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GPS非差数据处理中的粗差处理方法及其应用

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第36卷第1期2011年2月测绘信息与工程Journal of Geo matics V ol.36N o.1Feb.2011项目来源:国家自然科学基金资助项目(40874017)。

文章编号:1007 3817(2011)01 0029 03文献标志码:BGPS 非差数据处理中的粗差处理方法及其应用吕翠仙 李 盼(武汉大学测绘学院,武汉市珞喻路129号,430079)摘 要:探讨了数据探测和稳健估计两大类粗差处理方法,处理了实际GP S 观测数据,实现了在非差单点定位数据处理中对单个粗差的有效探测和处理。

关键词:GPS 非差单点定位;粗差检测识别;数据探测;稳健估计中图法分类号:P228考虑粗差产生的原因和影响,在数据处理时可将粗差归为函数模型或随机模型[1~5]。

前者利用可靠性检验进行粗差检测,比较经典的方法有Baarda 的粗差数据探测法(Data Snooping )。

后者是根据逐次迭代平差的结果不断改变观测值的权,最终使含粗差观测值的权趋向于零,即稳健估计方法。

利用自编的标准单点定位程序和武汉大学研制的高精度PPP 数据处理软件T riP,将粗差探测和稳健估计两大类粗差处理方法应用于GPS 非差单点定位数据处理中,通过人为模拟粗差,依据粗差检测,识别并剔除前后的GPS 单点定位结果,分析数据探测法和稳健估计法抵抗粗差的效果。

1 S PP 中的质量控制选择IGS 跟踪站WUHN 测站2010年1月10日全天观测数据。

首先,在无人为粗差干扰的情况下,利用自编软件进行GPS 标准单点定位,WUH N 标准单点定位误差如图1所示,N 、E 、U 依次代表北、东、高的坐标分量,单位为m 。

图1 WU H N 站标准单点定位误差如图1所示,在正常观测情况下,标准单点定位程序解算的测站水平位置偏差约为5m,高程方向偏差优于10m 。

试验从实际工作量和可操作性角度考虑,依次在11个历元(间隔为100)处的伪距观测值上人为模拟大小不等的单个粗差。

分别采用数据探测法和稳健估计法进行非差GPS 单点定位质量控制,比较其抗御粗差的性能。

由于未对平差系统进行可靠性分析,故无法事先确定每颗卫星的最小可探测粗差(M DB)值。

因此,需要通过一系列尝试来确定MDB 的范围,以保证所加的粗差能被探测出来,进而验证数据探测法探测粗差的能力。

为此,在相应历元分别模拟10m 和20m 的单个粗差,根据定位情况可大致推算平差系统的最小可探测粗差为10~20m 。

设计的粗差模拟方案:每个对应历元的其中一颗卫星的伪距观测值上随机加入了20~80m 的粗差。

1)数据探测法结果分析。

采用数据探测法计算标准化残差,限于篇幅,文中仅给出其中6个历元的情况,各卫星观测值的标准化残差如表1所示。

表1 卫星观测值的标准化残差/m历元S V1S V2SV3SV4S V5S V6SV7SV8SV91 3.59 1.530.38 2.240.24 1.210.64 2.21-1007.76 4.56 1.29 2.87 5.98 1.640.720.90-50021.117.820.56 1.53 4.71 6.5114.79 2.88 3.016006.825.29 1.65 2.820.34 1.580.68 3.18-90010.09 1.97 5.869.610.600.890.53 1.46-10009.248.52 6.02 5.380.580.560.18-- 在表1中,下划线标注的值即对应历元的所有卫星的标准化残差值中最大的一个,都大于临界值(取临界值K = 3.29),判定其对应观测值存在粗差,即确定了粗差的位置。

实际上表1中所标注的粗差位置,即为实际模拟粗差的位置,反映了该方法正确,实现了所有粗差的探测。

测绘信息与工程第36卷此外,从表1中可以清楚地看到,对于这些有粗差观测值的历元,不仅只有一颗卫星的标准化残差大于临界值,可能同时存在多个卫星标准化残差超限,但不能简单地认为这些卫星的观测值都有粗差,而错误地将其剔除。

故在粗差剔除法的过程中,每次只剔除所有大于临界值的标准化残差值最大的那颗卫星的观测值,避免误判。

通常,剔除真正的粗差观测值之后,其他正常观测值的标准化残差值都将小于临界值。

对于模拟粗差观测值文件,数据探测单点定位坐标分量偏差如图2所示,其中图2(a)为探测前,图2(b)为探测后。

图2(a)显示,若不做质量控制,粗差将对定位结果产生显著影响,降低定位结果的误差。

平面方向误差影响在5~10m,高程方向达到20~30m 。

利用数据探测法(图2(b)),实现对粗差的探测、标定和剔除并重新平差解算后,含粗差观测值历元的定位误差和无粗差时的几乎一致,即定位结果几乎不受粗差影响。

这也表明,数据探测法能有效地探测粗差,并对其进行有效处理。

2)稳健估计法结果分析。

采用稳健估计法进图2 数据探测单点定位坐标分量偏差行粗差处理,最终得到权值或残差信息,可以指出粗差的位置。

最终定位解算后的残差值如表2所示。

表2中下划线标注的是最大残差,理论上,其位置即反映了粗差的位置。

实际上,前9个历元处标注的最大残差值正确反映了模拟粗差的位置;而最后两处标注的最大残差对应的观测值并不是模拟的粗差观测值,而是正常观测值。

表2 最终定位解算后的残差值/m历元SV1SV2SV3S V4S V5SV6SV7SV8S V91-6.43-3.510.73 5.170.35-2.93 1.43 5.19-100-34.52-0.840.62-0.820.190.570.07-0.17-500-83.99-0.63-0.410.620.13-1.40-1.46-0.230.46600-31.020.14-1.76 1.78 1.220.26-1.940.38-900-1.050.670.00 1.01-0.24-1.060.360.32-1000-4.1534.09-0.70-10.370.182.393.47--最终定位解算后的权值如表3所示。

表3中标注的 0.00 表示通过稳健估计法判断出的粗差位置,并剔除其对应的观测值。

同样,通过判断可知,只有8个历元的粗差被正确探测并剔除,但同时也对某些正常值作了降权处理。

1个历元(第1000历元)误将正常值当粗差观测值被剔除;另外2个历元(第1历元、第900历元)虽然正确标识了粗差的位置,却没有将其剔除。

表3 最终定位解算后的权值历元SV1SV2SV3SV4SV5S V6S V7S V8SV91 1.00 1.001.001.001.001.001.001.00-1000.000.431.001.000.471.001.001.00-5000.000.231.001.001.000.310.001.001.006000.000.451.001.001.001.001.001.00-9001.00 1.001.001.001.001.001.001.00-10000.290.000.490.431.001.001.00-- 根据以上分析可知,此时该方法对粗差定位并不十分有效,没有完全排除粗差观测数据(没有剔除所有粗差),也没有充分利用所有的正常观测值(对某些正常观测值作了降权处理)。

稳健估计单点定位坐标分量偏差如图3所示,其中图3(a)为前,图3(b)为后。

图3表明,由稳健估计法进行粗差的检测、定位,通过相应的粗差处理手段(剔除或降权),图3 稳健估计单点定位坐标分量偏差30第1期吕翠仙等:G PS 非差数据处理中的粗差处理方法及其应用绝大多数历元获得了不受粗差影响的定位结果;但仍有少数历元由于错误的粗差定位或不恰当的粗差处理策略,导致其定位结果受粗差观测值的影响较大。

2 PPP 中的质量控制SPP 中的质量控制表明,单粗差情况下数据探测法较稳健估计法效果相对较优,因此,在PPP 的质量控制中,仅讨论数据探测法的应用。

正常情况(无人为粗差干扰)下,由T riP 软件动态解算得到该测站的水平位置误差为3~5cm,高程方向定位误差优于1dm 。

与SPP 中质量控制的粗差模拟方案相类似,在上述每个对应历元的其中一颗卫星的相位观测值上,随机模拟1~20周的粗差,并进行精密单点定位解算。

数据探测精密单点定位坐标分量偏差如图4所示,其中图4(a)为前,图4(b)为后。

图4 数据探测法精密单点定位坐标分量偏差图4表明,粗差相位观测值的存在明显降低了PPP 的定位精度,且所加粗差越大,其定位精度损失也越大。

比较数据探测前后的结果发现,不做质量控制的情况下,测站的定位精度将受粗差影响;实施数据探测法后,能有效地减免粗差对定位结果的影响,且最终定位结果与无粗差干扰时基本一致。

3 结束语根据卫星残差信息,比较了数据探测法和稳健估计法在无粗差和模拟单个粗差情形下相应的定位误差,验证了数据探测法与稳健估计法的有效性。

试验结果表明,在非差GPS 单点定位的数据处理中,采用数据探测法可以实现对所有粗差的准确探测和剔除,最终获得不受粗差影响的单点定位结果。

采用稳健估计法,可探测绝大部分粗差。

通过对探测标识的粗差观测值进行剔除或降权处理并重新定位解算,获得免受粗差影响的定位结果,但无法实现对所有粗差进行准确探测和定位,仍有部分历元的定位结果受到粗差干扰。

参考文献[1]Baarda W.A T esting Pr ocedure fo r U se in G eodet icNetw or ks [J ].P ublicat ion o n G eodesy ,New Series,1968,2(5):91 97[2]李德仁,袁修孝.误差处理与可靠性理论[M ].武汉:武汉大学出版社,2002[3]宋迎春,朱建军,陈正阳.动态定位的模型偏差检测与校正[J].测绘学报,2005,34(4):295 299[4]L u Gang.Quality Control for Differential Kinematic GPSPositioning [D].Calgary:U niv ersity of Calg ar y,1991[5]T eunissen P J G.Q uality Contro l in I nteg rated N avigation Systems[C].I EEE PL A NS '90,L as V egas,U.S.A,1990[6]祁芳,陈桂平.GPS 非差相位动态定位中的质量控制过程[J].测绘信息与工程,2005,30(6):43 45[7]周江文.经典误差理论与抗差估计[A].抗差估计论文集[C].北京:测绘出版社,1992收稿日期:2010 10 30。

第一作者简介:吕翠仙,硕士生,现主要研究GNSS 数据预处理。

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GPS定位误差分析及处理

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GPS定位误差分析及处理摘要:本文将对影响GPS定位的主要误差源进行分析和讨论,研究它们的性质、大小及对定位所产生的影响,并介绍消除和削弱这些误差影响的方法和措施。

关键词:GPS误差源处理措施GPS即全球定位系统(Global Positioning System)。

简单地说,这是一个由覆盖全球的24颗卫星组成的卫星系统。

GPS定位测量中出现的各种误差按其产生源可分为3大部分:GPS信号的自身误差即与卫星有关的误差;GPS信号的传播误差;GPS接收机的误差。

一、GPS信号的自身误差和SA,AS影响1.1轨道误差即卫星星历误差。

有关部门提供一定精度的卫星轨道,以广播星历形式发播给用户使用,从而已知观测瞬间所观测卫星的位置,因而卫星轨道误差与星历误差是一个含义。

卫星星历误差又等效为伪距误差即由卫星星历所给出的卫星位置与卫星的实际位置之差。

星历误差的大小主要取决于卫星定轨站的数量及其地理分布,观测值的数量及精度,定轨时所用的数学力学模型和定轨软件的完善程度以及与星历的外推时间间隔等,由于卫星轨道受地球和日、月引力场、太阳光压、潮汐等摄动力及大气阻力的影响,而其中有的是随机影响,而不能精密确定,使卫星轨道产生误差。

1.2美国的SA技术与AS影响。

SA技术是选择可用性(Selective? ?Availability)的简称,它是由两种技术使用户的定位精度降低,即δ(dither)技术和ε(epsilon)技术。

δ技术是人为地施加周期为几分钟的呈随机特征的高频抖动信号,使GPS卫星频率10.23MHz加以改变,最后导致定位产生干扰误差,ε技术是降低卫星星历精度,呈无规则的随机变化,使得卫星的真实位置增加了人为的误差。

控制网的静态GPS测量是利用载波相位测量,一般是由一个点设为已知点与一个待定点位同步观测GPS卫星,取得载波相位观测值,从而得出待定点位的坐标或两点间的坐标值,称为基线测量,短基线测量可以消除SA影响。

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浅析GPS的特点及误差消除方法摘要：本论文简要介绍了GPS(Global Positioning System简称GPS)技术的基本理论，发展概况、特点及误差产生的原因，简要分析了GPS技术的测量精度和优缺点，并讨论了对缺点改进的可行性。

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GPS技术在测量中的应用越来越广泛，如何提高测量精度，减少测量中的误差显得尤为重要。

1. GPS的组成全球定位系统(Global Positioning System简称GPS)是20世纪70年代由美国陆海空三军联合研制的新一代空间卫星导航定位系统，历时20年，耗资200亿美元，于1994年全面建成。

该系统是以卫星为基础的无线电导航定位系统，具有全能性、全球性、全天候、连续性和实时性的导航定位和定时的功能。

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gps非差数据处理中的粗差处理方法及其应用

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gps非差数据处理中的粗差处理方法及其应用粗差处理是GPS数据处理的重要一环，它的正确处理不仅有利于提高定位精度，而且有助于改进数据质量、判别可能存在的故障。

GPS非差数据处理中的粗差处理方法及其应用包括：一、基础概念1. 粗差：粗差是指当一个观测值在一定条件下（如在同一次观测时间段内）原始数据集中与其他观测值比较落后很多的一种异常值；2. 粗差指标：粗差指标用来检测是否存在粗差数据，它包括静态统计检测指标（如标准差、上下限限制值）和动态统计检测指标（如窗口检测、指数平滑模型）；二、粗差处理方法1. 直接删除法：它是指将明显的粗差数据根据统计分析的结果直接删除；2. 逐个改正法：它是指将程度较轻的粗差数据进行逐一改正后重新插入到数据集中；3. 等角改正法：它是指将一段粗差数据以某种特定的角度线性改正，再插入到原始数据集中；4. 联系改正法：它是指将一段粗差数据相对于其前后数据进行相似性改正，再插入回原数据集中；三、粗差处理应用1. 清理受干扰的卫星数据：粗差处理方法及其应用可以有效的去除由外部物理因素（如雷电放电、太阳活动等）导致的卫星数据；2. 校正探测仪飞行数据：粗差处理方法及其应用可以提高探测仪采集数据的准确度；3. 优化卫星干涉数据：粗差处理方法及其应用可以有效的减少卫星干涉数据的空间位置误差；4. 调整轨道轨迹：粗差处理方法及其应用可以有效的改进GPS接收机轨道轨迹的准确性；5. 改善GPS空间坐标信息：粗差处理方法及其应用可以有效的校正GPS空间坐标信息，以获得最准确的位置信息。

四、结论GPS数据处理中的粗差处理方法及其应用有效的提高了GPS定位准确度，在精准定位技术中发挥了重要作用。

粗差检测指标可以有效的抑制不利因素对GPS定位的影响，而且还可以通过粗差处理技术有效的分析故障和清理异常数据。

此外，粗差处理还可以有效的提高GPS定位精度，提升GPS空间坐标信息的准确性，优化卫星测量数据，从而实现定位跟踪与测量精度提高。