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第四章利用GPS观测解算电离层垂直TEC的数据预处理 56 日固地磁系

发布时间:2019-07-05 14:31 来源:未知 编辑:admin

  第四章利用GPS观测解算电离层垂直TEC的数据预处理 56 日固地磁系利用IPP 点的地磁经度与太阳地磁经度的差值和IPP 点的地磁纬度作为变量构造垂直TEC 模型。 另外 还存在一种将太阳和地磁的位置同时固定的坐标系―――日极 磁固坐标系 在这种坐标系中 其三维轴向分别是 轴是垂直于XOZ面的右手

  第四章利用GPS观测解算电离层垂直TEC的数据预处理 56 日固地磁系利用IPP 点的地磁经度与太阳地磁经度的差值和IPP 点的地磁纬度作为变量构造垂直TEC 模型。 另外 还存在一种将太阳和地磁的位置同时固定的坐标系―――日极 磁固坐标系 在这种坐标系中 其三维轴向分别是 轴是垂直于XOZ面的右手旋转轴。在这个瞬时的三维坐标系中 电离层的周日变化很小 轴正方向的总电子含量总是最大如一座山 轴负方向则最小。由于国内外通常是在日固坐标系中建立局部电离层模型 并假定电离层延迟是静止的 所以一般只能在几个小时内保持较高的模拟精度。而对于单站或小型GPS网而言 因为TEC结构是同太阳一起旋转的 其相应的电离层区域的TEC具有明显的周日变化 所以要在较长 如一天 的测段内模拟电离层延迟并保证其精度 必须在地固坐标系内建立能够有效体现电离层延迟随地方时进行 周日变化的数学模型。在日固坐标系内太阳的位置在一天内的变化虽然不是很大 但长期看太阳的纬度也有较大的变化 并且其地磁极的位置也在随地球自转变化而变化 这必然导致电子浓度随时间、空间的变化而有较大的变化 使得太阳位置和地磁位置在坐标系内随时间的变化而变化 而建立电离层长期变化的数学模型也变得非常复杂 因此建立电离层长期变化的数学模型时可以考虑采用将太阳和地磁的位置同时固定的坐标系――日极 磁固坐标系。 本论文要做的工作是利用西安地区相对来讲比较小的观测网数据重构电离层电子密度分布图 因此采用地固坐标系进行建模工作。 提取卫星与接收机倾斜路径的电离层TECGPS差分观测较相应的非差观测具有更好的精度 但差分观测仅包含部分电离层延迟影响 是相对的电离层延迟 而且这些残余的电离层延迟与站星硬件延迟以及相位整周模糊度的求解相互制约。通常在提取电离层TEC时 GPS差分观测很难精确可靠地计算绝对电离层延迟 而且GPS差分观测也使得数据的使用率大为降低 因此利用GPS观测数据进行电离层TEC监测一般是通过单站双频GPS观测或局域网双频GPS观测的网解 非差几何无关GPS观测 来实现的 59 60 61 62 13长安大学博士学位论文 57 1411 1111111 multiontroporbdBbdddNdTdtc 1522 2222222 multiontroporbdBbdddNdTdtc 16其中 是卫星和接收机之间的几何距离 c为光速 21 PP是伪距观测值 21 是载波相位观测值 21 是载波的波长 21 NN分别是载波相位观测值21 的整周模糊度 dTdt 分别是接收机钟差和卫星钟差 orbd是卫星轨道误差 tropd是对流层延迟误差 21 ioniondd分别是对两个频率上相位和伪距的电离层延迟误差 b分别是对GPS卫星两个频率的硬件延迟 B分别是对GPS接收机两个频率的硬件延迟 multd分别是对两个频率的多路径效应误差 21PP 21 分别是对两个频率上伪距和相位观测值的测量噪声误差 在利用GPS观测数据提取电离层TEC时 通常是将GPS 信号频率L1 1575 42 MHz 和L2 1227 60 MHz 的伪距和载波相位观测值做差分 这样可以减少甚至是消除掉一些共同误差 如几何距离、对流层等 的影响 最终可以得到下面的公式 2212211BBNNTECffff斜 17其中 12pp 为GPS两个信号频率L1和L2的差分伪距观测值 1122 为GPS两个信号频率L1和L2的差分载波相位观测值 斜TEC为我们将要提取的倾斜路径的电离层TEC if是GPS信号的两个频率 12BB 分别为GPS卫星发射器和接收机硬件对两个信号频率产生的第四章 利用GPS观测解算电离层垂直TEC的数据预处理 58 伪距和相位的时间延迟差 简称硬件延迟 1122NN 是载波相位的整周模糊度 12pp 为差分伪距观测噪声 12 为差分载波相位观测噪声。 由公式 17可得 倾斜路径的电离层TEC的计算公式为 21BBbbppffffTECppP 19上面 19式中的精度高 但是由于整周模糊度 1122NN 的不确定性 使得是相对TEC 18式中的虽然是绝对电离层TEC 但是由于多路径效应的影响伪距观测的精度较低 并且硬件延迟 12ppbb 12BB 的影响也是不容忽视的 3个数量级。因此本文在利用实测GPS数据进行电离层TEC计算时采用伪距提取对载波相位提取进行修正的方法。对时刻的引入一个改正值 则改正后时刻的的计算公式为 12 13 17 26 39 45 20中改正值的递推计算公式如下 式中N是随着时间增加的观测总数。 本文选用2009年5月30日IGS的BRAN测站对电离层倾斜路径的TEC进行提取。选取第17颗卫星为例 采样间隔为30s 数据预处理后的历元总数为716。计算结果见下面图4 6长安大学博士学位论文 59 伪距提取的倾斜路径电离层与改正算法提取的电离层TEC第四章 利用GPS观测解算电离层垂直TEC的数据预处理 60 由于载波相位观测的初始整周模糊度的不确定性 由上图可以看到改正后的电离层TEC与伪距观测提取的倾斜路径电离层吻合的较好 能够反映出的伪距观测提取的倾斜路径电离层趋势走向 但是改正后的电离层TEC数据更加平滑、集中。 SP3精密星历内插IGS提供时间间隔为15分钟和5分钟的精密星历 而本文的GPS观测数据的采样间隔为15秒 因此为了获得观测瞬间的卫星位置坐标 本文采用了切比雪夫 Chebyshev 多项式拟合GPS卫星轨道的方法 假定在时间间隔内用n阶切比雪夫多项式逼近 其中为开始历元 为拟合区间的长度。首先将时间变量t转化为变量 其中 公式如下 卫星的位置坐标用下面切比雪夫多项式表示 n为多项式的阶数为切比雪夫多项式系数 对上面式子最小二乘法拟合可以求出 由如下递推公式确定 长安大学博士学位论文 61 穿刺点位置的确定24 计算卫星的高度角E和方位角A82 GPS卫星星历由地心坐标系转化为站心坐标系IGS提供相应历元时刻GPS卫星在WGS 84地心坐标系的三维坐标 而计算卫星高度角E和方位角A时需要以测站为坐标原点的站心坐标系的卫星位置坐标 其转化公式如下 是站心坐标系中卫星的在轨位置是测站与卫星的地心坐标差 是测站的大地经度和大地纬度。 卫星的高度角E和方位角A的计算公式第四章 利用GPS观测解算电离层垂直TEC的数据预处理 62 计算用户与穿刺点的地心夹角弧度 R为地球半径E为卫星高度角 H为电离层单层高度 一般取为350 450km之间 本文中H取为400km。 计算穿刺点的大地经度和大地纬度弧度 式中和分别为用户的地理经度和纬度 A为卫星的方位角。 将电离层穿刺点的大地经纬度换算为地心经纬度和由于电离层格网是按照地心经纬度划分 而在上一步骤中计算的穿刺点大地经纬度和属于椭球经纬度 因此需要进行经纬度变换 公式如下 其中 和为地心经纬度 和为椭球经纬度 为WGS 84椭球的扁率 下面图49为2008年3月23日3时西安地区4个GPS测站观测的卫星的穿刺点位置 长安大学博士学位论文 63 给出了西安地区4个GPS测站34 290 108 660 34060 108 510 34010 109 220 34370 109 220 在2008年3月23日3时观测到的卫星电离层穿刺点位置 4个GPS测站的纬度相差最多只有0 360 经度相差最多为0 310。由于经纬度相差不大 4个GPS测站的卫星电离层穿刺点的位置也相差不大。 下面图4 10为2008年3月23日0 00至24 00时段临潼IGS测站观测到的32颗GPS卫星的电离层穿刺点轨迹图。 第四章 利用GPS观测解算电离层垂直TEC的数据预处理 64 102008年3月23日0 00至24 00时段临潼IGS测站电离层穿刺点轨迹图 10给出了2008年3月23日0 00至24 00时段临潼IGS 34 370 109 220 站所有卫星的电离层穿刺点轨迹 纬度跨度在140 510范围内 经度范围在东经90 东经125之间。 本章小结本章的内容是利用GPS观测数据解算高精度的电离层TEC信息之前的一些数据预处理准备工作。在GPS数据的周跳探测与修复方面 采用了TurboEdit方法并且对改方法进行了改进 对利用GPS观测进行电离层研究时的参考系进行了介绍 在提取卫星与接收机倾斜路径的电离层TEC时 采用伪距提取对载波相位提取进行修正的方法 由于计算卫星的穿刺点时需要卫星位置坐标 因此本文根据rinex文件的采样频率对IGS提供的卫星精密星历进行内插 计算了接收机与卫星连线上的电离层穿刺点的位置。本文的以上方法用于处理西安地区4个GPS测站的观测数据。 长安大学博士学位论文 65 第五章 基于kalman滤波的电离层TEC监测 目前利用GPS监测电离层活动一般都是假设所有电离层自由电子集中在地球上空某一高度无限薄的单层上 再选择合理的电离层模型和投影函数对垂直TEC进行参数化 然后利用几个小时至一天的双频GPS观测解算相应的TEC参数 同时解算的还有卫星与接收机的硬件延迟 一般采用最小二乘法对参数进行估计 但是需要累计几个小时的GPS观测数据。而kalman滤波在确定了系统的初始状态后 无需存储大量的历史观测数据 借助于系统本身的状态方程 根据前一时刻的状态估值和当前时刻的观测值 就可推算出新的状态估值 便于实时处理观测成果 本文采用Kalman滤波估计每个历元的电离层模型系数以及测站和卫星的硬件延迟 达到了实时监测电离层活动的目的 15 105 kalman滤波介绍卡尔曼滤波算法是一种基于状态空间模型的线性最小方差估计算法 它考虑了系统的过程噪声和测量噪声的统计特性 在算法上采用递推形式 能处理多维和非平稳的随机过程。 首先 建立系统的状态方程为 105 是系统在k时刻的n维状态向量是系统的n维状态转移矩阵 为系统的过程噪声序列 并假定其符合均值为零 协方差矩阵为的多元正态分布 是n维观测矩阵是n维观测噪声序列 其均值为零 协方差矩阵为 且服从正态分布 初始状态以及每一时刻的噪声都认为是互相独立的。 卡尔曼滤波的主要思想是 当获得新观测值时 状态估计和状态估计的误差被更新。按照时间更新方程和测量更新方程分类 卡尔曼滤波的递归方程如下

  基于kalman滤波的近实时电离层TEC监测与反演反演,滤波,基于,反演电离层,电离层,TEC反演,滤波的,TEC,电离层扰动,电离层高度

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