GPS+GLONASS组合PPP在待估参数上仅增加了GLONASS的星间单差消电离层模糊度，  惠州登高车出租, 惠州登高车租赁, 惠州登高车   选取2013年11月14日8个IGS站观测数据进行研究。8个IGS站分布，所用接收机类型。每个测站接收机均可同时观测GPS和GLONASS卫星，采样间隔为30s。截取该天2:00到22:00的观测数据，以4h为1个观测时段，每个IGS站可有5个观测时段，8个IGS站共可划分3840个观测时段。这40个观测时段与上文所列8个IGS站依次对应。基于本节所述理论模型及模糊度固定策略，编写了模糊度固定解GPS+GLONASS组合PPP解算模块，加入了作者研发的PPNav软件中。使用该软件，按照如下四种方案对每个观测时段进行模拟动态解算实验：①模糊度浮点解GPSPPP；②模糊度浮点解GPS+GLONASSPPP；③模糊度固定解GPSPPP；④模糊度固定解GPS+GLONASSPPP。将解算结果与IGS周解坐标(可当作“真值”)做比较，得到位置误差。PPP滤波解算中的相关设置与2.3.4节中的描述一致，不再赘述。其中，GPS与GLONASS观测值的权比设置成2:1，也可根据实际情况进行微调。对比四幅图滤波收敛或首次固定后的部分可看出：模糊度固定解PPP比模糊度浮点解PPP位置误差要小而且更为稳定、GPS+GLONASSPPP要比GPSPPP位置误差要小而且更为稳定。  首次固定时间处的历元叫做首次固定历元， 统计了40组实验的首次固定历元处的位置误差(此处已取绝对值)。对这些首次固定信息进行分析，可知：GPSPPP模糊度首次固定平均需要50.2min，但在GLONASS辅助下，平均只需25.7min；一旦实现模糊度成功固定，PPP的三维位置误差的平均值由7cm左右迅速降低到2cm以内。 统计了40组实验的位置误差的RMS，统计范围是每个观测时段的最后1h。  即统计这40组位置误差RMS的平均值和标准差。模糊度固定解PPP的定位精度要优于模糊度浮点解PPP，且更为稳定；GPS+GLONASSPPP定位精度和稳定性又要优于GPSPPP。作者特别注意到：尽管使用了完全不同的算例数据，本小节得到的相关统计数值与2.3.4节却很接近，这也从侧面表明这些统计结果的可靠性。

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     车载流动站接收机为NovAtelOEM4GPS+GLONASS双系统接收机。实验时还架设有基准站，以产生厘米级精度的参考轨迹。参考轨迹的获取方法可参考附录B.2。使用作者研发的PPNav软件，对该组车载动态观测数据(整个观测时段)，按照如下四种方案进行解算：①模糊度浮点解GPSPPP；②模糊度浮点解GPS+GLONASSPPP；③模糊度固定解GPSPPP；④模糊度固定解GPS+GLONASSPPP。PPP滤波解算中的相关设置及参数建模方法与前文一致，不再赘述。由于受卫星数目少、观测时间短等条件限制，单独GPSPPP东方向较难收敛，因此GPSPPP模糊度无法固定。但是，加入GLONASS卫星后，由于卫星数目显著增加、测站与卫星的空间几何构型显著改善，43收敛速度显著加速。经过27.2分钟，GPS+GLONASSPPP成功实现首次固定，首次固定后位置误差由分米级迅速降到厘米级。统计了最后30min位置误差的RMS，由于单独GPSPPP模糊度无法固定，因此不再对它统计。由于GPS+GLONASSPPP收敛速度更快，因此它的定位精度和稳定性显著优于还未收敛完全的GPSPPP；进行模糊度固定后，它的定位精度和稳定性又得到了进一步改善。统计范围是最后30min2.5扩展测速的PPP模型上述PPP仅具备定位功能，若要能够同时定位测速，还需引入多普勒观测值，在上述模型的基础上得到扩展测速的PPP模型(或称定位测速PPP模型)。更需注意的是，在PPP/INS紧组合中，多普勒观测值能够更新INS推算出的速度，并增强姿态角的可观测性。本节之所以研究扩展测速PPP模型，是为了方便推导四章中PPP/INS紧组合的观测模型。仅考虑GPS，单台接收机的原始多普勒观测方程为：jssjD表示多普勒观测值，在有些文献中也被称为伪距率，但它实际是由相位变化率得到；表示站星间几何距离变化率；rdt表示接收机钟速；sdt表示卫星钟速；sT表示对流层延迟变化率；sI表示1f频率上的电离层延迟变化率；其余符号的含义可以参考前面章节描述。可以得到消电离层多普勒观测方程为，短时间内对流层延迟变化率sT较为平稳，可以忽略。进行星间单差，可得星间单差消电离层多普勒观测方程为：IFIF  中的卫星钟速sdt可通过星历求出。此后，对上式在速度等待估参数近似值处进行泰勒展开，得到线性化后的观测方程(或称误差方程)：IF0D表示星间单差消电离层多普勒预测值(或称计算值)，当由INS提供速度近似值时，该预测值就会较为准确。需要注意的是，上式中忽略掉了位置误差项，这是因为两者间关系很弱，1m的位置误差仅导致约5510m/s的速度误差。可以得到扩展测速的GPS+GLONASS组合PPP观测方程(确切的说，应称为线性化后的观测方程或误差方程)。在四章中会发现，为基础进行状态参数扩充，可以得到PPP/INS紧组合的观测方程。对于消电离层多普勒观测值，它的观测噪声方差,  各符号的含义可根据前述章节描述给出。参考前述章节的处理方法，在包含伪距、相位观测值的随机模型的基础上，扩展多普勒观测值，就能得到扩展测速PPP的观测噪声协方差阵，不再详述。此外，速度参数可以被建模成白噪声过程。

         前半部分，详细推导了基于整数相位钟产品和星间单差观测值的GPSPPP模糊度固定模型，提出了一种顾及质量控制的逐级模糊度固定策略(CAFQC)。通过50组静态模拟动态实验和一组车载动态实验，得到了如下结论：（1）当PPP模糊度收敛到一定精度时，通过模糊度固定，相位观测值直接转换为高精度的绝对距离观测值，定位误差也随之由分米级迅速降低至稳定的厘米级。（2）车载动态实验验证了CAFQC能够提高模糊度固定效果和可靠性。精密单点定位模糊度得以正确固定依赖于浮点解模糊度先收敛到一定精度。当GPS卫星数目不足或站星几何构形不好的时候，浮点解模糊度难以快速收敛到一定精度，这就会影响模糊度固定。本章后半部分着重研究加入GLONASS卫星来辅助GPSPPP模糊度快速固定，进一步的得出了如下结论：（3）40组静态模拟动态实验表明，加入GLONASS卫星使得GPSPPP模糊度的首次固定时间减少48.8%(平均时间由50.2min减少到25.7min)，虽然本文模糊度固定模型和策略以及所用产品均不同，但是缩短首次固定时间的效率相当。

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