高度角与信噪比混合的GNSS随机模型精化及其对RTK定位性能的影响

摘要

全球卫星导航系统(GNSS)观测值精度会受到大气延迟、非视距(NLOS)信号和多径等因素的影响,而高度角或信噪比(SNR)模型对不同误差源的敏感程度不一样,导致传统基于高度角或SNR的单一随机模型不能满足全场景的高精度定位导航,加上多频多系统的出现,不同GNSS甚至同一系统的不同频段观测值精度也会存在差异,这也给传统模型定权带来了一定挑战.在分析高度角随机模型、SNR随机模型存在的优缺点的基础上,提出了一种高度角、SNR混合的随机模型;通过站间单差、历元间三次差分别对GPS、北斗卫星导航系统(BDS)、Galileo的伪距、相位噪声进行提取,精化了高度角、SNR混合随机模型.实验表明,SNR模型、高度角模型、混合模型的模糊度正确固定率分别为92.42%、95.85%、97.69%;SNR模型定位精度低于高度角和混合模型,混合模型相比于高度角模型,水平方向上定位精度提升了50.0%,高程方向精度提升了37.1%.