【摘 要】
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一直以来,电离层延迟是影响网络RTK定位精度的主要误差之一,为了减少电离层延迟对网络RTK定位精度的影响,有必要建立一个合适的区域电离层延迟改正模型,研究出一种提高测站电离层延迟误差改正数精度的算法。本文采用美国中部CORS站间双差电离层延迟数据,构建网络RTK下区域电离层延迟改正模型。通过实验论证对于网络RTK区域,内插模型和BP神经网络模型均可达到电离层研究与应用所需的精度。本文主要的工作和结
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一直以来,电离层延迟是影响网络RTK定位精度的主要误差之一,为了减少电离层延迟对网络RTK定位精度的影响,有必要建立一个合适的区域电离层延迟改正模型,研究出一种提高测站电离层延迟误差改正数精度的算法。本文采用美国中部CORS站间双差电离层延迟数据,构建网络RTK下区域电离层延迟改正模型。通过实验论证对于网络RTK区域,内插模型和BP神经网络模型均可达到电离层研究与应用所需的精度。本文主要的工作和结论如下:(1)结合相对定位差分模型,推导出双差观测模型,并在此基础上推导出双差电离层延迟公式,通过实验论证在不同距离下双差电离层延迟的变化情况。实验表明:短距离下测站间双差电离层延迟的误差整体上优于长距离下测站间双差电离层延迟的误差3～5cm。在长距离条件下各测站间的双差电离层延迟误差均在0.03m以上,个别测站间的双差电离层延迟误差高达0.26m。总体上,随着测站间水平距离的的增长以及卫星高度角减小,测站间的双差电离层延迟会逐渐变大。(2)以LIM模型和DIM模型为研究目标,依次对这两种模型公式进行了推导,并将其运用于网络RTK下区域电离层延迟改正模型的研究。通过实验表明:LIM模型内插精度较高,内插误差大部分在0.05m以内;而DIM模型精度相对较差,内插误差绝大多数都大于0.05m。总体上,对于长距离网络RTK,LIM模型和于DIM模型的内插精度均达到了厘米级,但DIM模型的内插精度没有LIM模型的内插精度高。(3)结合BP神经网络模型的优点,将BP神经网络模型运用于网络RTK下区域电离层延迟改正模型的研究。通过实验表明:对于网络RTK区域,BP神经网络模型估计测站间双差电离层延迟精度均达到了厘米级。与LIM模型和DIM模型相比,BP神经网络模型的双差电离层延迟的内插精度优于DIM模型0.01～0.02m,略优于LIM模型,同样适用于区域电离层延迟建模。图[47]表[4]参[81]
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