密定轨快速数据处理方法，并结合一周的实测数据，设计了两种实验方案。结果表明，采用改进的数据处理策略，超快速轨道解算的数据处理耗时缩短50 min左右，可为观测数据准备和下载预留出充足的时间，全天的观测数据能够全部参与轨道解算，提高了定轨精度。其中，BDS／Galileo 的定轨精度提高较为明显，MEO／IGSO 轨道精度提高2～3cm 左右，GE 轨道精度提高10cm左右。

致谢：感谢全球连续监测评估系统（iGMAS）信息工程大学分析中心对本文工作的帮助和支持！

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