Klobuchar电离层模型精化进展

电离层延迟是卫星导航定位的重要误差源之一。采用合适的电离层延迟模型可以有效地减弱电离层延迟误差对定位结果的影响。目前在导航定位中运用最广泛的是Klobuchar模型,但Klobuchar模型的修正率只有50%~60%。为了满足日益增长的导航定位精度的需求,不同的精化模型被提出。本文介绍了Klobuchar模型在GPS和BDS系统中的应用,比较了在两个系统应用时的差异。回顾概括了文献在Klobuchar模型的参数精化和模型精化两个方面的研究,并对各种精化模型进行了对比总结。模型精化的结果优于参数精化,未来对于Klobuchar模型的精化更趋向于模型精化。     

适用于不同尺度区域的Klobuchar-like电离层模型

导航定位中运用最广泛的电离层修正模型是Klobuchar模型,但经典的Klobuchar模型不能满足日益增长的导航定位精度的需求,因此不同的精化模型被提出。本文利用GIMs分析了夜间电离层随地方时的变化和电离层电子总含量随纬度的变化情况,在对各种适用范围较广的模型精化方案进行归纳总结的基础上,提出了一种适用于不同尺度区域的Klobuchar-like模型,并利用不同太阳活动时期不同季节的GIMs建立了适用于单站、大区域和全球的Klobuchar-like模型、14参数Klobuchar模型和8参数Klobuchar模型。Klobuchar-like模型单站、区域、全球的修正率分别达到了92.96%、91.55%、72.67%,均高于14参数、8参数Klobuchar模型和GPS Klobuchar模型,表明了该模型的有效性与实用性。     

两种电离层模型对卫星导航定位精度的影响分析

北斗卫星导航系统及全球定位系统等全球卫星导航系统电磁波信号在大气中传播会受到电离层延迟的影响,为满足导航用户需求,我国北斗卫星导航系统和美国全球定位系统均采用Klobuchar 8参数模型进行电离层延迟改正。但是全球定位系统Klobuchar模型和北斗卫星导航系统Klobuchar模型的电离层参数并不相同,分析不同导航系统发布的电离层参数精度对这两种双模导航定位中电离层参数的选择具有重要的研究意义。分别采用北斗卫星导航系统和全球定位系统电离层模型进行伪距单点定位,通过比较最终的定位精度从而对这两种不同模型在全球范围内的改正精度进行评价。研究结果表明:在中国区域内,采用北斗卫星导航系统模型的伪距单点定位精度较全球定位系统模型有较大提高;采用北斗卫星导航系统电离层参数更利于中国区域的全球卫星导航系统的导航定位。     

不同Klobuchar模型参数的性能比较

对于GPS单频用户而言,电离层延迟是最重要的误差来源之一。GPS系统使用Klobuchar模型对电离层延迟进行改正,其改正数从370组常数中选取。目前全球分布的GPS测站可以获得高精度的全球电离层监测结果,GPS为什么不发播采用实测数据计算得到的Klobuchar模型参数呢？本文针对这一问题进行分析。首先对欧洲定轨中心CODE提供的全球电离层图GIM预报COPG电离层进行精度评估,然后根据COPG电离层进行Klobuchar模型参数拟合并利用IGS提供的事后高精度电离层图进行精度分析,最后将不同的电离层模型参数应用于单点定位以评估其对单频用户的影响。分析结果表明：受8参数的Klobuchar模型本身结构限制,采用全球实测数据计算的电离层模型参数与导航电文中发播的电离层模型精度相当,为55%左右。而仅采用地磁纬度45oS以北的数据拟合得到的模型参数,其电离层改正精度有明显提升,可达65%左右,但其对单频用户定位精度改善不明显。本文研究结果为我国全球电离层建模提供参考。     

NeQuick电离层模型的精度分析

电离层延迟是影响卫星导航定位精度的一个重要因素,NeQuick电离层改正模型是半经验模型,已经被伽利略系统作为单频用户的电离层改正模型。本文以双频载波平滑伪距观测值获得的电离层总电子含量(TEC)作为参考值,分别比较了以F10.7的月均值作为输入参数和以广播参数求出的Az作为输入参数的模型精度,并与Klobuchar模型进行了对比分析。结果表明以太阳活动参数F10.7为输入参数的模型精度高于以广播星历Az为输入参数的模型,NeQuick模型的改正精要高于Klobuchar模型的改正精度,在中高纬测站要优于Klobuchar模型5-10 TECU。     

基于北斗GEO的电离层延迟修正方法比较与分析

电离层延迟是影响导航定位精度的最主要因素。北斗卫星导航系统采用Klobuchar模型修正单频接收机用户的电离层延迟误差,对于双频接收机,可以利用不同频率信号的伪距观测数据解算得到电离层延迟值。为比较两种方法在天津地区的电离层延迟修正效果,利用NovAtel GPStation6接收机(GNSS电离层闪烁和TEC监测接收机)采集到的卫星实测数据进行计算。以国际全球导航卫星系统服务组织(IGS)发布的全球电离层格网数据为参考,对两种方法的修正效果进行比较分析。结果表明,在天津地区,利用双频观测值解算电离层延迟比Klobuchar模型计算结果更加精确,且平均每天的修正值达到IGS发布数据的82.11％,比Klobuchar模型计算值高948％      

NeQuick2电离层改正模型的性能评估

NeQuick2电离层改正模型是在NeQuick1模型基础上改进而来的。利用GPS实测观测值在不同卫星截止高度角情况下获得的斜路径总电子含量作为参考,对该电离层模型性能进行评价,并与常用的国际参考电离层和Klobuchar电离层模型进行比较。结果表明,NeQuick2模型获得的斜向总电子含量与实测差值的标准差保持在15TECU以内,其稳定性显著优于国际参考电离层和Klobuchar模型。     

几种电离层模型对单频单点定位的影响分析

针对实时GNSS单频定位中电离层延迟改正问题,本文采用可用于实时GNSS单频定位的几种电离层模型对电离层延迟进行改正并分析其对GNSS单频单点定位性能的影响。其中,对单频SPP的电离层延迟采用模型直接进行改正,采用Klobuchar模型、CODE的预报产品c1pg、原国家测绘地理信息局的实时球谐电离层产品cosong和CODE事后产品codg计算的电离层精度依次提高;采用不同电离层模型作为电离层估计的先验约束进行单频PPP定位。结果表明:采用精度较好的电离层产品作为先验约束可加快单频PPP收敛。     

基于不同电离层模型的精密单点定位精度分析

随着PPP的发展与应用,对PPP误差源的研究更加精细、更加科学。电离层折射是高精度PPP的主要误差之一,国内外通用方法是用大气传播理论建立电离层修正模型。本文主要探讨了电离层对精密单点定位影响的基本理论,总结了目前常用方法;研究了Klobuchar模型的改正公式及计算方法;系统地研究了双频观测值建立消电离层延迟模型的理论和方法。使用相同时段的观测数据,将广播星历、Klobuchar模型和双频观测值改正消电离层模型的结果进行比较,发现用GPS双频观测值建立的消电离层模型的精度明显优于广播星历及Klobuchar模型。     

基于Holt指数平滑模型的Klobuchar模型精化

利用IGS（International GNSS Service）中心提供的中、低纬度地区平静期、活跃期观测数据,通过Klobuchar模型与双频观测模型解算电离层总电子含量（total electron content,TEC）值。采用Holt指数平滑模型对每个历元前6 d两种模型差值进行1 d预测,利用预测所得差值对Klobuchar模型第7 d的TEC值进行改进。实验结果表明,无论在电离层活跃期还是平静期,改进模型改正效果比基本模型有显著提升,改进模型能更好地反映电离层变化特性,尤其是夜间电离层变化特性。     

北斗三号全球导航卫星系统全球广播电离层延迟修正模型(BDGIM)应用性能评估

2020年6月23日,我国北斗三号全球导航卫星系统正式完成星座全球组网。北斗三号全球导航卫星系统采用新一代全球广播电离层延迟修正模型(BDGIM),为用户提供电离层延迟改正服务。本文利用高精度全球电离层格网(GIM)以及实测BDS/GPS数据提供的电离层TEC作为参考,从延迟改正精度及北斗单频伪距单点定位应用、模型系数性能等方面,对北斗三号系统组网前后(2020年5月1日至2020年7月20日)BDGIM模型的改正精度等应用性能进行了分析与研究,并将其与美国GPS播发的Klobuchar模型和北斗二号卫星导航系统播发的BDS Klobuchar模型进行对比。研究表明,BDGIM模型在对北斗三号系统组网完成前后电离层延迟修正精度没有发生显著变化。上述时段内,以国际GNSS服务(IGS)发布的最终GIM产品为参考,BDGIM模型在中国区域、亚太地区和全球范围内的电离层修正百分比分别达到84.45%、74.74%和64.57%;以选取的全球83个GNSS检测站BDS、GPS双频数据实测电离层TEC为参考,BDGIM在中国区域、亚太地区和全球范围内的电离层修正百分比分别为73.12%、70.18%及68.06%;当BDGIM模型应用于北斗单频伪距单点定位时,在中国区域、亚太地区和全球范围内分别实现了2.22、2.66和2.96 m的三维定位精度。     

北斗全球系统广播电离层模型性能初步评估

北斗三号系统于2017年正式启动建设,将采用新的北斗全球电离层延迟修正模型（BeiDou global ionospheric delay correction model,BDGIM）。使用高精度格网电离层数据和双频实测电离层延迟数据作为参考,对北斗试验卫星系统播发的BDGIM模型精度进行了相应分析和评估,并与北斗Klobuchar和GPS Klobuchar模型精度进行了比较。研究结果表明,在中国区域,BDGIM模型和北斗Klobuchar模型精度相当,优于GPS Klobuchar模型;在全球范围内,BDGIM模型精度优于北斗Klobuchar和GPS Klobuchar模型。采用不同电离层模型进行伪距单频单点定位,并对定位结果进行对比分析,结果显示,使用BDGIM模型比北斗Klobuchar模型的定位精度有13%的提高,比GPS Klobuchar模型有7%~10%的提高。     

Klobuchar模型和NeQuick模型在中国地区的精度评估

将CODE以及GPS广播星历提供的8个系数分别作为Klobuchar模型的输入参数,利用Klobuchar模型及NeQuick模型计算得到中国地壳运动观测网15个GPS基准站上2000～2008年的电离层VTEC序列,以欧洲定轨中心CODE提供的事后电离层产品作为参考标准,得到了两个模型在中国地区的精度评估结果。     

Ionospheric correction using NTCM driven by GPS Klobuchar coefficients for GNSS applications

Global Navigation Satellite Systems (GNSS) require mitigation of ionospheric propagation errors because the ionospheric range errors might be larger than tens of meters at the zenith direction. Taking advantage of the frequency-dispersive property of ionospheric refractivity, the ionospheric range errors can be mitigated in dual-frequency applications to a great extent by a linear combination of carrier phases or pseudoranges. However, single-frequency GNSS operations require additional ionospheric information to apply signal delay or range error corrections. To aid single-frequency operations, the global positioning system (GPS) broadcasts 8 coefficients as part of the navigation message to drive the ionospheric correction algorithm (ICA) also known as Klobuchar model. We presented here an ionospheric correction algorithm called Neustrelitz TEC model (NTCM) which can be used as complementary to the GPS ICA. Our investigation shows that the NTCM can be driven by Klobuchar model parameters to achieve a significantly better performance than obtained by the mother ICA algorithm. Our research, using post-processed reference total electron content (TEC) data from more than one solar cycle, shows that on average the RMS modeled TEC errors are up to 40% less for the proposed NTCM model compared to the Klobuchar model during high solar activity period, and about 10% less during low solar activity period. Such an approach does not require major technology changes for GPS users rather requires only introducing the NTCM approach a complement to the existing ICA algorithm while maintaining the simplicity of ionospheric range error mitigation with an improved model performance.