多模GNSS数据质量检测方法与软件研发
gnss数据质量分析报告
gnss数据质量分析报告GNSS数据质量分析报告一、引言全球导航卫星系统（GNSS）是一种基于卫星定位和测量技术的全球定位系统，被广泛应用于地球物理测量、导航和定位等领域。
本报告旨在对GNSS数据质量进行分析，评估其在实际应用中的准确性和可靠性。
二、数据收集与处理在本次数据质量分析中，我们使用了一组GNSS接收器收集的数据，数据包括卫星信号接收强度、载波相位数据、定位误差等。
然后，我们通过对数据进行预处理，包括去除异常数据点、补全缺失数据等，以确保数据的完整性和可靠性。
三、数据质量评估指标为了评估GNSS数据的质量，我们选择了以下几个指标进行分析：1.卫星信号接收稳定性：通过分析卫星信号接收强度的变化情况，评估接收器的稳定性。
较小的信号强度波动和较高的平均信号强度表示接收器的性能较好。
2.载波相位精度：通过比较载波相位数据与地面真实位置的差异，评估GNSS定位的精度。
较小的差异表示定位精度较高。
3.定位误差：通过对比GNSS定位结果与地面真实位置的差异，评估GNSS定位的准确性。
较小的定位误差表示定位结果较为准确。
四、数据质量分析结果根据对GNSS数据的分析，我们得出了以下结论：1.卫星信号接收稳定性：经过对卫星信号接收强度进行统计分析，我们发现信号强度波动较小，且平均信号强度较高，说明接收器的稳定性较好。
2.载波相位精度：对载波相位数据与地面真实位置的比对结果进行统计分析，我们发现载波相位与真实位置的差异较小，表明GNSS定位的精度较高。
3.定位误差：通过对比GNSS定位结果与地面真实位置的差异进行统计分析，我们得出了定位误差的分布情况。
大部分定位误差在几米以内，表明GNSS定位的准确性较高。
五、数据质量问题与建议在数据质量分析过程中，我们也发现了一些问题，并提出了相应的改进建议：1.数据收集环境：在现实应用中，GNSS数据的质量很大程度上受到环境的影响。
建议在数据收集过程中尽量选择开阔的空旷地区，以减少信号遮挡和多径效应对数据质量的影响。
多GNSS数据质量全流程分析软件设计与实现
２０２０年８月第４期城㊀市㊀勘㊀测ＵｒｂａｎＧｅｏｔｅｃｈｎｉｃａｌＩｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ＆ＳｕｒｖｅｙｉｎｇＡｕｇ.２０２０Ｎｏ.４引文格式:窦邵华ꎬ何骞ꎬ程铭宇等.多ＧＮＳＳ数据质量全流程分析软件设计与实现[Ｊ].城市勘测ꎬ２０２０(４):９４－９６.文章编号:１６７２－８２６２(２０２０)０４－９４－０４中图分类号:Ｐ２２８文献标识码:Ｂ多ＧＮＳＳ数据质量全流程分析软件设计与实现窦邵华∗ꎬ何骞ꎬ程铭宇ꎬ刁锦通∗㊀收稿日期:２０２０ ０３ １４作者简介:窦邵华(１９９０ )ꎬ男ꎬ硕士ꎬ助理工程师ꎬ主要从事ＧＮＳＳ数据处理与ＧＮＳＳ遥感等技术工作ꎮ(广州市城市规划勘测设计研究院ꎬ广东广州㊀５１００６０)摘㊀要:ＧＮＳＳ数据质量的好坏直接影响着定位的精度和可靠性ꎮ针对目前ＧＮＳＳ数据质量分析的主流软件大多操作复杂ꎬ需要有一定科研基础ꎬ并且每个软件有自己的侧重点ꎬ有的不支持四系统ꎬ有的不支持可视化ꎮ从实际出发ꎬ设计并实现了一套多ＧＮＳＳ数据质量全流程分析软件ꎬ可以满足从卫星端㊁传播路径到接收机端的多ＧＮＳＳ数据质量分析要求ꎮ关键词:多ＧＮＳＳꎻ数据质量分析ꎻ广播星历误差ꎻ伪距多路径ꎻ接收机噪声ꎻ零基线１㊀引㊀言ＧＮＳＳ数据质量的好坏直接影响着用户定位的精度和可靠性[１~３]ꎬ对多ＧＮＳＳ数据质量和导航性能进行分析可以让用户在进行位置解算之前对原始观测数据进行质量检测㊁可以为用户选择卫星导航系统㊁各卫星系统的发展提供㊁接收机产商提升接收机的性能㊁多系统数据的融合处理以及测站的选址提供参考[４ꎬ５]ꎮ目前ＧＮＳＳ数据质量分析软件层出不穷ꎬ比较有名的有ＵＮＡＶＣＯＦａｃｉｌｉｔｙ研发的ＴＥＱＣ[６]㊁德国法兰克福联邦测绘局研发的ＢＮＣ㊁徕卡研发的ＳｐｉｄｅｒＱＣ㊁捷克共和国的ＧＯＰ研发的Ａｎｕｂｉｓ[７]ꎬ日本东京海洋大学开发的ＲＴＫｌｉｂ[８]等ꎮ这些软件的算法设计较好ꎬ但是大多操作复杂ꎬ需要有一定科研基础ꎬ并且每个软件有自己的侧重点ꎬ有的不支持四系统ꎬ有的不支持可视化ꎬ因此有必要设计研发一套可以对多ＧＮＳＳ数据质量进行全流程分析的软件ꎮ２㊀设计思路作为一款可以对多ＧＮＳＳ数据质量进行全流程分析的软件ꎬ首先应该具备多系统数据读取㊁数据处理㊁结果展示和归档的功能ꎬ其次应该体现 全面 的特色ꎬ即可以对卫星广播星历精度㊁信号传播误差㊁接收机噪声[９ꎬ１０]㊁导航定位精度等进行分析评估ꎮ并且要求软件操作简单㊁具备自动化批量处理的功能ꎮ本文研究的多ＧＮＳＳ数据质量全流程分析软件的主要处理流程如图１所示ꎮ为了充分发挥各种编程语言的优势ꎬ本研究采用了Ｐｅｒｌ语言用于工程管理和成果归档ꎬＣ＋＋语言用于数据处理ꎬＭａｔｌａｂ语言用于成果的可视化展示ꎮ图１㊀主要流程考虑到影响ＧＮＳＳ数据质量的误差源主要有:与卫星有关的卫星星历误差㊁卫星钟的钟误差㊁相对论效应ꎻ与卫星信号传播路径有关的对流层延迟㊁电离层延迟㊁多路径效应ꎻ与用户接收机有关的接收机位置误差㊁接收机钟的钟误差㊁接收机的测量噪声等ꎮ图２~图５表示了多ＧＮＳＳ数据质量全流程分析软件在处理各个阶段误差时所采用的关键方法ꎮ图２㊀广播星历精度评估第４期窦邵华等 多ＧＮＳＳ数据质量全流程分析软件设计与实现图３㊀ＧＮＳＳ信号数据质量分析模块设计图４㊀ＧＮＳＳ接收机内部噪声评估模块设计图５㊀ＧＮＳＳ导航性能评估模块设计３㊀算例为了验证软件算法的正确性和可靠性ꎬ本文对２０１５年~２０１７年的卫星数据进行了处理ꎬ限于篇幅ꎬ仅对部分时段的部分成果进行展示ꎬ图６为广播星历误差部分ꎬ包括ＧＮＳＳ四系统轨道误差在径向Ｒ㊁切向Ｔ和法向Ｎ三个方向的分量ꎬ钟差误差ＣＬＫ㊁空间信号测距误差ＳＩＳＲＥ以及用户测距误差ＵＲＥ的统计对比ꎬ表１为２０１７年第３０５天ＪＦＮＧ站北斗系统ＢＤＳ各频段数据完整率和周跳比ꎬ图７为ＢＤＳ某一天的电离层延迟变化率与卫星天空视图ꎬ图８为多ＧＮＳＳ系统各频段一天的平均伪距多路径误差对比ꎬ表２为ＧＮＳＳ系统各类卫星ＴｒｉｍｂｌｅＮｅｔＲ９接收机的伪距观测值接收机噪声水平ꎬ图９为２０１６年第４１天~第５０天ｉＧ￣ＭＡＳ和ＭＧＥＸ部分观测站的伪距单点定位精度统计ꎮ图６㊀ＧＮＳＳ广播星历精度评估指标对比ＢＤＳ各频段数据完整率和周跳比㊀㊀㊀㊀㊀㊀表１系统频段预期观测历元实际观测历元周跳数数据完整率/％周跳比ＢＤＳＣ１Ｉ３１９３０２７８７７－８７.３１－Ｃ６Ｉ３１９３０２７８６３－８７.２６－Ｃ７Ｉ３１９３０２７８７３－８７.２９－Ｌ１Ｉ３１９３０２７７９４９５８７.０５３.４２Ｌ６Ｉ３１９３０２７８６１９０８７.２６３.２３Ｌ７Ｉ３１９３０２７８７１９１８７.２９３.２７图７㊀ＢＤＳ系统电离层延迟率与卫星天空视图图８㊀ＪＦＮＧ站ＧＮＳＳ卫星多路径均值５９城㊀市㊀勘㊀测２０２０年８月伪距观测值接收机噪声水平(ＲＭＳ)(单位/ｍ)㊀㊀㊀表２卫星类型Ｌ１/Ｂ１/Ｅ１Ｌ２/Ｂ２Ｌ５/Ｂ３/Ｅ５ａＧＰＳＢｌｏｃｋＩＩＲ０.３７６０.３５０ ＢｌｏｃｋＩＩＲＭ０.３２５０.３２７ＢｌｏｃｋＩＩＦ０.３７２０.３４１０.２６３ＢＤＳＧＥＯ０.３４８０.２６７０.１９５ＩＧＳＯ０.３６２０.２７００.１９３ＭＥＯ０.３４３０.２７５０.１９４ＧＬＯＮＡＳＳＧＬＯＮＡＳＳ－Ｍ０.５２１０.６０９ ＧＬＯＮＡＳＳ－Ｋ０.５５７０.６４３ ＧａｌｉｌｅｏＩＯＶ０.２０７ ０.１４４ＦＯＣ０.１８１０.１３７图９㊀ｉＧＭＡＳ和ＭＧＥＸ测站伪距单点定位残差ＲＭＳ值４㊀结㊀语本文针对现有软件的不足ꎬ对在各个阶段影响多ＧＮＳＳ数据质量的误差进行了分析ꎬ形成了一套多ＧＮＳＳ数据质量全流程分析软件ꎬ成功实现了对各个ＲＩＮＥＸ版本观测数据和多频多模ＧＮＳＳ数据的综合处理㊁成果可视化显示以及生成分析报告ꎮ实验验证结果表明ꎬ成果种类丰富ꎬ图形报表清晰明了ꎬ功能齐全ꎬ可以满足对多ＧＮＳＳ数据质量的全流程分析ꎮ参考文献[１]㊀ＹｕａｎｘｉＹꎬＪｉｎｌｏｎｇＬＩꎬＡｉｂｉｎｇＷꎬｅｔａｌ.ＰｒｅｌｉｍｉｎａｒｙＡｓｓｅｓｓ￣ｍｅｎｔｏｆｔｈｅＮａｖｉｇａｔｉｏｎａｎｄＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆＢｅｉＤ￣ｏｕＲｅｇｉｏｎａｌＮａｖｉｇａｔｉｏｎＳａｔｅｌｌｉｔｅＳｙｓｔｅｍ[Ｊ].中国科学:地球科学(英文版)ꎬ２０１４ꎬ０５７(００１):１４４~１５２.[２]㊀ＣａｉＣꎬＨｅＣꎬＳａｎｔｅｒｒｅＲꎬｅｔａｌ.ＡＣｏｍｐａｒａｔｉｖｅＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＮｏｉｓｅａｎｄＭｕｌｔｉｐａｔｈｆｏｒＦｏｕｒＣｏｎｓｔｅｌｌａｔｉｏｎｓ:ＧＰＳꎬＢｅｉＤｏｕꎬＧＬＯＮＡＳＳａｎｄＧａｌｉｌｅｏ[Ｊ].ＳｕｒｖｅｙＲｅｖｉｅｗꎬ２０１６ꎬ４８(３４９):２８７~２９５.[３]㊀ＤｏｕＳꎬＫｕａｎｇＣꎬＺｈｏｕＹꎬｅｔａｌ.ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＳｉｇｎａｌＱｕａｌｉｔｙａｎｄＮａｖｉｇａｔｉｏｎＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｆｏｒＢｅｉｄｏｕＳｙｓｔｅｍ[Ｃ].ＣｈｉｎａＳａｔｅｌｌｉｔｅＮａｖｉｇａｔｉｏｎＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ.ＳｐｒｉｎｇｅｒꎬＳｉｎｇａｐｏｒｅꎬ２０１７.[４]㊀吴丹.ＧＮＳＳ观测数据预处理及质量评估[Ｄ].西安:长安大学ꎬ２０１５.[５]㊀朱静然.多系统ＧＮＳＳ实时数据质量分析及软件实现[Ｄ].南京:东南大学ꎬ２０１５.[６]㊀余文坤ꎬ戴吾蛟ꎬ杨哲.基于ＴＥＱＣ的ＧＮＳＳ数据质量分析及预处理软件的设计与实现[Ｊ].大地测量与地球动力学ꎬ２０１０ꎬ３０(５):８１~８５.[７]㊀ＶａｃｌａｖｏｖｉｃＰꎬＤｏｕｓａＪ.Ｇ－Ｎｕｔ/Ａｎｕｂｉｓ:Ｏｐｅｎ－ＳｏｕｒｃｅＴｏｏｌｆｏｒＭｕｌｔｉ－ＧＮＳＳＤａｔａＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇｗｉｔｈａＭｕｌｔｉｐａｔｈＤｅｔｅｃｔｉｏｎｆｏｒＮｅｗＳｉｇｎａｌｓꎬＦｒｅｑｕｅｎｃｉｅｓａｎｄＣｏｎｓｔｅｌｌａｔｉｏｎｓ[Ｍ].ＳｐｒｉｎｇｅｒＢｅｒｌｉｎＨｅｉｄｅｌｂｅｒｇꎬ２０１５.[８]㊀陈佳清.利用ＴＥＱＣ及ＲＴＫＬＩＢ软件分析ＧＰＳ数据质量[Ｊ].导航定位学报ꎬ２０１６ꎬ４(１):１２６~１３０.[９]㊀李金龙ꎬ马俊峰ꎬ符京杨等.ＧＮＳＳ数据处理中双差残差恢复单差残差的原理分析[Ｊ].测绘科学技术学报ꎬ２０１６ꎬ３３(１):１~５.[１０]㊀ＢａｋｋｅｒＰＦＤꎬＴｉｂｅｒｉｕｓＣＣＪＭꎬＭａｒｅｌＨＶＤꎬｅｔａｌ.ＳｈｏｒｔａｎｄｚｅｒｏｂａｓｅｌｉｎｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆＧＰＳＬ１Ｃ/ＡꎬＬ５ＱꎬＧＩＯＶＥＥ１ＢꎬａｎｄＥ５ａＱｓｉｇｎａｌｓ[Ｊ].ＧＰＳＳｏｌｕｔｉｏｎｓꎬ２０１２ꎬ１６(１):５３~６４.ＤｅｓｉｇｎａｎｄＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＷｈｏｌｅＰｒｏｃｅｓｓＡｎａｌｙｓｉｓＳｏｆｔｗａｒｅＦｏｒＭｕｌｔｉ－ＧＮＳＳＤａｔａＱｕａｌｉｔｙＤｏｕＳｈａｏｈｕａꎬＨｅＱｉａｎꎬＣｈｅｎｇＭｉｎｇｙｕꎬＤｉａｏＪｉｎｔｏｎｇ(ＧｕａｎｇｚｈｏｕＵｒｂａｎＰｌａｎｎｉｎｇＳｕｒｖｅｙＤｅｓｉｇｎａｎｄＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅꎬＧｕａｎｇｚｈｏｕ５１００６０ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＴｈｅｑｕａｌｉｔｙｏｆＧＮＳＳｄａｔａｄｉｒｅｃｔｌｙａｆｆｅｃｔｓｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ.ＡｔｐｒｅｓｅｎｔꎬｍｏｓｔｏｆｔｈｅｍａｉｎｓｔｒｅａｍｓｏｆｔｗａｒｅｏｆＧＮＳＳｄａｔａｑｕａｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓｉｓｃｏｍｐｌｅｘａｎｄｎｅｅｄｓｓｏｍｅｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｒｅｓｅａｒｃｈｆｏｕｎｄａｔｉｏｎꎬａｎｄｅａｃｈｓｏｆｔｗａｒｅｈａｓｉｔｓｏｗｎｆｏｃｕｓꎬｓｏｍｅｄｏｎｏｔｓｕｐｐｏｒｔｆｏｕｒｓｙｓｔｅｍｓꎬｓｏｍｅｄｏｎｏｔｓｕｐｐｏｒｔｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ.Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒꎬｗｅｄｅｓｉｇｎａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｍｕｌｔｉ－ＧＮＳＳｄａｔａｑｕａｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓｓｏｆｔｗａｒｅꎬｗｈｉｃｈｃａｎｍｅｅｔｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｍｕｌｔｉ－ＧＮＳＳｄａｔａｑｕａｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓｆｒｏｍｓａｔｅｌｌｉｔｅꎬｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｐａｔｈｔｏｒｅｃｅｉｖｅｒ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｍｕｌｔｉ－ＧＮＳＳꎻａｎａｌｙｓｉｓｏｆｄａｔａｑｕａｌｉｔｙꎻｂｒｏａｄｃａｓｔｅｐｈｅｍｅｒｉｓｅｒｒｏｒꎻｐｓｅｕｄｏｒａｎｇｅｍｕｌｔｉｐａｔｈꎻｒｅｃｅｉｖｅｒｎｏｉｓｅꎻｚｅｒｏｂａｓｅｌｉｎｅ６９。
Anubis与TEQC软件在多模GNSS数据质量检查中的应用与对比分析
第40卷第4期2020年11月桂林理工大学学报Journal of Guilin University of Technology Vol.40No.4 Nov.㊀2020文章编号:1674-9057(2020)04-0762-08㊀㊀㊀㊀㊀doi:10.3969/j.issn.1674-9057.2020.04.014 Anubis与TEQC软件在多模GNSS数据质量检查中的应用与对比分析肖㊀燕1,周㊀飞2,唐诗华1,刘海锋3,蒲㊀伦1(1.桂林理工大学a.测绘地理信息学院;b.广西空间信息与测绘重点实验室,广西桂林㊀541006;2.广西壮族自治区基础地理信息中心,南宁㊀530023;3.武汉大学测绘学院,武汉㊀430079)摘㊀要:以桂林GLLG CORS基准站的观测数据为例,采用Anubis与TEQC两款软件对GPS㊁GLONASS㊁BDS和Galileo等多导航卫星系统的观测数据进行质量检查分析,通过比较,分析了观测数据的质量和Anu-bis与TEQC软件数据质量检查的能力㊂在此基础上,对Anubis的质量检查指标进行了可视化分析㊂结果表明:数据质量指标符合IGS经验值,两款软件检查结果相当,且具有各自的优势㊂但在多模数据质量检查可视化方面,相比TEQC软件,Anubis方法具有更多优点,可作为TEQC等质量检查分析软件的补充和扩展㊂关键词:数据质量;TEQC;Anubis;可视化中图分类号:P228.4㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标志码:A随着导航卫星系统的发展,用户已可获得GPS㊁GLONASS㊁BDS和Galileo等多模GNSS观测数据,测量精度要求也不断提高㊂目前常用的GNSS数据质量检查软件有TEQC㊁BNC(BKG Ntrip Client)及gfzrnx等㊂其中,TEQC软件可以对RINEX2格式的数据进行格式转换㊁数据编辑和质量检核等操作,但随着软件的维护更新,可视化文件由COM-PACT1升级为COMPACT3格式,从而导致传统的TEQC可视化的工具可能不再适用;与TEQC相比, BNC支持RINEX3格式,是基于Qt开发框架的开源软件,但是目前主要对传统信号㊁频点的数据质量进行分析,尚不支持对BDS的数据质量分析[1]; gfzrnx软件可以同时支持RINEX2和RINEX3格式,但软件不开源,且无法进行可视化分析[2]㊂由于各卫星系统的不断发展和完善,以及用户对精度的需求不断提高,解决多模数据质量检查及可视化分析的问题逐渐成为当今研究的热点㊂Anu-bis是由捷克共和国的Geodetic Observatory Pecny (GOP)研究机构基于G-Nut核心库开发的一款开源的命令行工具,可对所有可用GNSS星座的观测数据进行质量检查和可视化分析[3-4]㊂陈秀德等[5]利用Anubis对MGEX站数据进行检测,介绍并验证了Anubis的数据检查和可视化的主要功能㊂陈佳清等[6]利用G-Nut/Anubis软件对某市CORS观测数据质量进行检核,实现了GNSS数据质量检核可视化一键命令式解决,提供了丰富的数据质量检核指标㊂刘智强等[7]利用Anubis对JFNG站和HUEG站的实测GNSS数据进行质量分析,证实了Anubis用于GNSS数据质量分析具有操作简单㊁评价内容丰富㊁图形化好㊁代码开源等优点㊂康朝虎等[8]利用Anubis对多系统GNSS观测数据进行预处理,并对其单点定位精度㊁多路径误差㊁信噪比进行了可视化分析㊂鉴于此,本文首先介绍了质量检查的关键指标,在此基础上利用Anubis对CORS㊀收稿日期:2019-07-30㊀基金项目:国家自然科学基金项目(41864002);广西自然科学基金项目(2018GXNSFAA281279);广西空间信息与测绘重点实验室开放基金项目(15-140-07-05;16-380-25-13);广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(KY2016YB823)㊀作者简介:肖㊀燕(1993 ),女,硕士,研究方向:数据预处理及平差,yan@㊂㊀通讯作者:唐诗华,博士,教授,58650875@㊂㊀引文格式:肖燕,周飞,唐诗华,等.Anubis与TEQC软件在多模GNSS数据质量检查中的应用与对比分析[J].桂林理工大学学报,2020,40(4):762-769.基准站GNSS 观测数据进行质量检查,将结果与TEQC 软件对比分析,研究了两款软件的差异㊂此外,对Anubis 的可视化分析研究表明,Anubis 可实现对多模GNSS 数据的质量检查,并且可提供丰富的可视化分析手段,对于CORS 站等多模数据质量检查和控制具有一定的参考价值㊂1㊀质量检查指标观测数据质量是确保GNSS 定位精度的前提,而GNSS 观测数据的质量可从数据有效率㊁周跳㊁多路径效应㊁电离层延迟变化率以及信噪比等指标反映出来㊂数据有效率是表征基准站有效观测值和评估数据完整性的指标,根据观测时设置的卫星截止高度角及相应时段的卫星星历,可计算理论上能接收的卫星观测值个数N 0,然而实际上由于观测环境和接收设备的影响,在该时段接收到的观测个数N 1与理论值不相等[9],该差异可通过数据有效率R 衡量㊀㊀㊀㊀㊀㊀R =N 1/N 0㊂(1)多路径效应是在发射导航信号的卫星㊁接收机天线及天线附近物体之间构成的某种相对空间关系的环境下产生的合成信号相对于直达接收机天线信号的一种延迟现象[10]㊂这种延迟信号由于其对波长的依赖性而导致每种类型的GNSS 信号具有不同的测量误差,且直接反映了基准站周围的环境质量,因此是衡量GNSS 观测数据质量的重要指标之一㊂计算L 1㊁L 2载波多路径效应[11]:㊀MP 1=P 1-1+2α-1()φ1λ1+2α-1()φ2λ2;(2)㊀MP 2=P 2-2αα-1()φ1λ1+2αα-1-1()φ2λ2㊂(3)其中:MP 1㊁MP 2分别表示L 1和L 2载波上的多路径效应对伪距和相位影响的综合指标;P 1㊁P 2分别表示L 1㊁L 2两波段上的伪距观测值;φ1㊁φ2分别表示L 1㊁L 2载波相位观测值;λ1㊁λ2分别代表L 1㊁L 2载波的波长;α表示L 1㊁L 2两波段频率f 1和f 2之比的平方,即α=(f 1/f 2)2㊂周跳是指接收机在跟踪卫星过程中,由于某种原因发生信号失锁,导致载波相位观测中整周计数不连续,进而使相关观测值较正常值出现一个整数周的跳跃,可用o /slps 值或CSR 来表示周跳情况[14]㊀㊀㊀㊀㊀周跳=o /slps ,(4)㊀㊀㊀㊀㊀CSR =1000o /slps,(5)式中:o 为观测值个数;slps 为周跳次数㊂本文对CORS 站数据质量的评价主要选取了数据有效率㊁多路径效应㊁周跳等3项指标㊂数据有效率应保持在90%以上[12],如果低于一定比例,则说明数据的完整性不足,有必要系统地分析外部环境因素㊂国际GNSS 服务组织(IGS)的数据质量检测分析显示,对于多路径效应而言,2/3的IGS 站的MP 1和MP 2平均值分别小于0.5和0.75m [13-14]㊂此外,超过半数的IGS 站的每千历元的周跳CSR 平均值小于5,观测值与周跳o /slps 的值大于200,2/3以上的CSR 平均值是在10以下㊂根据IGS 的经验标准以及具体的工程要求,若某一指标超限或者多个指标均接近限值,则可认为该数据的质量不佳,可根据实际需要对其进行剔除或降权㊂2㊀算例分析2.1㊀TEQC 与Anubis 质量检查为了进行两款软件的质量检查对比分析,一致采用广西桂林市GLLG CORS 基准站的2019年1月1 7日共7d 的全天观测数据进行质量检查对比,数据采样间隔为15s(采样间隔可根据实际要求进行设置),根据高度角设置原则[15],本次将卫星截止高度角设为10ʎ,接收机型号为TRIMBLE NETR9,天线类型为扼流圈天线㊂TEQC 质量检查命令为:teqc ㊀+qc ㊀+plot㊀-nav GLLG ∗∗∗∗.19n ㊀GLLG ∗∗∗∗.19o㊂Anubis 质量检查命令为:Anubis ㊀-x anub-2.1.2.cfg-l ㊀process.log㊂其中,anub-2.1.2.cfg 为配置文件,与TEQC 的默认配置不同,Anubis 提供了可文本编辑的配置文件,且在使用前需要对其设置质量检查的数据文件名和生成的质量检查报告名㊂表1列出了2019.2.25版本的TEQC 以及2.2.4版本的Anubis 质量检查生成的文件㊂在质量检查时,TEQC 步骤简单,可以直接输入命令进行质量检查,TEQC 分别从卫星仰角㊁方位角㊁多径效应㊁电离层延迟误差㊁电离层延迟率和信噪比等因367第4期㊀㊀㊀㊀㊀肖㊀燕等:Anubis 与TEQC 软件在多模GNSS 数据质量检查中的应用与对比分析表1㊀TEQC 和Anubis 质量检查生成的文件Table 1㊀Files of quality inspection by TEQC and Anubis文件说明文件名后缀TEQC Anubis质量检查报告文件∗.S 卫星方位角文件∗.azi 电离层延迟变化∗.d12卫星高度角文件∗.ele ∗.xtr L 1~L 2电离层延迟∗.i12∗.xqcL 1载波的多路径效应∗.m12L 2载波的多路径效应∗.m21L 1观测值的信噪比文件∗.sn1L 2观测值的信噪比文件∗.sn2素全方位分析GNSS 观测数据的质量㊂与TEQC 相比,Anubis 在进行质量检查时,需要配置默认文件,但同样可以进行多方面的数据质量分析,其质量检查报告的所有指标包含在.xtr 和.xqc 两个文件中㊂以2019年第1天为例,图1展示了两款软件的质量检查报告文件的部分摘要内容㊂两款软件一致列出了观测数据各项质量指标:数据观测的开始时间为00:00:00,结束时间为23:59:45,采样间隔为15s,采样时长为24h㊂对于实际采样数,TEQC 和Anubis 计算的实际观测数据相差较小,图1㊀质量检查报告文件摘要内容对比Fig.1㊀Comparison of summary content of qualityinspection report files分别为85504和88214,然而由于两款软件的期望采样数不一样(分别是88429和111442),因此其报告的数据有效率相差较大,分别为97%和74%㊂两款软件报告的周跳o /slps 也相差较大,分别为42752和1116㊂Vaclavovic 等[4]研究表明,导致这些结果的原因是软件设置的期望值和计算方法不一样㊂此外,从多路径来看,由于在本次实验中,TEQC 没有分开计算GPS 和GLONASS 等不同星座的多路径值,MP 1㊁MP 2分别为0.39㊁0.40m;而Anubis 则默认对不同星座进行了分别计算,GPS 的MP 1㊁MP 2分别为28.9㊁29.4cm,GLO-NASS 的为46.2和39.3cm㊂为了进一步对比研究Anubis 与TEQC 的质量检查精度,本文以TEQC 的采样期望值为标准,采用式(1)和式(4),在Anubis 报告文件的基础上,分别重新计算了数据有效率Ratio 和周跳o /slps ㊂此外,将Anubis 软件计算的不同星座的多路径值取平均值代表这次观测的多路径值,结果见表2㊂可以看出,TEQC 和Anubis 两款软件计算的质量检查指标几乎一致,但是,对于数据有效率和周跳两个指标,Anubis 的计算值均比TEQC 的大,而对于剩下的其他指标(CSR 和多路径指标),Anubis 的计算值均比TEQC 的小,说明在质量检查方面,如果按TEQC 的期望采样率计算,Anubis质量检查指标相比TEQC 宽松 ,且两者的检查仍相差不大㊂2.2㊀Anubis 可视化分析TEQC 和Anubis 都可对质量检查结果进行可视化分析,其中TEQC 需借助第三方软件(如QC-VIEW 等)对质量检查文件进行可视化㊂Anubis 相比TQEC 更为便捷,且可从更多角度对质量检查结果进行可视化,可视化命令为:plot_Anubis.pl -ifile表2㊀TEQC 与重新计算的Anubis 质量检查结果统计对比Table 2㊀Statistical comparison between TEQC and recalculated Anubis quality inspectionDay Ratio /%TEQC Anubis o /slpsTEQCAnubisCSRTEQC Anubis MP 1/mTEQC Anubis MP 2/mTEQC Anubis 2019-01-01979942752441070.020.020.390.380.400.342019-01-02969910498109650.100.090.390.380.400.342019-01-0395*******125400.080.080.390.380.400.352019-01-049699567158770.180.170.400.380.400.342019-01-059699406642100.250.240.400.380.410.352019-01-069699263827470.380.360.410.370.420.342019-01-07969942372440160.020.020.390.380.400.35467桂㊀林㊀理㊀工㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀2020年ANUBIS.xtr -plot = anubis.png -all -all -title =SITE [YEAR:DOY] ㊂其中,plot_Anubis.pl 为A-nubis 开发的可视化工具,ANUBIS.xtr 为Anubis 生成的质量检查报告,命令后半部分为一系列可设置的绘图参数㊂本文选取2019年第27天GLLG 站24h 的数据对Anubis 可视化进行研究㊂图2统计了各星座对应时刻的可见卫星数,BDS和GPS 的全天时刻可见卫星数均相比GLONASS 和Galileo 多㊂结合图3可看出,该接收机对北斗系统仅接收到BDS-2的卫星,未接收到BDS-3的卫星,其中横轴为卫星编号,竖轴为卫星可用的码或相位频段数㊂图4为各星座的天球轨迹图,横轴为卫星方位角,竖轴为高度角㊂BDS㊁Galileo㊁GLONASS㊁GPS 四大星座的高度截止角均为10ʎ㊂由于GPS 和GLONASS 发展较早,建设已完善,天球轨迹全球分布较为均匀,而BDS 首先面向亚太地区提供服务,逐渐扩展到全球,在2019年系统还未完全建成,因此BDS 和卫星数较少的Galileo 星座的天球轨迹示意图分布较稀疏和不均匀,但因CORS 位于国内,属于目前BDS 的主要服务区,因此图2中BDS 对应时刻的可见卫星数仍比GPS 略多㊂由图3可知,本次观测到的BDS 星座的卫星总数为15颗,结合图2分析,CORS 站每小时平均能观测到BDS 卫星数为11~12颗;而观测到GPS星座的卫星总数为31颗,CORS 站每小时平均观测到的GPS 卫星数为8~9颗㊂由此可见,在国内BDS 同一颗卫星的利用率相比其他星座更高㊂图5a 展示了各星座对应波段观测到的卫星数,图5b 图3㊀各星座的卫星统计Fig.3㊀Satellite statistics for eachconstellation图2㊀各星座的多频(彩色)/单频(灰色)可见卫星柱状图Fig.2㊀Multi /single frequency visible satellite histograms for each constellation567第4期㊀㊀㊀㊀㊀肖㊀燕等:Anubis 与TEQC 软件在多模GNSS 数据质量检查中的应用与对比分析图4㊀星座天球轨迹示意图Fig.4㊀Illustration of constellation celestial trajectory为用户选定的高度角下和水平高度角下可观测的卫星个数占比,其中彩色标定的是用户设定高度角下的可观测卫星个数占总体该频段下理论观测个数的比值,黑色标记用户设定高度角为水平时的可观测卫星个数占总体该频段下理论观测个数的比值,该图展示了不同测距码和载波频段对应的设定高度角下与不设定高度角下所能观测到卫星个数占整体个数的情况㊂可见不管是卫星数还是观测角,GPS的C1㊁C2码㊁L1㊁L2载波以及S1㊁S2波段观测到的卫星数量相比GPS其他波段的多,观测高度角范围则比其他波段的更大,而其他星座的各波段的观测情况相当㊂图5c展示了不同高度角下的可见卫星数占比㊂图6给出了各卫星星座的数据质量统计汇总信息,主要包括数据可用率㊁数据剔除比率㊁剔除的单频观测数,以及由历元㊁卫星失锁和信号扰动导致的周跳数量以及多路径效应㊂从图6a可看出, GLLG站当天的观测完整历元数达到100%,为了确保观测数据的质量,Anubis对单频观测值进行了剔除并且统计;图6b结合图2可知该卫星星座某些时刻可见卫星为单频卫星,由此导致Anubis 删除了约1900个GLONASS的单频观测数据,删除率较高;图6c可知,GPS㊁Galileo和BDS均出现了较少的信号中断丢失,这反映了观测环境变差,此外,GLONASS卫星数据还出现了周跳和失锁的现象;图6d展示了选定频段的多路径值,在本次观测中的Galileo㊁BDS和GPS的多路径值相当,而GLONASS的多路径值略大㊂从质量检查结果图7a多路径RMS统计结果来图5㊀观测卫星数统计图Fig.5㊀Statistics of satellites observation667桂㊀林㊀理㊀工㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀2020年图6㊀观测数据质量整体统计Fig.6㊀Overall statistics of observed dataquality图7㊀质量检查结果图Fig.7㊀Quality inspection results看,各星座的多路径大小顺序为:Galileo <BDS <GPS<GLONASS;图7b 为信噪比检查结果可知,观测信号的信噪比除S2W 外基本在40dBHz 以上,说明GLLG 站数据质量较稳定㊂由图8a 各方位的定位精度统计图可知,GPS和Galileo 的定位精度较好,且各星座在U 方向的定位误差均大于其他方向㊂图8b 为偏差气泡图,中心为0m 偏差,离中心越远,偏差越大㊂可知GPS 和Galileo 的点相对于集中,说明偏差较小,而GLONASS 和BDS 的相对分散,点不均匀,说明偏差较大,且性能相对不稳定㊂图8㊀单点定位在二维平面的离散度统计Fig.8㊀Discretness statistics of single point in 2D plane图9展示了不同频段的多路径时间序列(GPSM2X㊁GPSM1C㊁GPSM5X㊁GPSM2W 为GPS 不同波段多路径;GLOM1C㊁GLOM2P㊁GLOM2C 为GLONASS 不同波段多路径;GALM7X㊁GALM1X㊁GALM5X㊁GALM8X 为Galileo 不同波段多路径;BDSM2X㊁BDSM7X 为BDS 不同波段多路径),通过分析时间序列可了解观测数据在当天的不同时刻的质量情况,有利于决策测量时间㊂BDS 的L 2波段的多路径值在20:00,出现了较密集的圆点,说明这一时间出现了较大的多路径值㊂此外,其他星座的不同波段也在08:00后和20:00前出现较密集的圆点的概率较大,说明这些时间段的观测质量相比其他时段略差㊂图10反映了信噪比随时间的变化㊂点越密集,反映信噪比越高,数据质量越好㊂GPS㊁GLONASS 和Galileo 三卫星的信噪比图呈现出中间大两头小的趋势,具体来说,测站早上05:00 08:00和下午17:00 20:00这两段时间信噪比降低,导致这一现象的具体原因有待下一步研究㊂767第4期㊀㊀㊀㊀㊀肖㊀燕等:Anubis 与TEQC 软件在多模GNSS 数据质量检查中的应用与对比分析图9㊀各卫星星座的多路径效应时间序列Fig.9㊀Schematic diagrams of multipath effect time series of different bands of each satelliteconstellation图10㊀各卫星星座的信噪比时间序列Fig.10㊀Schematic diagrams of time-series statistics of SNR of different bands in each system867桂㊀林㊀理㊀工㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀2020年3㊀结束语本文研究了利用Anubis 进行质量检查及可视化的方法,通过与TEQC 质量检查结果对比,发现TE-QC 与Anubis 在质量检查方面各具优势,TEQC 具有质量检查快速㊁分析内容全面等优点;Anubis 则可以支持RINEX3格式的数据,且具有质量检查结果比TEQC 宽松,但差异不大的优点㊂在此基础上,利用Anubis 对CORS 站1d 的观测数据进行质量检查和可视化分析,结果表明Anubis 能够从卫星星座㊁信号波段以及观测数据质量指标等各方面进行详细分析,且提供了多路径和信噪比的时间序列图,因而能够对观测数据的质量随时间变化的情况进行分析,可为测量作业的时间安排提供一定的参考依据㊂根据实际应用的具体需求,对Anubis 进行二次开发和软件封装是接下来的研究工作㊂参考文献:[1]Stürze A,Mervart L,Weber G,et al.The new version 2.12of BKG Ntrip Client (BNC)[C]//EGU General AssemblyConference,Vienna Austria,2016.[2]苏行.iGMAS 监测接收机数据质量分析方法及软件设计[D].西安:中国科学院国家授时中心,2014.[3]V clavovic P,DouŠa J.New features of Anubis tool for GNSSdata quality monitoring [C ]//The 26th IUGG Assembly,Prague,Czech Republic,2015.[4]Vaclavovic P,Dousa J.G-Nut /Anubis:open-source tool formulti-GNSS data monitoring with a multipath detection for newsignals,frequencies and constellations [M ]//IAG 150Years,Proceedings of the 2013IAG Scientific Assembly,Potsdam,Germany.New York:Springer,2015:775-782.[5]陈秀德,贾小林,朱永兴,等.一种多GNSS 的数据质量检测工具 Anubis [J ].测绘地理信息,2018,43(3):24-27.[6]陈佳清,易卫兵,刘熙添,等.基于G-Nut /Anubis 的GNSS 数据质量检核可视化分析[J].测绘地理信息,2018,43(5):50-54.[7]刘智强,鲁哲宇,张成龙,等.Anubis 用于GNSS 数据质量分析[J].工程勘察,2018,46(11):69-73.[8]康朝虎,刘宁,田永瑞,等.Anubis 在GNSS 数据质量可视化分析中的应用[J].导航定位学报,2018,6(4):105-111.[9]王开锋,王勇.GNSS 数据质量检查工具TEQC 与Spider-QC 功能对比[J].测绘通报,2018(6):148-152.[10]夏林元.GPS 观测值中的多路径效应理论研究及数值结果[D].武汉:武汉大学,2001.[11]Guo J Y,Li G W,Kong Q L,et al.On site pseudorangemultipath effect on GPS surveying [M]//Principle and ap-plication progress in location-based services.New York:Springer,2014:107-120.[12]Zuo X Q,Bu J W,Li X X,et al.The quality analysis ofGNSS satellite positioning data [J ].Cluster Computing,2018,22(3):6693-6708.[13]陈超贤,陈光,王青平,等.福建GPS 连续观测台网数据质量检测与分析[J].大地测量与地球动力学,2014,34(4):17-20.[14]李军,王继业,熊熊,等.东北亚地区GPS 观测数据质量检测和分析[J].武汉大学学报(信息科学版),2006,31(3):209-212.[15]任超,黄惠.GPS 接收机天线相位中心随不同截止卫星高度角变化对基线的影响[J].桂林理工大学学报,2014,34(03):495-498.Application and comparative analysis of Anubis and TEQC softwarein multimode GNSS data quality inspectionXIAO Yan 1,ZHOU Fei 2,TANG Shi-hua 1,LIU Hai-feng 3,PU Lun 1(1.a.College of Geomatics and Geoinformation;b.Guangxi Key Laboratory of Spatial Information and Geomatics,Guilin University of Technology,Guilin 541006,China;2.Geomatics Center of Guangxi,Nanning 530023,China;3.School of Geomatics,Wuhan University,Wuhan 430079,China)Abstract :From the observation data of GLLG CORS base station in Guilin,the Anubis and TEQC software were used to check and analyze the quality of the observation data of GPS,GLONASS,BDS and Galileo navigation satel-lite systems.By comparison,the quality of the observation data and the ability of data quality checking of Anubis and TEQC softwares are analyzed.On this basis,the quality inspection indicators of Anubis are visualized and an-alyzed.The results show that the data quality index accords with IGS experience value,and the checks results of the two softwares are similar.Both of them have their own advantages.However,compared with TEQC software,A-nubis method has more advantages in the visualization of multi-mode data quality inspection.It can be used as a supplement and extension of TEQC for other quality inspection and analysis software.Key words :data quality;TEQC;Anubis;visualization967第4期㊀㊀㊀㊀㊀肖㊀燕等:Anubis 与TEQC 软件在多模GNSS 数据质量检查中的应用与对比分析。
GNSS测量数据处理的技巧与数据分析方法
GNSS测量数据处理的技巧与数据分析方法导语：GNSS（全球导航卫星系统）已经成为现代测量领域中不可或缺的工具。
它能够提供高精度、全球覆盖的位置信息，为地理信息系统、测量工程和导航应用等领域提供了广阔的应用前景。
然而，为了最大程度地提取出GNSS测量数据中的有用信息，我们需要运用一些技巧和方法来处理和分析这些数据。
本篇文章将介绍一些关键的技巧和方法，帮助读者更好地进行GNSS测量数据处理和分析。
一、数据预处理在进行GNSS测量数据处理之前，首先需要对原始数据进行预处理。
这包括对数据进行质量控制、去除异常值和噪声等。
质量控制可以通过检查数据的卫星可见性和信号强度来实现。
通常情况下，我们只选择可见卫星数量较多且信号质量较好的数据进行后续处理。
异常值和噪声的去除可以通过利用滤波算法来实现，如卡尔曼滤波、最小二乘滤波等。
这些预处理方法可以显著提高数据的精度和准确性，为后续分析奠定基础。
二、数据解算数据解算是GNSS测量数据处理的核心步骤之一。
它的目标是通过观测数据来估计GNSS接收器的位置、钟差等参数。
常见的数据解算方法有单点定位和差分定位。
单点定位是利用单一接收器的观测数据来计算接收器的位置。
差分定位则是利用多个接收器的观测数据来消除测量误差，从而提高位置解算的精度。
差分定位方法包括实时差分和后处理差分。
实时差分能够实时提供高精度的位置信息，而后处理差分则可以通过将观测数据与参考站数据配对来进一步提高精度。
三、数据分析一旦完成了数据解算，我们就可以进行数据分析来探索数据的特征和规律。
数据分析可以帮助我们了解数据的分布、趋势和相关性等。
常见的数据分析方法包括统计分析和空间分析。
统计分析可以利用统计学原理来描述和解释数据的特征。
例如，我们可以计算数据的均值、方差、标准差等统计指标，以了解数据的分布情况。
空间分析则是利用地理信息系统（GIS）工具来处理和分析地理空间数据。
它包括点型、线型和面型数据的查询、叠加分析和空间关系分析等。
《2024年多模GNSS融合精密定轨理论及其应用研究》范文
《多模GNSS融合精密定轨理论及其应用研究》篇一一、引言随着全球导航卫星系统（GNSS）技术的快速发展，多模GNSS融合精密定轨技术在航空航天、地球科学、交通物流等领域的应用越来越广泛。
多模GNSS融合技术能够综合利用不同类型、不同频段的卫星信号，提高定位精度和可靠性。
本文将介绍多模GNSS融合精密定轨理论的基本原理，并探讨其在实际应用中的效果和价值。
二、多模GNSS融合精密定轨理论1. 基本原理多模GNSS融合精密定轨理论基于GNSS观测数据，通过数学模型和算法，实现卫星轨道的精确测定。
该理论包括观测方程、卫星轨道模型、地球引力模型、大气模型等多个部分。
其中，观测方程用于描述卫星与接收机之间的信号传播过程，卫星轨道模型用于描述卫星的运动规律，地球引力模型和大气模型则用于考虑地球引力和大气对卫星运动的影响。
2. 关键技术（1）多模GNSS信号处理技术：该技术能够同时处理不同类型、不同频段的GNSS信号，提高定位精度和可靠性。
（2）精密定轨算法：该算法基于观测方程和卫星轨道模型，通过迭代计算，实现卫星轨道的精确测定。
（3）误差分析与修正技术：该技术能够分析并修正观测数据中的各种误差，如多路径效应、电离层延迟等，进一步提高定位精度。
三、多模GNSS融合精密定轨技术的应用1. 航空航天领域多模GNSS融合精密定轨技术在航空航天领域具有广泛应用。
例如，在卫星导航系统中，该技术可用于卫星的精密定轨和姿态确定，提高卫星导航的准确性和可靠性。
在载人航天任务中，该技术可用于航天器的精确入轨和轨道控制，确保航天器的安全和稳定运行。
2. 地球科学领域在地球科学领域，多模GNSS融合精密定轨技术可用于地球动力学研究、地球重力场测量、大气和海洋遥感等领域。
通过该技术，可以精确测定地球的形状、大小和内部结构，了解地球的物理性质和运动规律。
同时，该技术还可以用于监测地球表面的形变、地震活动等地质灾害，为地球科学研究提供重要支持。
使用GNSS进行测绘数据的质量控制与评估
使用GNSS进行测绘数据的质量控制与评估随着科技的不断进步和发展，全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）已经成为现代测绘领域中不可或缺的工具之一。
GNSS技术通过通过卫星信号进行地理位置定位和导航，广泛应用于测绘、地理信息系统和导航等领域。
然而，在实际应用过程中，如何保证测绘数据的质量一直是一个重要的问题。
本文将从GNSS的原理和误差源出发，讨论如何进行测绘数据的质量控制与评估。
首先，了解GNSS的原理是进行数据质量控制的关键。
GNSS是通过与地面上的接收机进行通信，接收并处理卫星发射的信号，从而获取精准的位置和时间信息。
常见的GNSS系统包括美国的GPS系统、俄罗斯的格洛纳斯系统和中国的北斗系统等。
要保证测绘数据的精度，首先需要准确理解GNSS工作的基本原理，熟悉接收机的设置和操作。
然而，由于各种各样的误差源，GNSS测量中不可避免地会出现一定的误差。
了解和识别这些误差源是进行质量控制的关键。
常见的GNSS误差包括大气误差、多路径效应、定位误差和钟差等。
大气误差是由于电离层和对流层对信号的影响而引起的，可通过差分技术进行校正。
多路径效应是由于卫星信号在传播过程中与建筑物、地形和水体等物体发生反射而产生的，可通过选择合适的接收机和天线进行减少。
定位误差是由于观测值的随机误差和系统误差引起的，可通过运用精确的模型和算法进行消除。
而钟差是由于卫星钟和接收机钟之间的差异导致的，可通过使用精确的时间源进行校正。
只有充分了解这些误差源，并且有相应的控制和纠正方法，才能有效地提高测绘数据的质量。
在进行GNSS测量时，正确的数据处理方法也是保证测绘数据质量的重要环节。
数据处理常常包括数据预处理、定位计算、数据调整与解算等步骤。
数据预处理主要是进行数据编辑、筛选和筛除异常值等操作，确保原始数据的可靠性和准确性。
定位计算是指利用接收机观测的卫星信号进行测量值的计算，得到初始的测量结果。
GNSS数据处理与精度评定的方法与技巧
GNSS数据处理与精度评定的方法与技巧引言全球导航卫星系统（GNSS）已经成为现代定位、导航和时间同步的主要技术。
无论是航空航天领域还是智能交通系统，GNSS的精度评定都是至关重要的。
本文将介绍GNSS数据处理的方法和一些常用的精度评定技巧。
一、GNSS数据处理方法1. 基线解算基线解算是利用多个卫星接收器接收到的信号，通过计算卫星的位置与接收器的位置之间的距离差异来确定接收器的精确位置。
这种方法可以提供更准确的位置信息。
2. 数据滤波数据滤波是通过应用数字滤波器来删除或减小GNSS数据中的噪声和干扰。
常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波和带通滤波。
这些滤波方法可以提高GNSS数据的精度，并减少误差。
3. 载波相位观测载波相位观测是一种更精确的GNSS数据处理方法。
它利用卫星信号的相位信息来计算接收器的位置。
相比于伪距观测，载波相位观测可以提供更高的精度。
二、精度评定技巧1. 扩展精度评定（DOP）DOP是衡量GNSS定位精度的指标。
它通过计算观测方向的几何因素来确定接收器的定位误差。
DOP的值越小，定位精度越高。
2. 基线长度基线长度是指GNSS接收器测量数据的距离。
通过测量多个数据点的基线长度，可以评估GNSS系统的精度。
较短的基线长度通常意味着更准确的定位结果。
3. 数据残差分析数据残差分析是一种常用的精度评定技巧。
它通过分析GNSS观测数据与理论模型之间的差异来评估定位精度。
如果存在较大的残差，可能意味着有干扰或系统错误。
4. 动态精度评定动态精度评定是指在移动状态下评估GNSS定位精度。
通过在不同速度和方向下进行测试，可以评估GNSS系统在不同条件下的性能。
结论GNSS数据处理是一项复杂而重要的任务，它影响着定位和导航的准确性。
采用适当的数据处理方法和精度评定技巧，可以提高GNSS系统的性能。
虽然本文只是简要介绍了一些方法和技巧，但希望能为读者提供参考，为GNSS数据处理与精度评定提供一些启示。
GNSS多频数据质量分析软件设计与实现
GNSS多频数据质量分析软件设计与实现李俊毅;邓启林;李军正【摘要】在GNSS导航和定位过程中,GNSS数据质量的好坏直接影响着GNSS的导航定位精度.目前能够比较全面的分析GNSS数据质量的软件以Teqc最为出名,但Teqc是一个控制台程序,操作不便,且对我国北斗导航系统的数据格式不支持,已经不能满足当前GNSS数据质量分析的需求.本文从实际需求出发,设计实现一套多频数据质量分析软件,可以从数据观测噪声、几何精度因子、电离层延迟、对流层延迟、多路径、伪距平滑残差等多个方面对观测数据进行质量分析,能够满足当前对于北斗系统数据质量分析的要求.【期刊名称】《全球定位系统》【年(卷),期】2016(041)002【总页数】5页(P55-59)【关键词】数据质量;电离层延迟;对流层延迟;多路径【作者】李俊毅;邓启林;李军正【作者单位】信息工程大学导航与空天目标工程学院,郑州450002;61243部队,乌鲁木齐830006;信息工程大学导航与空天目标工程学院,郑州450002【正文语种】中文【中图分类】P228.4GNSS设备由于在体积、重量、价格、自动化程度等方面具有巨大优势,目前已经广泛应用于交通运输、农林、渔业、灾害监测与预报、工程测量、海洋测绘、气象学等各个行业领域。
随着应用的领域拓展,GNSS设备也面临着各种各样的观测条件,而GNSS信号在传播、测量过程会受到多种误差源的影响,为了给用户可靠的导航、定位或授时服务,非常有必要对GNSS数据质量分析、修正以确保用户可以获得满意的服务。
目前国外的主流数据质量分析软件主要针对的是GPS、GLONASS 的观测数据,对于我国的北斗数据支持不好[1-5]。
一些国内厂商开发的软件通用性较差,因此,必要研制一套通用性较强,能够很好兼容北斗数据质量分析的软件。
基于这个目的本人设计实现了一套GNSS多频数据质量分析软件。
1.1 多路径效应误差多路径效应是指GNSS接收机除了直接收到的卫星信号之外,还收到经其他物体反射的卫星信号,两种信号的叠加会使观测结果偏离“真值”,这种现象称之为多路径效应,带来的影响常称为多路径误差[6]。
《2024年多模GNSS融合精密定轨理论及其应用研究》范文
《多模GNSS融合精密定轨理论及其应用研究》篇一一、引言随着全球导航卫星系统（GNSS）技术的快速发展，多模GNSS融合精密定轨技术已经成为现代导航定位领域的重要研究方向。
该技术能够综合利用多种模式的GNSS信号，实现更精确的定位、导航和授时。
本文将介绍多模GNSS融合精密定轨理论的基本原理、方法及其在应用领域的研究进展。
二、多模GNSS融合精密定轨理论多模GNSS融合精密定轨理论是指利用多种模式的GNSS信号，通过数据处理和分析，实现精确的卫星轨道确定和定位的技术。
该理论主要包括以下几个方面：1. GNSS信号模型：GNSS信号模型是描述GNSS卫星发射信号特性的数学模型。
不同模式的GNSS信号具有不同的信号特性和传播规律，因此需要根据实际情况建立相应的信号模型。
2. 观测数据处理：观测数据处理是多模GNSS融合精密定轨技术的核心。
通过对GNSS卫星的观测数据进行分析和处理，可以获得卫星的位置和速度等信息。
这些信息被用于后续的卫星轨道确定和定位计算。
3. 卫星轨道确定：卫星轨道确定是根据观测数据和相应的算法，计算出GNSS卫星的精确轨道。
该过程需要考虑多种因素，如地球引力、大气阻力、卫星姿态等。
4. 定位算法：定位算法是根据卫星轨道信息和观测数据，计算出用户的位置和速度等信息。
常用的定位算法包括卡尔曼滤波、最小二乘法等。
三、多模GNSS融合精密定轨方法多模GNSS融合精密定轨方法主要包括以下几个方面：1. 数据预处理：对GNSS观测数据进行预处理，包括数据格式转换、数据质量评估、异常值剔除等。
2. 卫星钟差校正：对GNSS卫星的钟差进行校正，以提高定位精度。
3. 多模信号融合：将不同模式的GNSS信号进行融合，以提高定位的可靠性和精度。
4. 精密定轨计算：根据卫星轨道确定算法和定位算法，进行精密定轨计算，得到精确的卫星轨道和用户位置信息。
四、应用领域研究进展多模GNSS融合精密定轨技术在实际应用中取得了显著的成果，广泛应用于导航定位、地理信息获取、气象预报等领域。
使用GNSS进行高精度测量的方法与技巧
使用GNSS进行高精度测量的方法与技巧导语：随着技术的不断进步，全球导航卫星系统（GNSS）已经成为各行各业中高精度测量的重要工具。
本文将介绍使用GNSS进行高精度测量的一些方法和技巧，旨在帮助读者更好地理解和应用GNSS技术。
一、GNSS基础知识GNSS是由一组卫星组成的系统，通过卫星信号与接收器之间的距离和时间进行测量，从而实现高精度的定位和导航。
目前常用的GNSS系统有美国的GPS、俄罗斯的GLONASS、欧洲的Galileo和中国的北斗。
在进行高精度测量时，至少需要同时接收4颗卫星的信号来解算三维坐标。
二、选择合适的技术和设备在选择使用GNSS进行高精度测量之前，需要根据具体的测量需求选择合适的技术和设备。
两种常用的技术是实时差分和后处理。
实时差分可以在测量过程中实时校正误差，精度较高；后处理则是在测量完成后进行数据处理，精度可能相对较低。
而设备方面，需要选择对应的GNSS接收器和天线，并确保其具备高灵敏度和精确的时钟同步能力。
三、建立测量参考系和控制网在进行高精度测量之前，建立准确的测量参考系和控制网是必要的。
通过使用测量基准点和控制点，可以确保测量结果的可靠性和一致性。
同时，需要考虑到测量现场的地形和环境特点，选择合适的控制点布设方法。
在建立测量参考系和控制网时，还需要进行必要的精度评定和标定。
四、优化观测策略在进行GNSS测量时，优化观测策略可以提高测量的精度和可靠性。
首先，需要选择合适的观测时间段，避免夜间和恶劣天气等影响观测质量的因素。
其次，要根据需要选择观测的卫星数量，并尽量避免遮挡物和多路径效应的干扰。
最后，要根据具体的测量任务选择合适的接收器运行模式和观测模式，以提高数据的质量和精度。
五、数据处理和精度评定在进行GNSS测量后，需要进行数据处理和精度评定。
数据处理包括载波相位观测值的差分和解算，以及坐标转换和平差等过程。
而精度评定可以通过使用相对论差评定、残差分析和可重复测量等方法进行。
《2024年多模GNSS融合精密定轨理论及其应用研究》范文
《多模GNSS融合精密定轨理论及其应用研究》篇一一、引言随着全球导航卫星系统（GNSS）技术的快速发展，多模GNSS融合精密定轨技术已经成为现代导航定位的重要手段。
多模GNSS融合定轨技术结合了多种卫星信号的优点，通过精确处理和计算，实现高精度的定位和定轨。
本文将深入探讨多模GNSS融合精密定轨的理论基础、技术手段及其应用研究。
二、多模GNSS融合精密定轨理论基础多模GNSS融合精密定轨技术主要基于卫星信号的传播特性和地球动力学原理。
该技术综合利用了不同卫星系统的信号，如GPS、GLONASS、Galileo等，通过分析信号的传播时间、频率、相位等信息，实现高精度的定位和定轨。
在理论方面，多模GNSS融合精密定轨技术主要涉及以下几个关键点：1. 卫星信号传播模型：研究卫星信号的传播特性，包括大气层影响、多路径效应等，建立精确的传播模型。
2. 观测数据处理：对接收到的卫星信号进行预处理和优化，提取出精确的观测数据。
3. 轨道计算方法：利用地球动力学原理和观测数据，通过卡尔曼滤波、最小二乘法等算法进行轨道计算。
三、多模GNSS融合精密定轨技术手段多模GNSS融合精密定轨技术主要采用以下技术手段：1. 多系统融合：通过接收不同卫星系统的信号，实现多模GNSS融合，提高定位和定轨的精度。
2. 信号处理：采用先进的信号处理算法，如载波相位观测、伪距观测等，提取出精确的观测数据。
3. 精密定轨算法：利用地球动力学原理和观测数据，采用卡尔曼滤波、最小二乘法等算法进行轨道计算。
4. 数据质量控制：对观测数据进行质量评估和筛选，剔除异常数据，提高定位和定轨的可靠性。
四、多模GNSS融合精密定轨应用研究多模GNSS融合精密定轨技术在多个领域具有广泛的应用价值，如航空航天、地理信息、无人驾驶等。
以下是几个典型的应用案例：1. 航空航天领域：多模GNSS融合精密定轨技术可应用于卫星导航、卫星测控等领域，提高卫星定位和定轨的精度。
GNSS全自动解算软件研发及精度评估
按照载波相位差分（双差）解算原理，顾及观测 数据噪声自动剔除、电离层、对流层和多路径等误差，
利用 Kalman 滤波估计方法得到待定点浮点解，根据浮
点解模糊度及其方差协方差阵固定模糊度（主要使用
LAMBDA 方法），最后计算模糊度固定解，固定解为 最终的基线解 [7]。
双差观测方程为：
∆∇= φki,,j
z
+
uit
+
λni
ij k ,1
+
λ α λ α λ N − − i, j j n k,1
i ij 2 2 k,w
ij j 2 2 k,w
（3）
式中，
λni
为卫星
i
的窄巷组合波长；
N ij kl
,1
为
L1
的双差
模糊度；
λi, n
j
为卫星
i、j
的窄巷组合波长之差；a2
为
卫星 i 的 L1、L2 频段的频率； λ2i 为卫星 i 的 L2 波长；
数的系数；t 为流动站天顶湿延迟参数；λi 为卫星 i 的
波长（L1
或
L2
的波长，无电离层组合为
1）；
N i, j k ,l
为双
差模糊度参数；ε 为观测值噪声及其他未考虑的误差。
联合使用 GLONASS 卫星则需在式（1）基础之上
增加
∆λ
i,
j
N
j k ,l
：
∆∇= ∅ik,,j
i,
k
jδ
x
+
mki, jδ
i,
k
j
δ
x
+
mki, jδ
基于TEQC的GNSS数据质量分析及预处理软件的设计与实现
第30卷第5期2010年10月大地测量与地球动力学J O U R N A LO FG E O D E S YA N DG E O D Y N A M I C SV o l .30N o .5 O c t .,2010 文章编号:1671-5942(2010)05-0081-05基于T E Q C 的G N S S 数据质量分析及预处理软件的设计与实现＊余文坤1,2) 戴吾蛟1,2) 杨 哲1)1)中南大学测绘与国土信息工程系,长沙 4100832)湖南省精密工程测量与形变灾害监测重点实验室,长沙 410083摘 要 T E Q C 是基于D O S 系统的,操作不便。
此外,T E Q C 没有实现质量分析结果的可视化和统计报表等功能,在数据预处理方面也只有简单的数据编辑功能,无法根据数据质量检核的结果进行深入的处理。
为此,运用V i s u a l B a s i c .N E T 对T E Q C 进行W i n d o w s 可视化界面封装,并扩充了数据质量检核结果的可视化、统计报表以及高质量数据筛选预处理等功能。
关键词 TE Q C(T r a n s l a t i o n ,E d i t i n g a n dQ u a l i t y C h e c k i n g );G N S S ;V B .N E T ;数据预处理;质量分析中图分类号:P 207;P 209 文献标识码:AG N S S D A T AA N A L Y S I S ＆P R E -P R O C E S S I N GS O F T WA R ED E S I G NB A S E DO NT E Q CY u W e n k u n 1,2),D a i W u j i a o1,2)a n d Y a n g Z h e1)1)D e p a r t m e n t o f S u r v e y i n g E n g i n e e r i n g ＆G e o -I n f o r m a t i c s ,C e n t r a l S o u t h U n i v e r s i t y ,C h a n g s h a 4100832)K e y L a b .o f P r e c i s e E n g i n e e r i n g S u r v e y i n g ＆D e f o r m a t i o n D i s a s t e r M o n i t o r i n g o f H u n a n P r o v i n c e , C h a n g s h a 410083A b s t r a c t T E Q Cb a s e do nD O S i s m o r e d i f f i c u l t f o r o p e r a t i o nc o m p a r i n g t o w i n d o w s .M o r e o v e r ,i t d o e s n o th a v e f u n c t i o n s o f v i s u a l i z i n g t h e d a t a q u a l i t y c h e c k i n g r e s u l t s a n d s t a t i s t i c r e p o r t s a n d i t c a n n o t p r e p r o c e s s t h e d a t a b a s e do n t h e r e s u l t s o f q u a l i t y a n a l y s i s .T h e r e f o r e ,a w i n d o w s i n t e r f a c e i s d e v e l o p e d f o r T E Q C b y u s i n g V i s u a l B a s -i c .N E T ,a n d t h e f u n c t i o n s s u c h a s v i s u a l i z a t i o n ,s t a t i s t i c r e p o r t s ,h i g h -q u a l i t y d a t a f i l t e r i n g a r e a d d e d .K e y w o r d s :T E Q C ;G N S S ;V B .N E T ;d a t a p r e -p r o c e s s i n g ;q u a l i t y a n a l y s i s 1 引言数据质量是G N S S 定位的精度和可靠性的保障,它受卫星健康状况、接收机、天线、观测环境等诸多因素的影响。
多频多模GNSS观测信息实时仿真数学模型及软件研究-软件技术
多频多模GNSS观测信息实时仿真数学模型及软件研究-软件技术多频多模GNSS观测信息实时仿真数学模型及软件研究闫伟,王文旭,张奇,汪伟（天津市测绘院，天津300381）摘要：针对北斗等新一代导航卫星系统的建设和应用需求，本文设计并开发了多频多模GNSS观测数据实时仿真软件平台，实时仿真GPS、GLONASS、Galileo、BDS等多个导航星座和多种类型载体的典型运动轨迹，生成包含多种空间环境效应误差影响的多频点、多种类、误差可控的GNSS观测数据.利用标准C++开发，采用模块化设计，该软件能运行于多种软件以及硬件平台，可为新一代导航卫星系统建设、多GNSS系统组合导航及多频数据处理算法研究、多模GNSS接收机及其相关设备检测等提供技术支持.关键词：多频多模；GNSS；北斗；仿真中图分类号：P228；O242文献标识码：A文章编号：1673-260X（2015）02-0008-02引言随着全球导航卫星系统GNSS(Global Navigation Satellite System)技术与应用的迅猛发展[1-2]，美国GPS开始实现现代化，俄罗斯GLONASS也在逐渐恢复，欧盟Galileo以及中国BDS卫星导航系统正在积极建设.与此同时，印度、日本等国也积极建设自己的区域性卫星导航系统及其增强系统.预计到2020年，GPS、GLONASS、Galileo及北斗将全面建成并投入使用.届时，将有100余颗导航卫星在全球范围内提供多频点、多类型的导航数据，必将大幅度提高GNSS导航定位精度和性能.这对精密定轨方法、导航定位算法及多系统兼容导航设备等提出了更高的要求.但目前，除GPS外其它导航系统尚处在恢复或建设当中，其系统的观测数据无法获取，多模GNSS应用研究必须依靠高精度、功能齐全、性能优良的GNSS仿真平台.多频多模GNSS观测数据建模与仿真研究及相应软件平台的研制，是满足GNSS技术发展与应用的迫切需求.国内外开展了对GPS观测数据的仿真研究，国际著名科研软件Bernese5.0、开源软件SIGOG和JAT等均包含GPS观测数据仿真模块[3-5].现有仿真软件多由Matlab、Fortran等语言编写，仿真依赖于IGS精密星历，不能实时仿真生成多模GNSS系统多频点多类型的观测数据，更无法满足BDS等新一代导航系统及多模GNSS应用研究的仿真需求.近年来，笔者构建了一套完整的多频多模GNSS观测信息实时仿真软件平台，主要由GNSS卫星星座仿真、用户轨迹仿真和观测数据仿真等三个功能模块组成.多频多模GNSS观测信息实时仿真软件平台采用标准C++语言按面向对象方法开发，易于维护扩充，移植性好，能运行于多种软件/硬件平台.本文将重点介绍软件各功能模块所用的数学模型、关键技术及其应用状况.1 GNSS卫星星座仿真本文采用四/五阶RKF（Runge-Kutta- Fehlberg）算法，按设定精度自动调节积分步长，实时高效的计算卫星运动状态.积分考虑的摄动力主要有地球非球星摄动（JGM-3模型）、日月引力摄动、大气阻力摄动、太阳光压摄动等，可以根据所需的计算精度和效率自由设置.多频多模GNSS观测信息实时仿真软件根据配置参数灵活设置导航星座及其动力学模型参数、卫星参数和初始状态参数.GPS导航星座初始状态根据IGS精密星历设置，共32颗卫星；GLONASS导航星座为Walker24/3/1星座，其初始状态根据GLONASS的ICD文件设置；Galileo导航星座为Walker30/3/1星座，其初始状态由STK软件的WALKER工具生成；BDS导航星座由5颗GEO 和30颗NGEO组成.2 GNSS导航电文的生成多频多模GNSS观测信息实时仿真软件平台拟合的广播星历参数与GPS星历参数相同，由参考历元、开普勒轨道根数、表示轨道摄动的调和系数等16个参数组成.参数拟合算法见相关文献[6].一般2~4小时的导航星历拟合一组星历参数，其精度优于5cm.导航电文编码是卫星射频系统生成射频信号测试用户接收机的必要前提和基础，其主要目的是将卫星星历等导航电文信息按规定的比例因子归化取整，并把相应比特位数据存贮到指定位置并组成字、子帧、主帧和超帧，经过编码校验后生成二进制数据流再以一定比特率向外播发，最终形成导航电文信号.本文开发了GPS、Galileo、BDS等导航电文编码软件，经过测试并已应用于新一代导航系统接收机的测试与评估中.3 用户轨迹仿真多频多模GNSS观测信息实时仿真软件平台可以实时仿真静态、中低动态、高动态用户的运动学（或动力学）轨迹，输出地心地固系，J2000惯性系等多种坐标系下的运动状态（位置，速度，加速度，加加速度）及姿态信息（方位角，俯仰角、偏航角）.静态用户轨迹仿真主要仿真固体潮、海潮、极潮、板块运动等对监测站的影响；中低动态用户轨迹仿真主要仿真汽车、舰船、飞机等用户加速、转弯、爬坡、起飞、降落等典型运动轨迹；高动态用户轨迹仿真主要包括火箭的初始发射、垂直上升、程序转弯、机动点火、入轨飞行等基本过程，及弹道式导弹和低轨卫星的动力学轨迹.4 观测数据仿真导航信号从导航卫星发射到用户接收机接收的过程中受多种误差源的影响.高精度、高效率的仿真这些星地观测误差源是实现高精度GNSS观测数据实时仿真的前提.本文考虑的星地观测误差源主要包括地球自转效应误差、相对论效应误差、卫星及用户接收机钟差、卫星及用户接收机天线相位中心偏差、设备延迟误差、电离层效应误差、对流层效应误差、多路径效应误差、观测噪声等多种误差源，并提供了多个仿真数学模型，参数可以灵活配置.GNSS观测数据仿真基本上可视为精密单点定位的逆过程，将仿真的多种星地观测误差源叠加到星地几何距离上生成多频点多种类的观测数据.仿真生成的基本观测数据主要包括伪距观测及其1阶、2阶、3阶变化率，相位观测及其1阶、2阶、3阶变化率，多普勒观测等，与此同时，可实时输出每个用户对可见卫星的观测高度角、电离层穿刺点位置、观测几何精度因子等信息，便于对不同星座的导航性能做出评估.5 结论本文研制的多频多模GNSS观测信息实时仿真平台，可以采用完整的动力学模型实时仿真GPS、GLONASS、Galileo、BDS等多个导航卫星星历数据；拟合生成广播星历参数，编码生成可播发的导航电文；模拟汽车、舰船、飞机、火箭、导弹、低轨卫星等典型运动轨迹；仿真电离层效应、对流层效应、多路径效应、地球自转效应、相对论效应等多种星地观测误差源对导航信号的影响，最终生成多频点多类型的GNSS观测数据.该软件平台是新一代GNSS卫星导航系统建设前期预研、方案论证和相关指标确定的理想模拟工具，也是进行多频多模GNSS数据处理算法和多频多模GNSS导航设备测试的理想工具，有着广阔的应用前景.参考文献：〔1〕谭述森.北斗卫星导航系统的发展与思考[J].宇航学报，2008(02).〔2〕Hofmann-Wellenhof B, Lichtenegger H, Wasle E. GNSS-Global Navigation Satellite Systems GPS, GLONAS, Galileo, and more[M]. Springer, 2007.〔3〕韩保民，欧吉坤，曲国庆.GPS观测数据的模拟研究[J].武汉大学学报(信息科学版)，2005(03).〔4〕匡翠林，邹璇，李陶.利用IGS数据产品进行高精度GPS观测数据仿真[J].系统仿真学报，2007(12).〔5〕Dach R, Hugentobler U, Fridez P, et al. Bernese GPS Software Version 5.0[Z]. 2007.〔6〕马开锋，彭碧波，洪樱.基于卫星轨道特征的低轨卫星星历参数拟合法[J].大地测量与地球动力学，2007(01).。
基于Anubis多模多频GNSS数据质量检核性能验证与分析
基于Anubis多模多频GNSS数据质量检核性能验证与分析桑文刚;卢凯;宁一鹏;相鹏宇;柴大帅
【期刊名称】《导航定位与授时》
【年(卷),期】2022(9)4
【摘要】针对传统主流软件难以对多系统、多模多频混合全球卫星导航系统(GNSS)数据进行全方位多层次质量检核,尤其是对北斗卫星导航系统(BDS)等新兴系统不支持的问题,引入阿努比斯(Anubis)软件。
在分析其主要功能及使用方法的基础上,通过与主流软件进行全方位对比,利用其与数据格式转换、元数据编辑及数据质量检查(TEQC)软件分别对实测数据进行质量检核和性能分析,并根据其在不同定位环境下的性能表现,验证其可用性。
实验结果表明Anubis数据质量检核结果与TEQC相当,但对各数据质量指标的分析在统计上更加细化。
其对不同环境下的多系统数据反应灵敏,可用性强。
【总页数】8页(P115-122)
【作者】桑文刚;卢凯;宁一鹏;相鹏宇;柴大帅
【作者单位】山东建筑大学测绘地理信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】P228
【相关文献】
1.基于Anubis的多星多频GNSS数据质量检查与可视化分析
2.基于G-
nut/Anubis的GNSS多系统数据质量
分析研究3.Anubis与TEQC软件在多模GNSS数据质量检查中的应用与对比分析4.G-Nut/Anubis在基准站数据质量分析与检核中的应用5.利用Anubis检核BDS 观测数据质量
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GNSS数据质量控制方法研究的开题报告
GNSS数据质量控制方法研究的开题报告一、研究背景随着GNSS技术的不断发展和应用，其在测绘、导航、大地测量等领域的应用越来越广泛，成为现代化城市建设和国民经济发展的重要支撑。
但是在GNSS测量中，由于受到卫星、大气、地球等多种因素的影响，其测量结果可能存在误差和偏差，因此需要对GNSS数据进行质量控制，以提高测量的精度和可靠性。
目前，对于GNSS数据的质量控制方法还存在一些问题和不足，需要进一步研究和改进。
二、研究目的本研究旨在探究GNSS数据质量控制方法，以提高GNSS测量的精度和可靠性，具体研究内容包括以下方面：1.分析GNSS数据产生的误差和偏差来源，确定影响GNSS测量精度和可靠性的主要因素；2.研究GNSS数据质量控制方法，包括粗差检测、周跳探测和时间同步等方面，探究各种方法的优缺点；3.设计并实现 GNSS 数据质量控制软件，对实测数据进行验证和实验，对比分析各种方法的效果，选择最佳的数据质量控制方法。
三、研究方法本研究采用文献资料研究法、实验研究法和数据统计分析法相结合的方法进行探究。
1.文献资料研究法：对文献资料进行收集、整理、筛选、分析，归纳总结出不同的GNSS数据质量控制方法和原理，了解和熟悉其特点和适用范围。
2.实验研究法：选择适当的实验场地和仪器，对不同的GNSS数据质量控制方法进行实测和对比，验证各种方法的可行性和效果，并对实测数据进行处理和分析。
3.数据统计分析法：对实测数据进行统计分析，计算各种质量控制方法的精度和可靠性，并对比分析各种方法的优缺点，选择最佳的GNSS 数据质量控制方法。
四、研究意义本研究的意义在于：1.提高GNSS测量的精度和可靠性，为现代化城市建设和国民经济发展提供更加精准、可靠的地理信息支持。
2.对GNSS数据质量控制方法进行深入研究和探讨，为GNSS技术的发展和应用提供新的思路和方向。
3.提高我国地理信息领域的核心技术和竞争力，为实现国家战略目标和全面建设社会主义现代化国家提供有力支持。
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第３ ７卷 第 １期
２ ０ １ ４
ＧＥ ０ＭＡ Ｔ Ｉ Ｃ ｓ＆ ｓ Ｐ Ａ Ｔ Ｉ Ａ Ｌ Ｉ ＮＦ ＯＲ ＭＡＴ Ｉ ＯＮ Ｔ ＥＣ ＨＮｏ ） （
ＶＯ Ｉ ． ３ ７． Ｎｏ ． １
Ｊ ａ ｎ ． ，２ ０１ ４
多模 ＧＮＳ Ｓ数 据 质 量 检 测 方 法 与软 件 研 发
测 文件 。 还 可 以对 多个 观 测 文件 进 行 批 处 理 ； 可 以 输 出 四 大 导航 卫 星 系统 的 卫 星 角度 位 置 、 多径误 差 、 电 离层 延
迟、 载噪比和周跳 等信息及统 计报 告 ， 在 批处理模式 下还 可对 多观 测文件 的数据 质量进 行比对 ； 与Ｔ Ｅ Ｑ Ｃ相 比具 有较 强的兼容性 、 算法优越性和 直观 性。随着四 大导航 系统的逐 步 完善 和 Ｒ Ｉ Ｎ Ｅ Ｘ格 式第三版 的推 广使 用 ， 该软 件将会 为 Ｇ Ｎ Ｓ Ｓ的建设成果检验 工作提供 一种有力 的支撑 工具 。
ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｈ ａ ｎ Ｔ Ｅ Ｑ Ｃ ．Ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍ ｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｇ Ｎ Ｓ Ｓ ａ ｎ ｄ ｐ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ ｉ ｒ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｒ Ｉ Ｎ Ｅ Ｘ ｏ ｆ ｒ ｍａ ｔ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｏ ｎ ３， Ｂ Ｑ Ｃ ｉ ｓ ｇ ｏ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｂ ｅ ａ ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ ｆ ｕ ｌ
刘荟 萃 ，唐歌 实，崔红正 ，宋柏延 ，任 天鹏
（ 北京航天飞 行控制中心 航天飞行动 力学技术国家级重点实验室 ， 北京 １ ０ ０ ０ ９ ４ ）
摘 要 ： 目前 尚无一种 Ｇ Ｎ Ｓ Ｓ数据质 量检 测软件 可 以兼容 Ｒ Ｉ Ｎ Ｅ Ｘ格 式第二 版和 第三版 、 同时兼容 四大导航 卫 星 系统 ， 严重滞后 于 Ｇ Ｎ Ｓ Ｓ的发展 。基 于 Ｍ Ａ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ语言研发 了一种新 的数据 质量检 测软件 Ｂ Ｑ Ｃ ， 不仅 可以处理单观
关键 词 ： 全球导航 卫 星 系统 ； 质量检测 ； ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ ；多系统 ； Ｒ Ｉ Ｎ Ｅ Ｘ 中图分类号 ： Ｐ ２ ２ ８ 文献标识码 ： Ｂ 文章编号 ： １ ６ ７ ２— ５ ８ ６ ７ 【 ２ ０ １ ４ ） ０ １ ～ ０ ０ ０ ５— ０ ４
Ｂ ＱＣ： Ｍｕ ｌ ｔ ｉ —ＧＮＳ Ｓ Ｑｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ Ｃ ｈ ｅ ｃ ｋ Ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ Ｔ ｏ ｏ ｌ ｋ ｉ ｔ
Ｌ Ｉ Ｕ Ｈｕ ｉ —ｃ ｕ ｉ ，ＴＡＮＧ Ｇｅ—ｓ ｈ ｉ ，ＣＵＩ Ｈｏ ｎ ｇ—ｚ ｈ ｅ ｎ ｇ，Ｓ ＯＮＧ Ｂ ａ ｉ —ｙ ａ ｎ，ＲＥＮ Ｔ ｉ ａ ｎ—ｐ ｅ ｎ ｇ
（ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｏ ｎ Ａｅ ｒ ｏ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ Ｆ ｌ ｉ ｇ ｈ ｔ Ｄｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｓ Ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ Ａ ｅ ｒ ｏ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ Ｃｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ Ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ９ ４ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ａ ｎ ｏ ｖ ｅ ｌ Ｇ Ｎ Ｓ Ｓ ｄ ａ ｔ ａ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｃ ｈ ｅ ｃ ｋ ｓ ｏ ｆ ｔ ｗ ａ ｒ ｅ Ｂ Ｑ Ｃ ｉ ｓ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｅ ｄ ｏ ｎ ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｃ ａ ｎ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｄ ａ ｔ ａ ｏ ｆ ｆ ｏ ｕ ｒ ｄ ｏ ｍ ｉ ｎ ａ ｎ ｔ ｎ ａ ｖ ｉ ｇ ａ — ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ａ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｔ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｓ —Ｇ Ｐ Ｓ ， Ｂ ｅ ｉ ｄ ｏ ｕ ， Ｇ Ｌ Ｏ Ｎ Ａ Ｓ Ｓ ａ ｎ ｄ Ｇ ａ ｌ ｉ ｌ ｅ ｏ —ａ ｎ ｄ ｄ ａ ｔ ａ ｒ ｅ ｃ ｏ ｒ ｄ ｅ ｄ ｉ ｎ Ｒ Ｉ Ｎ Ｅ Ｘ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｏ ｎ ２ ａ ｎ ｄ ３ ．Ｂ Ｑ Ｃ ｃ ａ ｎ ｗ ｏ ｒ ｋ ｉ ｎ
ｓ ｈ ｏ ｗ ｎ ｉ ｎ ｉ ｆ ｇ ｕ ｒ ｅ ｉ ｆ ｌ ｅ ｓ ｉ ｎ ｂ ａ ｔ ｃ ｈ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ｍ ｏ ｄ ｅ ．Ｉ ｔ ｉ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｎ ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｔ ｈ ａ ｔ Ｂ Ｑ Ｃ ｈ ａ ｓ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｃ ｏ ｍ ｐ ａ ｔ ｉ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ， ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｐ ｒ ｉ ｏ ｉ ｒ ｔ ｙ ａ ｎ ｄ ｖ ｉ ｓ ｕ —