论文总字数：32071字

摘 要

对流层折射延迟是全球卫星导航系统导航和定位的主要误差源之一。由于对流层折射的影响，在天顶方向可使电磁波的传播路径差达到2.3ｍ；当卫星高度角为10°时可达20ｍ。因此这种影响在全球卫星导航系统导航和定位定位中必须予以消除或削弱。

由于影响对流层的因素很多且带有较大的随意性，特别天顶湿延迟的不规则性较强，而我们对其变化规律尚未完全搞清楚，从而使对流层延迟中产生了很多不规则变化。而且，对流层在建模的时候做了很多简化和假设，实测气象参数的模型方法不够准确，利用Saastamoinen模型得到的对流层天顶延迟（ZTD）的精度一般只有厘米至分米，不能满足实际精密工程测量和导航定位的需要。

本文简单对流层大气理论和对流层延迟的概念，同时介绍了Hopfield模型、Saastamoinen模型、UNB3m模型三种传统经验模型的理论知识。在研究理论的基础上，文章研究了传统BP神经网络对对流层延迟的模拟效果，并利用BP神经网络构造了一种具有模型误差补偿能力的特殊结构来改进Saastamoinen模型，得到一种新的融合模型：BP-SAAS模型。根据IGS（国际GNSS服务）产品提供的高精度GPS对流层延迟数据，本文首先对Saastamoinen模型的残差进行了分析，然后利用常规BP神经网络进行建模，最后，分析了BP-SAAS模型。研究结果表明，BP-SAAS模型具有良好的精度：其平均偏差BIAS和中误差RMSE分别是-0.65mm和9.56mm，低于Saastamoinen模型的-6.86mm和13.66mm。

关键词：对流层延迟、BP神经网络、 Saastamoinen模型、IGS产品、BP-SAAS模型

RESEARCH ON THE MODEL OF

TROPOSPHERE DELAY CORRECTION

Abstract

A major source reducing GNSS navigation’s accuracy is tropospheric delay.The delay on the zenith direction(ZTD) is up to 2.3 m, while when the elevation angle is less than 10°, it is up to 20m.Therefore the influence on GNSS should be eliminated or weakened.

Because there are many irregular influence factors in the troposphere , especially the zenith wet delay is more irregularlily , and we have not make it clear that how the regulation varieties , so as the tropospheric delay’s irregular change. When modeling troposphere ,there is a lot of simplifications and assumptions. For example, Saastamoinen was build with some assumptions and it’s precision only reach centimeter-decimeter, can not satisfy the needs of precise engineering surveying and navigation.

This article shows the troposphere atmosphere theory and the concept of the tropospheric delay. A brief discription to Hopfield model, Saastamoinen model and UNB3m model is presented as also, and the relationship between the three traditional empirical models and the elevation factor is investigated. On the basis of the research theory, the method of BP neural network is introduced to improve Hopfield model by the powerful ability in model error compensation, and it leads to a new fusion model: BP-SAAS model in this paper, according to the high precision GNSS-ZTD provided by IGS(International GNSS Service) product, then using the BP neural network model for research, on this basis, a new ZTD model based on measured surface meteorological parameters BP-SAAS is proposed.. The results show that BP-SAAS has good precision: its bias and rmse at the test area are -0.65mm and 9.56mm, which is less than its Saastamoinen model(-6.86mm and 13.66mm).

Keywords: Troposphere delay，BP neural network, Saastamoinen model, IGS product, BP-SAAS model

目 录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪 论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.2.1 对流层延迟处理方法 2

1.2.2 国内外天顶对流层模型研究综述 2

1.3 本文主要研究内容 4

第二章 大气基本理论及对流层延迟 5

2.1 大气的分层与结构 5

2.2 气象参数 6

2.2.1 主要气象参数 6

2.2.2俄罗斯气候概述 9

2.3 对流层延迟 9

2.3.1对流层延迟对GPS信号的影响 9

2.3.2GPS信号对流层延迟的计算 9

2.4本章小结 11

第三章 对流层天顶模型研究 12

3.1常用对流层天顶延迟经验模型 12

3.1.1 Hopfield模型 12

3.1.2 Saastamoinen模型（SAAS模型） 13

3.1.3 UNB3m模型 14

3.2对流层天顶延迟的BP神经网络模型 16

3.2.1 BP神经网络的基本原理 16

3.2.2 神经网络应用不足之处和改进措施 18

3.2.3 BP神经网络的改进措施 19

3.3 BP-SAAS融合模型 20

3.3.1 BP-SAAS融合模型融合步骤： 20

3.3.2 用Matlab神经网络模块计算时会用到的的相关知识： 20

3.4本章小结 21

第四章 工程实例 22

4.1数据来源 22

4.2 Saastamoinen模型算例 23

4.3 BP神经网络模型算例 24

4.4 Saastamoinen-BP神经网络融合模型算例 25

4.5三种模型的精度汇总与分析 27

4.6本章小结 27

第五章 结论与展望 28

致 谢 29

参考文献 30

第一章 绪 论

1.1 研究背景及意义

随着全球导航卫星系统GPS 建设步伐的快速推进，GNSS 空间定位技术得到越来越广泛的应用，特别是基于其导航、定位和授时的强大功能，在地球动力学、大气物理学、航空航天、水文地理、遥感以及变形监测等领域^[17]中的应用越来越广泛。因此如何精确、快速的定位成为如今GPS的发展的主流方向。

对流层延迟误差是影响GPS众多误差之一，属于信号传播过程中的系统误差。我们知道GPS信号在大气层传播时，对其传播产生折射作用的有电离层和对流层，导致信号产生延迟。对于电离层来说，由于电离层的结构特性，大气折射只受电磁波的频率影响。因此我们可以利用GPS双频接收机计算信号的传播延迟，这种方法的精度还是很高的，大大降低电离层折射的影响^[1]。而对流层的情况要复杂的多，信号传播的路径不是一条直线，而且其速度会随着温度、压力和相对湿度的不同产生变化，折射率只跟传播速度有关，所以不能用类似处理电离层方法采用双频来予以消除。有文献表示在处理距离较远或高差较大的基线时，对流层延迟经过差分后的误差会影响基线解算的精度，甚至影响整周模糊度的解算^[4]。对流层是距离人类最近的大气圈，因此关系也最为密切，它的特点是空气的对流运动十分显著，天气、气候条件复杂多样，且常常变化无常。在以往的研究中，由于考虑对流层中水汽变化，将对流层折射而产生的观测值影响分为干分量与湿分量。对于干延迟，由于忽略水汽的影响，学者们已经基本掌握其特性规律了，目前研究的模型对干分量引起的延迟都有着较高的精度，目前研究的成果干延迟精度可以达到90%，而湿延迟由于水分变化的不稳定性和复杂性，导致研究精度只有20％左右的精度。复杂的水汽含量变化规律是研究对流层湿延迟的巨大挑战，所以寻找一个可以模拟对流层湿延迟误差且具有很高精度的模型是很困难的。

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