[发明专利]实测气象参数修正对流层经验模型的RTK算法及应用

权利要求书

1.实测气象参数修正对流层经验模型的RTK算法，其特征在于：包括如下步骤，

步骤一：将连续运行基准站服务系统中每一个基准站的观测值及其上方的实测气象元素，以特定频率实时汇集到数据存储中心进行存储；

步骤二：选择全球对流层经验模型，计算所有站前一段时间每天各时刻的全球经验模型的天顶对流层延迟，计算所有站前一段时间每天各时刻的实测气象元素的天顶对流层延迟；

步骤三：建立高程、基于全球经验模型ZTD、基于实测气象元素ZTD之间关系，具体改正方法为全球经验模型ZTD和实测气象元素ZTD的差值为系统误差dZTD，且与高程线性相关，利用此关系建立高程与系统误差间的修正模型；

步骤四：根据基准站和流动站高程以及测量时刻，获取基准站和流动站全球经验模型ZTD，然后利用修正模型修正基准站和流动站全球经验模型ZTD，将两者求差的得到基准站观测值改正量；

步骤五：利用基准站观测值改正量改正基准站观测值，然后将经过改正后的基准观测值播发给流动站，流动站进行双差RTK解算出自身的三维坐标。

2.根据权利要求1所述的实测气象参数修正对流层经验模型的RTK算法，其特征在于：在步骤一中，特定频率为1HZ；

在步骤一中，观测值文件用于建立双差观测方程，进行实时动态定位；而实测气象元素用于建立一种新的对流层延迟改正模型。

3.根据权利要求1或2所述的实测气象参数修正对流层经验模型的RTK算法，其特征在于：在步骤二中，选择的全球对流层经验模型为GPT2w全球温度气压湿度模型。

4.根据权利要求3所述的实测气象参数修正对流层经验模型的RTK算法，其特征在于：在步骤二中，利用GPT2w模型的气象参数，用萨斯塔莫宁模型计算天顶对流层干延迟ZHD，利用武汉大学全球高时间分辨率对流层改正模型WGTEM中的ZWD、计算连续运行基准站服务系统中所有站前一段时间每天各时刻的全球经验模型的天顶对流层延迟；

利用存储的实测气象元素计算连续运行基准站服务系统中所有站前一段时间每天各时刻的实测气象元素的天顶对流层延迟，计算方式为利用萨斯塔莫宁模型计算天顶对流层干延迟ZHD，利用AskneNoedius模型计算天顶湿延迟ZWD。

5.根据权利要求4所述的实测气象参数修正对流层经验模型的RTK算法，其特征在于：在步骤三中，dZTD与高程之间建立线性关系。

dZTD＝aH+b (1)

公式(1)中：dZTD为全球经验模型ZTD和实测气象元素ZTD的差值；H为高程；a,b为修正模型系数。

6.根据权利要求5所述的实测气象参数修正对流层经验模型的RTK算法，其特征在于：在步骤五中，流动站收到改正后的基准站观测值后，进行双差RTK解算，RTK载波相位观测量如公式(2)所示：

公式(2)中：c表示光速；λ表示波长，表示相位；表示理想距离，(δt_r-δt_k)c，表示接收机钟差，卫星钟差；表示整周模糊度参数；δ_ion代表电离层延迟误差；δ_trop表示对流层延迟误差；δ_tide表示多路径效应；δ_rel表示相对论效应；ξ_p表示观测噪声。

7.根据权利要求6所述的实测气象参数修正对流层经验模型的RTK算法，其特征在于：在步骤五中，通过最小二乘法对公式(2)进行线性化；

公式(2)经过线性化后，再用流动站观测方程减去基准站观测方程，进行站间单差、得到单差观测方程；再对单差观测方程进行卫星间双差，最后得到双差方程简化表示如下公式(3)所示：

公式(3)中：A，X分别为系数矩阵、基线向量的改正值向量；B，N分别为模糊度系数矩阵以及双差模糊度向量；δ_trop为对流层延迟误差；Δ为观测噪声。