|广州白云区云梯车出租|广州白云区云梯车出租公司|广州白云区云梯车公司|      🍘篱笆扎得紧,   野狗钻不进 🍘     GPSPPP模糊度固定模型??    基于此种思想，经整理可得模糊度固定解PPP观测方程： 若服务器端同时估计以上四类不同的钟差，就能从理论上确保消电离层模糊度IFsN能准确按照式(2.5)进行分解，保证IFsN的可固定特性，亦即保证IFcsN的整数特性。因此，当用户将CNES发布的精密卫星钟差产品IFsLdt用于消电离层相位观测值IFsL、将IGS发布的精密卫星钟差产品IFsPdt用于消电离层伪距观测值IFsP、并同时估计两类不同的接收机钟差时，就能有望实现对消电离层模糊度固定。对于用户端，为避免同时估计两类接收机钟差，也是为了避免接收机钟差的建模难题，可对观测值进行星间作差，消掉接收机钟差。式中已经消掉了接收机钟差，待求参数有位置、对流层和星间单差消电离层模糊度。上标m和s分别指代基准星和非基准星；ms表示该量为星间单差量，由非基准星s的某一量减去基准星m对应的量求得。需要说明的是，在进行PPP/INS紧组合时，还应使用多普勒观测值，这将在下文中详细介绍。对于卫星钟差与钟速，可使用精密卫星钟差产品改正；对于对流层延迟，它的干延迟使用模型改正，天顶方向湿延迟可进行估计。通常，对流层延迟可以表示成如下形式：hT和wT分别表示天顶方向的对流层干延迟和湿延迟；hsm和wsm分别表示对流层干延迟和湿延迟投影函数；干延迟可通过模型进行改正，而湿延迟受温度、湿度和气压等影响不易建模，需作为参数进行估计。本文直接选用UNB3M对流层延迟改正模型以及其中的投影函数。得到线性化后的观测方程(即误差方程)，才能进行实际解算。对这两式在待估参数近似值处，进行泰勒展开至一阶项，可得线性化后的观测方程：IF0msP、IF0msL分别表示星间单差伪距、相位预测值(或称计算值)，它们由待估参数近似值导出，当进行紧组合时，位置参数近似值将取INS推算位置；符号表示误差项；上标e表示地心地固坐标系；er表示位置误差向量；ems表示由接收机指向卫星的星间单差方向余弦向量；wmsm表示星间单差湿延迟投影函数；wT表示天顶方向湿延迟。显然，待估参数有位置、天顶方向湿延迟和消电离层模糊度。

          事实上，无论模糊度浮点解还是固定解PPP，均可使用上两式作为观测方程，区别在于是否使用整数相位钟产品进行模糊度固定。在实际的用户端算法中，先得到星间单差消电离层模糊度的浮点解和星间单差宽巷模糊度的固定解，此时可推得星间单差窄巷模糊度的浮点解及其协方差阵，然后运用适当的模糊度固定方法，对星间单差窄巷模糊度进行固定，最后利用固定的星间单差宽巷模糊度和固定的星间单差窄巷模糊度，求取星间单差消电离层模糊度的固定解，再以此为约束求取位置等其他参数的固定解。以上就是逐级模糊度固定的基本思路，下文会给出详细的步骤和质量控制策略。星间单差PPP的观测方程。式中，上标SD用来表明该量为星间单差量(或简称单差量)。与非差PPP相比，星间单差PPP使用的观测值个数为2(n1)，待估参数中不再包含接收机钟差。若无特殊说明，本文均使用星间单差PPP进行解算。(2)随机模型无论使用最小二乘法(LS)还是扩展卡尔曼滤波(EKF)作为参数估计方法，都依赖于准确的观测值随机模型。随机模型的好坏会直接影响最终的定位精度。随机模型涉及到待估参数建模、系统噪声确定、观测值噪声确定等多方面因素。

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            本节重点探讨观测噪声协方差阵(R阵)的确定问题，即确定观测值间的权比关系或是方差大小。目前应用最为广泛方法有卫星高度角法、信噪比法等。仅就卫星高度角法而言，不同学者及知名软件亦有不同的模型可供选择，如简单的高度角加权法、Barnes采用的指数模型、Bernese软件采用的余弦函数模型、GAMIT采用的正弦函数模型等。本文采用的是正弦函数模型： 分别表示卫星s所观测的j频率上的伪距和相位的噪声方差；a、b相关项为模型系数，具体值可参考RTKLib的设置，也可根据接收机类型及实际观测条件进行调整；ele表示卫星s的高度角。根据误差传播律，可以得到消电离层伪距和相位观测值的噪声方差：当观测到n颗GPS卫星时，非差消电离层伪距观测值的噪声协方差阵IFUDPR为：非差消电离层相位观测值的噪声协方差阵IFUDLR为：那么，可以根据下式构造出应用于非差PPP的观测噪声协方差阵UDR。显然，该阵为对角阵。当对观测值进行星间单差时，还需要考虑由此带来的观测值间的数学相关性。根据协方差传播律，星间单差观测值的噪声协方差阵SDR可表示为：UDSDT表示星间单差算子，假设取首颗卫星为基准星，那么它的具体形式为：SDR可应用于星间单差PPP，显然该阵为非对角阵。状态方程为了构建PPP滤波模型，还应当知道载体的运动模型。该运动模型要能够尽量合理、准确的描述载体的运动状态，以提供状态预测值。在GNSS动态定位中，常用的动力学模型有：CV(常速度模型)、CA(常加速模型)、时间相关模型及机动载体“当前”统计模型等。

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