联系我们

研究方向

Research direction

参考框架与坐标时间序列分析

参考框架与坐标时间序列分析

参考框架是连接大地测量几何观测量(地球形状和地球自转)和物理观测量(地球重力场),进而监测地球系统动态变化的桥梁。三十几年来,国际地球参考框架(International Terrestrial Reference Frame, ITRF)一直处于持续精化中。目前ITRF的精度仅为厘米级,尚不能满足海平面上升、冰盖融化等全球环境和气候变化研究的需求。基于此,国际大地测量协会IAG发起了全球大地测量观测系统GGOS项目,旨在2050年建成毫米级精度的参考框架。另一方面,高精度地心参考框架也是国家综合PNT建设的重要内容。我国正在实施的“北斗导航”重大专项、高分辨率对地观测卫星重大专项、以及国产“重力卫星”等,都需要高精度的参考框架以确定卫星轨道和相关科学产品。因此,建立自主的地心参考框架,并将其精度从厘米级提升到毫米级是我国大地测量学界面临的一项长期而艰巨的任务。基于此,课题组目前取得的代表性成果如下:

在多源多GNSS产品综合处理方面,课题组构建了多源异质多GNSS高精度产品的综合理论和方法。首先理论推导了轨道/钟差/站坐标/地球自转参数产品之间的耦合关系,提出产品一致性改正方法以维持不同综合产品之间的自洽性。通过在产品综合模型中引入时空相似变换参数吸收不同分析中心的基准误差,并基于激光测距残差提出了轨道产品的先验系统误差校正方法。顾及产品的异质问题,将多系统轨道和钟差产品按分析中心/卫星系统/卫星类型进行分类,利用抗差的方差分量估计方法合理确定分析中心产品的权重。课题组开发的多源产品综合软件已应用到GNSS连续监测评估系统(iGMAS),相较单个分析中心,综合产品具有连续和稳健的优势。

1 产品综合和评估软件成功应用于iGMAS产品综合与服务中心(图中ISC表示综合的超快速轨道,www.igmas.org

 

在参考框架的建立和维持方面,发展了顾及测站非线性运动的全球参考框架构建方法。提出了基于站点噪声的空间相关性对随机模型进行改进,并通过对函数模型中的转换参数、周期信号和跳变参数以及方差-协方差信息之间的相互影响分析,构建了最优的最小约束策略。实现的GNSS坐标框架在长时间尺度上与IGS14框架精度相当,同时能够准确描述测站的季节性变化,框架点的坐标和速度的一致性分别优于0.5 mm0.1 mm/yr。另一方面,针对我国法定坐标系CGCS2000目前主要依赖美国GPS观测技术,不利于保障国家时空信息安全的问题,提出利用已建成的北斗基准站网的BDS/GPS双模观测数据,实现基于BDS数据的、厘米级精度的、与ITRF对准的国家大地坐标参考框架。

CEHUI

2 基于BDS数据实现的水平方向速度场

在站坐标时间序列精化方面,课题组从高精度地心运动模型的构建、GNSS站季节性变化成因的定量分析、GNSS交点年的削弱方法及其影响机制、OPTL等未建模的误差改正模型等制约毫米级地球参考框架的主要因素进行了系统深入的研究,研究成果可进一步提高地球参考框架的精度和稳定性。以GNSS站季节性变化成因的定量分析为例,研究结果表明环境负载形变可以解释43%GNSS垂直周年形变,水平方向可解释率低于20%。分析中心内部的不一致性、GNSS交点年误差、区域负载形变以及负载模型的不确定度可解释高程方向~26%,水平方向30%~40%的周年形变。因此,GNSS站目前仍有水平方向~50%,高程方向~30%的周年形变尚待解释。

 

1 GNSS站季节性变化不同来源贡献的定量分析

 

 

相关论文:

[1] Chen G, Wei N, Li M, Zhao Q, Niu Y, Cai H, Meng Y (2022) Assessment of BDS-3 terrestrial reference frame realized by broadcast ephemeris: comparison with GPS/Galileo. GPS Solut 26(18)

[2] Niu Y, Li M, Wei N, Shi C, Chen G, Wang L (2021) The ocean pole tide loading and its effect on GPS position time-series. Geophysical Journal International, 227(1): 368–382

[3] Guo, S., Shi, C., Wei, N., Li, M., Fan, L., & Zhang, D. (2021). Effect of ambiguity resolution on the draconitic errors in sub-daily GPS position estimates. GPS Solutions, 25(3), 1-13

[4] Zhou W, Cai H, Chen G, Jiao W, He Q, Yang Y (2022) Multi-GNSS Combined Orbit and Clock Solutions at iGMAS. Sensors, 22(2):457

[5] 陈国, 魏娜, 赵齐乐, 蔡洪亮, 徐天河 (2019) 多分析中心站坐标产品的综合方法研究. 武汉大学学报:信息科学版9(7)

[6] Chen G, Zhao Q, Wei N, Li M (2018) Effect of Helmert Transformation Parameters and Weight Matrix on Seasonal Signals in GNSS Coordinate Time Series. Sensors 18(2127)

[7] Chen G, Zhao Q, Wei N, Liu J (2018) Impacts on Noise Analyses of GNSS Position Time Series Caused by Seasonal Signal, Weight Matrix, Offset, and Helmert Transformation Parameters. Remote Sensing

[8] Wei, N., Shi, C., Wang, G., & Liu, J. (2018). Improved estimations of low-degree coefficients using GPS displacements with reduced non-loading errors. Geophysical Journal International, 212(2), 1274-1287.